[독서-1639] AI 비즈니스 트렌드 2026 - AI 트렌드 리포트

AI 비즈니스 트렌드 2026 - 미리 보는 AI 트렌드 리포트
이소영.이예림.업폴 지음 / 매일경제신문사 / 2025년 10월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

"AI 비즈니스 트렌드 2026"은 기술 열거형 개론서가 아니라, AI를 “도구 활용”의 차원을 넘어 “비즈니스 설계와 실행”의 언어로 번역해 주는 전략서에 가깝다. AI를 “배워 쓰는 기술”이 아니라 “재설계하는 전략”으로 보게 만든다. 2026년을 대비한다는 말은 달력을 바꾼다는 뜻이 아니라, 오늘의 업무를 재구성한다는 뜻임을 일깨운다. 자신의 일과 조직에 맞는 AI 믹스를 설계하고, 위임할 과업을 목록화하며, 에이전트의 성능·비용·위험을 주기적으로 검증하는 루틴을 만드는 일. 그것이야말로 ‘AI 독립’ 시대에 뒤처지지 않는 가장 현실적인 첫걸음이다.

AI 독립, 대중화, 믹스, 멀티모달이라는 네 축을 중심으로 2026년까지 가속할 변화를 조망한다. 여기서 ‘AI 독립’은 개인·소수 조직이 외부 전문가나 대규모 개발 조직 없이도 성과를 창출하는 국면을 의미한다. 기술 격차가 그대로 성과 격차로 이어지는 시대가 이미 개막했다는 진단이다. 익숙한 어떤 직업이 사라질까라는 질문 대신, 나와 우리 조직은 AI를 얼마나 효과적으로 섞고, 어디까지 위임할 수 있는가라는 질문으로의 전환을 요구하는 대목이 인상적이다.

기술을 조직문화와 경영철학의 중심축으로 끌어올리는 관점을 끝까지 유지한다. AI는 IT 부서의 프로젝트가 아니라 기업 전략 그 자체이며, 구조조정이나 비용절감의 도구가 아니라 “일의 방식”과 “가치 전달”을 다시 설계하는 프레임이라는 메시지가 일관된다. 국내외 테크 리더 인터뷰는 바로 이 지점을 생활감 있는 언어로 증명한다. AI를 잘 쓰는가의 문제가 아니라, AI를 통해 조직의 의사결정·역할·책임을 어떻게 재정의하는가의 문제라는 결론에 고개가 끄덕여진다.

어디까지 AI에 의지해야 하는가라는 오래된 물음은, 이미 일상의 수많은 플로우가 AI에 종속·결합된 현실 앞에서 의미가 퇴색했다. 더 늦기 전에 해야 할 일은 ‘의지할지 말지’의 결정이 아니라, ‘무엇을 위임하고 무엇을 남길지’의 경계 설정이다. 책은 그 경계를 정하는 기준을 제시한다. 인간의 시작점, 문제 인식, 맥락 판단, 윤리적 책임을 중심에 두고, 반복 가능·측정 가능·위험이 낮은 과업부터 에이전트에 위임하라는 순서다. 이 질서가 정립될수록 AI는 두려움의 대상에서 협업 파트너로 전환된다.

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[100자평] 파이썬답게 코딩하기

파이썬답게 코딩하기 - 프로그래밍 언어의 개념과 흐름에 대한 고찰
심경섭 지음 / 비제이퍼블릭 / 2018년 4월

독자에게 전달하고 싶은 내용이 무엇인지 잘 모르겠다. 뭔가 많은 내용을 설명하고 있는데 개인적으로 유용한 내용은 상당히 적다.

[100자평] 파이썬 딥러닝 파이토치

파이썬 딥러닝 파이토치
이경택.방성수.안상준 지음 / 정보문화사 / 2020년 10월

이 책으로 파이토치를 배우기는 쉽지 않다. 코드설명은 너무 내용이 장황해서 읽기 어렵고 페이지가 컬러이긴 한데 편집은 이상해서 읽기 불편하다.

[독서-1625] 헬로 AI 지금, 만나러 갑니다 - 교양으로 읽는 AI

헬로 AI 지금, 만나러 갑니다 - 교양으로 읽는 AI의 모든 것
임춘성 지음 / 쌤앤파커스 / 2025년 9월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

"헬로 AI, 지금, 만나러 갑니다"는 인공지능을 기술 해설의 틀에 가두지 않고, 한 사회를 관통하는 생활 교양으로 끌어올렸다. 1997년 딥 블루가 카스파로프를, 2016년 알파고가 이세돌을 꺾던 충격의 기억에서 출발해, 2022년 말 챗GPT가 일상을 파고들며 문턱을 허문 전환점을 다시 확인한다. 체스·바둑이라는 폐쇄적 과제에 특화된 약인공지능과 달리, 거대언어모델이 자연어로 소통하며 사용자와 직접 맞닿는 순간부터 AI는 기술이 아니라 경험이 되었고, 그 변화가 개인·조직·국가를 어떻게 재배열하는지 차분히 추적한다.

