◆ 감정이 소비가 될 때, 우리는 무엇을 잃고 있을까 매년 이맘때면 《트렌드 코리아》를 펼친다. 조직과 내 삶을 동시에 비춰보는 습관이 된 지도 오래다. 그 중 내년의 핵심 키워드 가운데 가장 오래 시선을 붙든 것은 ‘필코노미(Feelconomy)’였다. 감정과 기분을 상품처럼 관리하기 위해 재화와 서비스를 구매하는 것을 말한다. 기술과 효율을 말하는 거대한 메가트렌드 속에서, 감정이 소비의 한 항목으로 등장한 사실이 묘하게 역설적으로 다가왔다. ◆ AI가 주는 위로와 그림자 요즘 직장에서 어려운 감정을 털어놓기란 쉽지 않다. 약점을 드러내고 싶지 않거나, 심리적 안전감을 느끼기 어렵기 때문이다. 이 빈틈을 메우듯 AI 기반 상담과 코칭 서비스가 빠르게 퍼지고 있다. 익명으로 늦은 시간에도 인간에게 느끼는 부담감 없이 대화할 수 있다는 장점은 분명 상당히 매력적이다. 코칭 공부할 때 코치들 사이에서 "코칭이나 상담이 AI에 대체될 수 있을까?"라는 질문은 늘 화두였다. 미국 등 일부 국가에서는 AI 코치와 상담사가 우리나라보다 훨씬 발전했다는 사실과 함께 반대 의견도 나왔지만, 대화 이면엔 직업적 두려움과 존재의 위협을 느끼는 듯 했다. AI가 방대한 데이터
베트남 진출의 새로운 물결이 밀려오고 있다. 하지만 이번에는 다르다. '혼자선 살아남기 어려운' 시장이 됐다. 920억 달러. 한국이 베트남에 누적 투자한 금액이다. 숫자만 봐도 압도적이다. 하지만 숫자 뒤에 숨은 진실은 더욱 흥미롭다. 코로나19로 잠시 주춤했던 베트남 진출 열풍이 다시 살아나고 있다는 점이다. 올해 들어 우리 알스퀘어베트남에 접수된 베트남 입지 상담 문의가 전년 대비 3배 이상 급증했다. 특히 반도체 패키징 기업 시그네틱스가 지난해 8월 베트남 북부 빈푹성에 1억 달러 규모의 공장 건립을 발표한 이후 관련 업계의 문의가 폭발적으로 늘었다. 글로벌 공급망 재편, 미·중 무역 갈등의 여파 그리고 베트남 정부의 적극적인 외국인투자 유치 정책이 맞물리며 '베트남 2.0 시대'가 열리고 있다. 하지만 예전과는 게임의 룰이 완전히 바뀌었다. 다시 열리는 기회의 창, 하지만 문턱은 높아졌다 2000년대 초반 베트남이 '저임금 생산기지' 정도의 의미였다면, 지금은 '전략적 거점'으로 위상이 달라졌다. 단순히 공장을 짓고 제품을 만드는 것을 넘어 동남아 전체를 아우르는 허브 역할까지 요구받고 있다. 당연히 진출 전략도 훨씬 정교해져야 한다. 최근 베트남을
최근 이재명 대통령이 “트럼프 대통령께서 피스메이커(peace maker)가 되신다면, 저는 ‘페이스메이커(pace maker)’가 되겠습니다”라는 말을 던져 딱딱한 분위기를 단번에 풀어낸 장면이 화제가 된 바 있습니다. 재치 있는 언어유희는 자칫 ‘아재개그’로 전락할 위험도 있지만, 적절히 쓰이면 분위기를 전환하는 효과적인 촉매제가 됩니다. ◆ 어색한 순간에 필요한 작은 장치 처음 만나는 사람과의 자리, 부서가 다른 이들이 모인 회의, 낯선 바이어와의 첫 미팅. 이 모든 순간은 낯설고 불편합니다. 이직 후 첫 출근 자리에서 멀뚱히 앉아 있는 신입 직원에게도, 코칭에서 첫 대면하는 고객에게도 아이스브레이킹은 꼭 필요합니다. 작은 미소, 가벼운 대화가 라포(rapport)를 형성하고, 서로가 함께한다는 ‘being’의 감각을 만들어 줍니다. 새로운 환경이 두렵더라도 피해갈 수 없는 과정이라면 차라리 즐기는 편이 낫습니다. ◆ 효과적인 아이스브레이킹 방법 전통적으로는 이런 대화가 흔했습니다. “오늘 날씨 좋네요.” “무엇을 좋아하세요?” “끝나고 한잔 하실래요?” 하지만 요즘 이런 말은 오히려 더 어색한 공기를 만듭니다. 한 코치님이 알려준 방법은 신선했습니다.
