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수 세기에 걸쳐
미국에서 살아오며 우리는
눈앞에 창창한 내일이 기다릴 것이라고
여겨왔다. 그러나 우리 자녀들과 손주들은
세계적 기후 재난에 대한 우리의 대응이 얼마나
임시방편적이었는지 알아차리고 벌써 이의를
제기하고 있다. 어째서 대비하지 않았나?
왜 아직 기회가 있을 때 그토록
흥청망청 한 것인가? 당신들의
지혜는 어디로 사라졌나?


- 배리 로페즈의 《여기 살아 있는 것들을 위하여》 중에서 -


* 지혜가 없으면
눈앞의 현실을 제대로 보지 못합니다.
앞으로 닥쳐올 쓰나미는 더구나 보지 못합니다.
한 사람의 지혜로는 부족합니다. 두 사람, 세 사람,
열 사람, 백 사람, 만 사람의 집단 지혜가 필요합니다.
그래야 어려운 상황을 이겨낼 수 있고,
위기를 기회로 만들 수 있습니다.

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Flutter 배우기

 

Flutter 앱 개발 가이드

모바일 및 태블릿 앱을 만들며 겪었던 문제를 공유합니다.

changjoo-park.github.io

 

https://changjoo-park.github.io/learn-flutter/part1/setup/

 

개발 환경 구성

 

changjoo-park.github.io

 

 

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[AI] 에인전틱(AgenticAI)와 생성형 AI(Generative AI)

 

Agentic AI와 Generative AI는 최근 AI 분야에서 중요한 개념이므로, 두 기술을 비교하여 설명해 드릴 수 있습니다.

1. 생성형 AI (Generative AI)

  • 정의: 기존 데이터로부터 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다.
  • 특징:
    • 학습된 데이터의 패턴과 구조를 모방하여 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
    • 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. (예: 글쓰기, 그림 그리기, 음악 작곡, 코드 생성 등)
    • 대표적인 모델로는 GPT (텍스트 생성), DALL-E (이미지 생성), Stable Diffusion (이미지 생성) 등이 있습니다.
  • 예시:
    • 사용자의 질문에 맞춰 자연스러운 문장으로 답변하는 챗봇
    • 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 이미지 생성 모델
    • 사용자가 원하는 스타일의 음악을 작곡하는 음악 생성 모델

2. 에이전틱 AI (Agentic AI)

  • 정의: 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 활용하여 목표를 달성하는 AI 시스템입니다. 여기서 "에이전트"는 환경을 인식하고 자율적으로 행동하는 주체를 의미합니다.
  • 특징:
    • 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 순차적으로 처리할 수 있습니다.
    • 외부 환경과 상호작용하며, 필요한 정보를 검색하고, API를 호출하는 등 다양한 도구를 활용합니다.
    • 장기적인 목표를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
  • 예시:
    • 사용자의 요청에 따라 여행 일정을 계획하고 예약하는 여행 에이전트
    • 주식 시장의 데이터를 분석하여 투자 결정을 내리는 투자 에이전트
    • 소셜 미디어에서 사용자의 관심사를 파악하여 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 추천 에이전트

비교 요약:

  • 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞추는 반면, 에이전틱 AI는 자율적으로 목표를 달성하는 데 초점을 맞춥니다.
  • 생성형 AI는 주어진 입력에 따라 결과물을 생성하지만, 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 실행합니다.
  • 생성형 AI는 특정 작업에 특화되어 있는 경우가 많지만, 에이전틱 AI는 다양한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

두 기술은 상호 보완적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI가 생성형 AI를 활용하여 특정 작업을 수행하는 시나리오도 가능합니다.

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T자형 인재는 살고
I자형 인재는 죽는다
 
이러한 AI 네이티브 컴퍼니의 등장은 인재상에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 현장 지식인 도메인 놀리지 뿐 아니라 AI 활용 능력과 이를 기반으로 한 빠른 판단 능력 역시 중요해 질수밖에 없는 것인데요. 많은 기업들이 베테랑 직원들이 갖고 있는 역량을 AI로 학습시켜 이를 전사에 배포할 가능성이 크기 때문입니다. 즉 직원들의 일반 능력이 평준화 되는 추세입니다.

T자형 인재가 뜰 것이다

하지만 AI한테는 문제가 있습니다. AI는 정답이 있는 문제를 푸는 데 탁월하지만, 현실의 일터에는 정답이 없는 문제가 훨씬 많다는 점입니다. 예를 들어 복잡한 의사결정, 예외 상황 대응, 이해관계 조율은 여전히 사람이 할 수밖에 없기 때문입니다.