국내외 직장인 다수가 이미 업무에 AI를 접목하고 있으나, 정기적 활용은 아직 소수라는 사실은 우리에게 두 가지 과제를 던진다. 첫째, 도입과 활용 사이의 간극을 메우는 실천적 문해력의 확립, 둘째, 조직 차원에서의 책임 있는 거버넌스 설계다. 방대한 데이터를 빠르게 정리·초안화하는 선수의 역량이 있다면, 인간은 맥락 판단과 전략 설계를 총괄하는 감독이 되어야 한다는 것이다. 그 관점은 개인의 질문력·디지털 리터러시·책임성을 기초 역량으로 호명하면서, 관리자에게는 팀이 안전하게 AI를 쓰도록 제도적 울타리를 마련하라고 주문한다.

사계절의 순환으로 엮은 구성은 AI 수용의 정서적 곡선을 설득력 있게 포착한다. 봄은 ‘의식하기’로, 여름은 ‘알아가기’로, 가을은 ‘함께하기’로, 겨울은 ‘이겨내기’로 요약되며, 다시 봄에 ‘행복하기’로 되돌아온다. 인터넷이 ‘깔아 주는’ 인프라, 스마트폰이 ‘함께 있는’ 단말이었다면, AI는 생활 곳곳에 ‘스며드는’ 존재라는 정의가 인상적이다. 실제로 우리는 추천 알고리즘, 음성 비서, 자동 번역, 요약 도구를 무의식적으로 사용한다.

이 책의 내용은 AI 공포와 AI 맹신 사이를 건너는 가장 안전한 다리 역할은 한다. 개인에게는 질문력과 윤리 감수성을 갖춘 실천적 문해력을, 조직에는 적정 기술과 책임 있는 도입 원칙을, 국가에는 자립과 개방의 균형을 제안한다. 기술을 동반자로 맞이할 준비를 돕는 이 안내서는 초심자에게 입문서로, 실무자와 리더에게는 점검 항목 리스트로 손색이 없다.

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[독서-1624] AI의 역사 - 여섯 가지 키워드로 읽는 AI

AI의 역사
토비 월시 지음, 김성훈 옮김 / 세종연구원 / 2025년 9월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

‘AI의 역사’는 토비 월시 교수가 오랜 연구 경험을 바탕으로 인공지능의 태동에서부터 오늘날 생성형 AI에 이르기까지 굵직한 변곡점을 생생히 그려내며, 기술의 진화를 한눈에 조망하도록 정리했다. 앨런 튜링이 ‘생각하는 기계’라는 개념을 처음 제시했던 시기에서 출발하여, 체스의 챔피언 카스파로프를 꺾은 딥블루, 바둑에서 인간을 압도한 알파고, 그리고 지금 우리가 일상에서 친숙하게 사용하는 챗GPT와 같은 거대 언어 모델에 이르기까지, AI의 궤적은 치열한 도전과 혁신의 연속이었다.

AI의 발전을 ‘기호의 시대’, ‘학습의 시대’, 그리고 현재의 ‘창조의 시대’라는 세 가지 흐름으로 구분한다. 이는 기술이 단순히 계산과 규칙 기반에서 출발해, 데이터와 학습을 통해 스스로 진화하며, 이제는 인간의 창의성의 일부까지 흡수하는 단계에 이르렀음을 의미한다. 그 과정에서 딥러닝, 트랜스포머, 어텐션 알고리즘과 같은 핵심 개념이 어떻게 등장했는지 알기 쉽게 풀어내어, 복잡한 기술적 지식에 익숙하지 않은 독자라도 어렵지 않게 이해할 수 있다.

인공지능이 인간의 지능을 초월하여 스스로를 재설계할 수 있는 시점, 즉 특이점은 공상 과학의 주제가 아니라 실제로 인류가 대비해야 할 미래의 문제라는 것이다. 토비 월시는 대규모 실업, 소득 불평등, 개인정보 침해, 편향 문제 등 AI가 불러올 도전들을 지적하면서도, 동시에 인간이 더 창의적이고 인간적인 활동에 몰두할 수 있는 자유를 얻게 될 가능성에도 주목한다.

책을 읽으며 무엇보다 크게 와 닿은 점은, AI가 어느 날 갑자기 등장한 혁신이 아니라 오랜 역사와 수많은 과학자들의 도전 끝에 다다른 지점이라는 사실이다. ‘AI의 역사’는 기술을 단순히 소비하는 차원을 넘어, 우리가 왜 AI를 이해해야 하는지, 또 그것을 어떤 방향으로 이끌어야 하는지를 고민하게 만든다. 지금 이 시점에서 AI의 과거와 현재, 그리고 미래를 함께 사유할 수 있다.

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