“김대리, 여기 자료에 적혀있는 omniverse라는 것이 기계 작동할때 쓰는 컴퓨터 같은거지?“ “어… 맞을겁니다. 부장님. 새로나온 제어장치 일껄요?“ 대화가 수상하다. 전문적인 용어는 난무하지만 확정적인 표현은 찾아보기 힘들다. (* omniverse 란 현실 세계를 디지털 세계 안에 그대로 복제(디지털 트윈)하고, AI와 시뮬레이션을 통해 협업·테스트·자동화할 수 있는 산업용 3D 플랫폼을 뜻한다.) ◆ Why Language Models Hallucinate 얼마 전 9월 4일에 OpenAI와 조지아 공대 연구진이 흥미로운 논문을 발표했다. Chat GPT나 Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 할루시네이션, 즉 거짓말을 하는 근본적인 이유를 파헤친 논문인데, 저자는 이 할루시네이션이 LLM의 작동 원리에서 비롯된 자연스러운 부산물이라고 언급한다. LLM은 ‘모른다’를 답변할 수 있는 사고 과정이 애초에 성립하지 않는다. 이는 훈련 방식과 평가 방식의 구조적 특성에서 기인하는데, 정답을 맞추면 점수를 주고 틀리면 0점이지만, ‘모른다’는 답변에는 감점을 한다. 즉 LLM입장에서는 모른다고
◆ AI 기술 지금 어디까지 믿을 수 있을까? 얼마 전 점심시간, 동료가 웨이브 펌을 하고 온 이야기를 나누다가 자연스럽게 미용실과 AI 이야기로 이어졌다. "머리 하는 건 AI가 아무리 발달해도 대체 못 할 것 같아." 동료들이 고개를 끄덕였다. "머리에 가위를 대는 순간만큼은, 결국 사람의 손길이어야 안심되지 않겠어? 내 얼굴에 상처라도 내면 어떻게 해. 아직은 AI를 그만큼 신뢰하지 못하겠어. 정밀한 손놀림 뿐 아니라 센스가 필요한 미용업 같은 일은 끝까지 인간이 맡게 될지도 모르지." 그때 다른 의견이 나왔다. "혹시 자율주행차 사고율이 인간이 낼 사고율보다 낮다는 거 알아? 미용도 AI가 하면 실수 없이 더 안전하고 완벽할 걸? 오히려 사람 손이 위험할 수도 있잖아." 우리는 한동안 토론을 이어갔지만 결론을 내지 못했다. 내 생각엔 AI가 어디까지 발전할지 가늠하기 어려운 시대를 살고 있지만, 아직은 인간의 손길이 필요한 영역이 많은 것 같다. 그래서일까? 난 아직까지는 AI가 만들어낸 완벽한 계산보다 서툴더라도 인간이 가진 가치와 생각, 행동이 더 좋은 결과를 만들 때가 있다고 믿고 있다. ◆ 엔티티와 효율성을 깨는 결단 영화 〈미션 임파서블: 데
숙련된 안전관리자가 24시간 현장을 지키듯 인공지능(AI)이 기업의 든든한 '디지털 파수꾼'으로 나선다. 복잡한 법규와 까다로운 안전관리 업무로 고민하던 사업주들에게 AI 기술이 새로운 돌파구를 제시하며 산업안전의 패러다임을 송두리째 바꾸고 있다. 최근 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 한국산업보건학회 하계학술대회는 이러한 변화의 현주소를 생생히 보여준 무대였다. 특히 대한중대재해예방협회가 선보인 AI 기반 안전관리 솔루션과 노사정이 함께한 라운드테이블은 산업안전 분야의 디지털 전환이 더는 먼 미래의 이야기가 아님을 확인시켜 주었다. 현장이 원하는 실용적 AI의 등장 중소기업 현장에서 안전관리는 딜레마였다. 