때문에 미래 인재상은 T자형 인재(T-shaped Talent) 입니다. T자형 인재란 세로 줄에는 전문성을, 가로줄에는 융합력을 가진 인재를 가리킵니다. 예를 들어 한 분야(마케팅, 서비스 운영, 재무 등)에 깊이 있는 전문지식과 실무 경험을 보유하면서도, 다른 영역(데이터 분석, 기술 이해, 협업 커뮤니케이션 등)에 대한 폭넓은 이해력과 협업 능력을 갖춘 사람입니다.

MBA에 공학까지 섭렵

T자형 인재를 중시하는 기업으로는 JP모건이 있습니다. JP모건은 데이터 사이언스 역량과 금융 이해를 동시에 갖춘 ‘하이브리드 인재’를 핵심 인재상으로 제시했는데요. AI가 만든 분석 결과를 고객 맞춤 전략으로 바꾸는 가교 역할을 수행하는 인재를 가리킵니다. 실제로 JP모건은 작년부터 MBA와 STEM(과학·기술·공학·수학) 수학을 병행한 인력을 우선적으로 채용하고 있습니다.

또 AI한테 없는 창의성(Creativity), 감정(Emotion), 그리고 신뢰(Trust)는 더 중요해 집니다. PwC 보고서에 따르면, 고객이 제품·서비스를 선택할 때 ‘신뢰와 경험’을 중시하는 비중이 73%에 달했습니다. AI가 수치와 데이터를 기반으로 제안은 할 수 있어도, 고객과 관계를 쌓고 기대를 뛰어넘는 방식으로 문제를 해결하는 능력은 여전히 사람의 영역입니다.

I자형 인재는 사라진다

반면 단순히 패턴화된 직무는 빠르게 사라지고 있습니다. 반복적인 입력, 단순 응대, 정형화된 분석 등은 AI가 더 정확하고 빠르게 처리하기 때문입니다. 예를 들어 미국 내 500개 이상의 콜센터가 AI 챗봇을 도입했고, 이 가운데 절반 이상이 연간 20% 이상의 인건비를 감축했습니다. 한 가지 역량만 갖춘 I자형 인재는 AI에 의해 대체될 가능성이 높은데요. 이는 직무 난도나 직종을 가리지 않습니다.

로펌 업계에서는 계약서 검토, 판례 검색, 증거 정리 등 고부가가치 법률 업무의 상당 부분을 AI 도구가 대체하고 있습니다. 준법지원팀과 신입 변호사 수요가 감소하고 있는 것인데요. 가트너는 2026년까지 대형 로펌에서 신입 변호사 업무의 약 50%가 AI에 의해 처리될 것으로 예측하고 있습니다.

우리에게 진정 필요한 것

AI는 또 다른 일자리도 창출하고 있습니다. 세일즈포스에 따르면, 가장 빠르게 성장 중인 직군 중 하나는 AI 운영 관리자와 AI를 교육하는 디지털 트레이너입니다. 이들은 기술의 언어와 사람의 언어를 동시에 이해하고, AI와 인간 사이에서 조율자 역할을 수행합니다. 직장인이 고민해야할 대목이 바로 여기에 있습니다.

따라서 미래에 ‘내 일이 남아 있느냐’가 아니라, ‘내 역할을 어떻게 재정의하느냐’에 집중해야합니다. 앞으로 10년은 단순히 버티는 사람의 시대가 아닙니다. 미래는 직무가 AI에 무너지더라도 다시 쌓을 줄 아는 사람의 몫이라고 생각합니다.
 
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사진 한 장에
갑자기 시야가 흐려진다.
눈물이 많은 것이 나는 참 싫다.
늘 만남과 이별이 교차하는 이 삶 속에 있기
때문이겠지. 혼잣말로 조용히 부르기만 해도
울컥하는 이름 하나. 소리 내어 차마 부르지
못하는 그 이름을 썼다 지웠다
썼다 지웠다만 반복한다.  


- 이신우의《너를 잃고 나를 얻다》중에서 -


* 머리는 잊었어도
가슴이 기억하는 사람이 있습니다.
문득 떠올라 가슴 미어지게 하는 사람이 있습니다.
차마 입에 올릴 수 없는 이름 석자, 그러다가
입에 올리면 울컥해지는 그 이름 석자,
그런 사람이 저에게도 있습니다.
그래서 행복합니다.

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밤에 더 밝다

 

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