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AI 도입의 Hurdle-AI의 Integrity(무결성) AI가 산업과 사회의 핵심 인프라로 자리잡는 지금, Integrity는 성능보다 더 중요한 신뢰의 허들이 되고 있습니다.WHY: 왜 AI Integrity가 가장 큰 허들이 되었는가AI가 모든 산업에 확산되면서, 이제 문제는 “AI가 무엇을 할 수 있는가”가 아니라 “그 결과를 믿을 수 있는가”로 이동했다.예컨대, 자율주행차가 교차로에서 멈추지 않거나, 의료AI가 잘못된 진단을 내릴 경우 문제는 단순한 오작동이 아니라 인간의 생명과 사회적 책임에 직결된다.AI는 이미 은행의 신용평가, 공장의 품질검사, 병원의 영상진단, 심지어 법률판단까지 관여한다.이때 AI가 편향된 데이터, 불완전한 학습, 조작된 입력(Adversarial Attack)에 노출되면결과가 왜곡되고, 그 책임의 주체가 불명확해진다.즉, A..
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..
Agent AI 를 구축할 때 도메인 지식(domain knowledge) 이 왜 핵심인지? 1. 왜 도메인 지식이 필요한가?AI가 ‘지능적으로 행동’ 하기 위해선 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어 문맥 속의 의미와 규칙을 해석할 수 있어야 합니다.이때 필요한 것이 바로 도메인 지식, 즉 특정 산업이나 업무의 전문적인 맥락 지식입니다.예를 들어,제조 도메인: 공정 순서, 품질지표(QC), 설비 이상 패턴, MES·PLC 데이터 구조금융 도메인: 회계 기준, 리스크 관리 규칙, 상품별 리턴/위험모델의료 도메인: 질병코드, 진단·처방 규칙, 약물 상호작용이런 맥락을 모르면, AI는 단어를 이해하더라도 ‘왜 그게 중요한지’ 판단할 수 없습니다.즉, 도메인 지식은 AI의 추론엔진에 인간의 직관과 논리적 판단 기준을 심는 역할을 합니다.2. “사람을 대체한다면서 사람의 지식이 필요하다”는 역설의 진짜 의..
멀티모달 파운데이션 에이전트(multi modal foundation agent) What: 멀티모달 파운데이션 에이전트란먼저 “파운데이션 모델(foundation model)”이란, 대량의 데이터로 사전 학습(pre-train)되어 다양한 다운스트림(task) 작업에 적용될 수 있는 범용 AI 모델을 말합니다. “멀티모달(multimodal)”이라는 말은 텍스트(text)뿐 아니라 이미지(image), 영상(video), 음성(audio), 센서 데이터(sensor) 등 여러 형태의 입력(모달리티: modality) 을 처리할 수 있다는 뜻입니다. 따라서 “멀티모달 파운데이션 에이전트(multimodal foundation agent)”는 다양한 형태의 입력을 이해하고, 그걸 기반으로 판단·계획·행동할 수 있는 에이전트(Agent) 이며, 그 기반이 되는 모델은 범용성을 갖춘 파운데..
도요타 프리우스 PHEV — 은퇴 후 부부를 위한 ‘조용한 행복의 차’ 은퇴 이후에 차를 바꾼다면,Why: 은퇴 후, 차는 단순한 이동수단이 아니다은퇴 후의 삶은 ‘속도’보다 ‘여유’의 시대다. 이제는 출퇴근의 스트레스에서 벗어나, 부부가 함께 카페로 향하거나 근교 드라이브를 즐기며 인생의 두 번째 반을 누릴 시간이다. 이런 순간에 어울리는 차는 단순히 조용한 차량이 아니라, 삶의 리듬을 잔잔히 맞춰주는 동반자여야 한다.바로 도요타 프리우스 PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle) 가 그 중심에 있다.일반 하이브리드보다 한층 진화한 플러그인 하이브리드는 전기차의 정숙함과 내연기관의 안정성을 모두 갖췄다. 매일 출퇴근 대신 주말 나들이, 가족 모임, 문화생활을 즐기는 은퇴 세대에게 이보다 더 ‘현실적이고 세련된 선택’은 드물다.What: 프리우스 P..
AI Summit Seoul & Expo 2025 – 제조업 스마트혁신의 나침반 본 행사가 11/10-11일 양일간 개최됩니다.본 행사에 대하여 자세히 알아보면,WHY : AI 서밋 서울은 왜 주목받는가AI Summit Seoul & Expo는 2018년 처음 개최된 이래, 한국을 대표하는 AI 산업 전시회이자 컨퍼런스로 성장했습니다.2025년 행사는 11월 10일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열리며, 1,500개 기업 · 400명 이상 연사 · 1만명 참가자가 모입니다.주제는 “AI for Every Industry, AI for Better Future.”즉, AI가 이제 산업 전반을 혁신의 핵심 엔진으로 삼고 있다는 메시지죠.AI Summit Seoul은 기술전시회를 넘어 AI + 제조 + 데이터 + 인재 + 거버넌스를 모두 논의하는 종합 산업무대입니다.특히 스마트팩토리, 무..
AI 기반 스마트 제조혁신을 구축·운영해 성과를 창출하는 방법 WHY | 왜 AI 기반 스마트제조혁신이 필요한가세계 제조업의 경쟁 구도는 이미 ‘생산비 절감’이 아니라 ‘데이터로 생산을 지휘하는 시대’로 넘어가고 있다.AI(인공지능)는 단순한 자동화를 넘어, 사람이 미처 예측하지 못하는 생산 효율과 품질 안정성을 실현한다.특히 한국 제조업은 인력난과 고비용 구조, 그리고 빠른 납기 요구라는 삼중 압박을 받고 있다.여기에 대응하기 위해 정부가 추진 중인 스마트제조혁신 3.0은 AI를 제조 전 과정에 통합해 생산성은 물론 안전과 품질을 함께 높이는 전략이다.AI는 이제 거대한 공장만의 기술이 아니다.소형 센서에서 얻은 데이터를 학습해 불량률을 예측하거나, AGV의 이동경로를 실시간으로 최적화하는 것도 모두 AI 기반 제조혁신의 한 형태다.즉, AI는 ‘생산현장의 감각기..
AI 기반 스마트제조혁신 3.0이 갖는 특징 1. “스마트제조혁신 3.0”이 기존과 어떻게 다른가기존의 스마트제조혁신 정책 흐름을 보면 대략 다음과 같이 구분할 수 있습니다.스마트제조혁신 1.0 : 제조현장에 ICT를 접목하여 자동화·정보화를 추진했던 단계. 스마트제조혁신 2.0 : 스마트공장 보급을 확대하고 지능화(데이터 활용, 프로세스 개선) 단계. 스마트제조혁신 3.0 : 그 위에서 AI(인공지능)를 본격적으로 접목하고, 제조데이터·공급망·지역 기반의 고도화를 추진하는 단계. 주요 차별 포인트1. AI 중심화중소 제조기업 대상 “AI 대전환”을 주요 키워드로 내세웠습니다. AI를 통해 생산성 향상뿐 아니라 안전·환경·노동 측면까지 제조현장의 질(quality) 향상을 꾀합니다. 2. 공급망·지역·업종 특화 접근단일기업 중심이 아니라 공급망(대..

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