법적 의무는 까다로워지는데 인력과 예산은 부족하고, 전문성은 갖추기 어렵다. 이런 현실에서 대한중대재해예방협회의 'AI 안전비서 KAPA 솔루션'은 반가운 소식이다. 이 솔루션의 핵심은 '실용성'에 있다. 위험성 평가부터 현장 점검, 법정 교육 관리까지 복잡한 업무를 자동화하되 현장 실무자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계했다. 특히 근골격계 부담 조사 같은 전문적 업무를 클릭 한 번으로 처리할 수 있게 한 것은 중소기업 현장의 고충을 정확히 파악한 결과다. 더
“저 사람, 눈치가 참 빠르네. 누가 보면 여기 3년은 다닌 사람 같아.” 하지만 그는 이제 막 입사 3개월 차인 이직자였습니다. 새로운 환경에서 쉽지 않은 시간도 있었지만, 그는 회사를 둘러싼 분위기와 동료들의 관계를 세심하게 살피며 조용히 자리를 잡아갔습니다. 덕분에 그는 자연스럽게 조직에 녹아들었고, 전 직장에서보다 훨씬 빠르게 온보딩에 성공했습니다. 그 비결은 무엇이었을까요? 바로 ‘알아차림(awareness)’입니다. ◆ 눈치의 본질은 ‘알아차림’ ‘눈치’라는 단어는 사전적으로 “남의 마음이나 상황을 헤아리는 감각”을 뜻합니다. 결국 핵심은 ‘알아차리는 힘’입니다. 주변의 변화를 감지하고, 맥락을 파악하며, 흐름을 읽어내는 능력이죠. 코칭에서도 마찬가지입니다. 좋은 코치는 고객을 세심히 ‘알아차리는 사람’입니다. 조직에 새로 합류한 이직자 또한 자신을 둘러싼 환경을 알아차릴수록 더 빨리, 더 부드럽게 적응할 수 있습니다. ◆ 알아차림은 ‘본능’보다 ‘훈련’ 물론 어떤 사람들은 타고난 감각이 뛰어나기도 합니다. 하지만 대부분의 경우 알아차림은 의도적 훈련을 통해 키울 수 있는 역량입니다. 잘 듣고, 깊이 질문하고, 상대방의 반응을 인정하며, 피드백을
“AI 에이전트는 인간의 개입 없이도 지속적으로 지능을 개선하고 다음 행동을 준비하게 함으로써, 진정한 자율 에이전트 시대를 앞당기는 핵심 동력이 될 것입니다.” 얼마전 AI Forum에서 UC 버클리의 조셉 곤잘레스 교수가 LLM(Large Language Model) 기반의 AI 에이전트 능력을 고도화하는 연구 사례를 발표했는데 상당히 흥미로운 패러다임이 눈에 띄었다. ◆ Sleep Time Compute 비활성 시간(sleep time) 동안 이미 알고 있거나 저장되어 있는 문서, 대화 내역, 코드 등의 맥락을 통해 대상자에 대해 미리 사고하고 예측을 수행하는 개념인 ‘Sleep time compute’는 실제 사용자 요청 시점의 계산 부담을 줄이고 응답 속도 및 효율을 높여주는 중요한 역할을 한다. 즉 쉽게 말하면 챗지피티와 같은 Gen AI를 사용함에 있어서, AI가 대화를 나누지 않는 시간 동안 스스로 사용자의 정보 및 패턴에 대해 복습과 예습을 하고, 실제 대화가 시작되면 이러한 사전 작업을 토대로 보다 빠르고 정확한 답변을 한다는 것이다. ◆ 지금은 성장의 시대 요즘 기업의 인사 분야에서 가장 Hot 한 키워드 중 하나가 바로 ‘성장’ 이다.
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