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AI 도입 Hurdle-개발과 양산의 간극 Why: 왜 개발과 양산 사이에 거대한 허들이 생기는가개발단계에서는 목표가 ‘기술 완성’에 있다.즉, “기능이 되는가?”를 확인하는 단계다. 연구개발(R&D) 엔지니어는 실험실 조건에서 최고의 성능을 끌어내는 데 집중한다.반면, 양산단계의 목표는 완전히 다르다.이제 초점은 “얼마나 싸고 안정적으로, 반복 가능하게 만들 수 있는가?”로 옮겨간다.즉, 기술이 아니라 경제성과 품질, 생산성, 공급망 리스크가 기준이 된다.이 차이로 인해 다음과 같은 “거시적 허들”이 생긴다.스펙 불일치: 연구개발의 이상적 조건은 생산현장에서 구현되지 않는다.공정 불안정: 소재·설비·환경 편차로 인해 동일 성능을 반복하기 어렵다.조직 간 단절: R&D는 “개발 성공”을, 생산은 “수율 확보”를 목표로 하기 때문에 책임구조가 분리..
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 “AI를 통해 유의미한 성과를 내는 기업은 5%에 불과하다”는 의미는? Why: 왜 5%만 성공하는가보스턴컨설팅그룹의 분석에 따르면 전 세계 기업 중 90% 이상이 AI를 도입했거나 도입을 준비하고 있지만, 실제로 재무적 혹은 운영적 성과를 눈에 띄게 개선한 기업은 단 5%에 불과하다.그 이유는 단순하다. 많은 기업이 AI를 기술로만 바라보고, 전략으로 연결하지 못했기 때문이다.대부분의 기업은 챗봇이나 자동화 솔루션 등 “부분적 효율화” 수준에 머무른다. 하지만 성공한 5%는 AI를 ‘조직 전체의 가치사슬에 내재화’시켰다.즉, AI 도입이 아니라 AI로 경영모델을 재설계했다. 이 차이가 바로 ‘도입’과 ‘전환(Transformation)’의 경계이며, AI 시대의 진정한 경쟁력은 후자에서 탄생한다.What: 5% 기업의 공통된 특성BCG가 정의한 AI 성과 선도 기업(5%)..
AI의 두 번째 도약 — 양자컴퓨팅이 여는 초지능의 시대 WHY – 왜 양자컴퓨팅이 AI의 다음 진화인가오늘날 인공지능(AI)은 GPT, 생성형 모델, 자율공장 등 놀라운 발전을 이뤘지만, 여전히 ‘연산 자원의 한계’라는 벽 앞에 서 있습니다.AI는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 방대한 데이터를 순차적으로 계산해야 하며, 이는 막대한 에너지와 시간, 자원을 요구합니다.즉, AI의 지능은 컴퓨팅 파워가 허락하는 만큼만 성장할 수 있습니다.여기서 등장한 것이 양자(Quantum) 컴퓨팅입니다.양자컴퓨팅은 양자역학의 법칙-즉 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement)-을 이용해 기존 컴퓨터가 한 번에 하나씩 처리하던 계산을 동시에 수백만 개 상태로 연산합니다.AI가 ‘정보’를 처리하는 존재라면, 양자컴퓨터는 ‘가능성’을 동시에 다루는 존..

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