현대 사회에서 '돈-에너지 매트릭스'는 우리의 시간 관리와 삶의 우선순위를 결정하는 중요한 도구입니다. 이 매트릭스에 인공지능이라는 변수가 추가되면 어떤 변화가 일어날까요? 인공지능은 우리의 시간 분배를 어떻게 변화시키고, 이를 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에 어떤 격차가 생길지 살펴보겠습니다.인공지능과 돈-에너지 매트릭스의 변화1. 돈도 안 되고, 에너지도 빼앗는 일 (삭제/위임 영역)AI 활용 전: 일상적 잡무, 반복 작업에 많은 시간 소모AI 활용 후:이메일 정리, 일정 관리, 데이터 입력 등 단순 작업을 AI에게 위임챗봇이 고객 문의 응대, 자동화된 보고서 생성으로 시간 절약이 영역에 할당하는 시간이 30-40%에서 10% 이하로 감소2. 돈은 되지만, 에너지를 빼앗는 일 (대체 영역)A..
MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM)가 외부 데이터와 도구에 접속하기 위한 표준화된 프로토콜입니다. 최근 많은 개발자와 기업이 MCP 클라이언트/서버를 도입하여 실시간 데이터와 다양한 서비스를 AI 모델과 연동하고 있습니다.본 포스팅에서는 MCP의 개념과 필요성, 그리고 서버 개발과 연동 방법을 상세히 살펴봅니다.1. MCP가 필요한 이유1.1 LLM의 기존 한계학습된 데이터에 의존해 최신 정보나 외부 리소스를 실시간 활용하기 어려웠습니다.각 서비스/API별로 다른 방식으로 연동해야 하는 비효율이 발생했습니다.1.2 에이전트로 변화하는 LLM최근 LLM들은 에이전트 형태로 발전하며, 외부 데이터·도구·서비스와 자유롭게 결합해 실시간 상호 작용이 가능해졌습니다.하지만 ..
💡AI와 직무의 결합을 통해 등장하고 있는 새로운 직무와 트렌드를 종합적으로 분석합니다. 딥러닝과 빅데이터 기술의 발전으로 기존 직무에 AI가 접목되거나 완전히 새로운 직무(AI 마케팅 엔지니어, MLOps 엔지니어 등)가 창출되고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 데이터 분석 능력, AI 모델 활용 능력과 같은 AI 관련 역량이 필수적이며, 앞으로는 AI+도메인 간 융합 인재의 가치가 더욱 상승할 전망입니다.1. AI 기술의 발전과 직무 변화의 배경AI 기술 고도화와 영향 범위 확장2010년대 중반부터 딥러닝·머신러닝 기술이 급속도로 발전하면서, 과거에는 불가능하거나 비효율적이었던 문제들도 AI 모델이 수행할 수 있게 되었음.특히 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 보급으로 방대한 양의 데이터를 빠..
🤔 AI 활용, 왜 누구는 잘하고 누구는 못할까?같은 AI 툴을 사용하더라도, 능숙하게 사용하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에는 큰 격차가 발생핵심 차이는 AI 활용 능력과 업무에 적재적소로 적용하는 역량👩💼 AI 활용 고수 예시: 일본 DNA 창업자 '남바 토모코'미팅 전 택시 안에서 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 AI 도구로 상대방 정보를 빠르게 수집함다양한 정보를 취합하여 노트북 메모에 정리해둔 뒤, 미팅에서 준비된 질문과 대화 포인트로 활용특히 유튜브 URL, 엑셀 파일 등 여러 출처 정보를 AI와 연동하여 효율적으로 분석📊 AI를 활용한 미팅 및 투자 준비🧠 미팅 대상 정보 수집퍼플렉시티에서 상대방(기업, 대표자, 투자자 등)에 대한 최근 기사, 블로그, SNS 등 정보를 검..
💡8개의 국내 AI 스타트업들은 각자의 전문 분야에서 혁신적인 솔루션을 선보이며 시장을 개척하고 있습니다. 소상공인 대상 리뷰 관리부터 회계 자동화, MLOps, 최적화 솔루션, AI 보안까지 다양한 영역에서 차별화된 기술력을 바탕으로 서비스를 제공하고 있습니다. 대부분의 기업들이 SaaS 기반의 구독형 수익 모델을 채택하고 있으며, 각 산업 분야의 디지털 전환 수요에 맞춰 지속적인 성장과 시장 확대를 추진하고 있습니다.🤖 르몽(Lumon)💰 비즈니스 모델 및 수익 구조자영업자를 대상으로 고객 리뷰·댓글 자동 응답 시스템을 제공하는 SaaS 형태로 운영한다. 월 구독료 기반으로 서비스하며, 프랜차이즈 본사를 대상으로 한 기업 버전도 마련해 추가 매출을 기대하고 있다.🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 ..
다음은 경영, 문제 해결, 창의성, 학습, 심리/행동경제학, IT/소프트웨어 개발의 6개 분야에서 널리 활용되는 주요 프레임워크들을 정리한 것입니다. 각 프레임워크마다 설명 및 활용법, 그리고 GPT에서 활용 가능한 입력 프롬프트 예시를 포함합니다. 이 프레임워크들은 복잡한 문제를 구조화하고 효과적인 해결책이나 전략을 도출하는 데 도움을 주며, GPT와 같은 언어 모델을 사용할 때에도 프롬프트에 이러한 프레임워크를 적용하여 보다 체계적인 응답을 얻을 수 있습니다.💼 1. 경영 및 전략 프레임워크경영 및 전략 분야에서는 기업 환경을 분석하고 비즈니스 모델을 설계하며 경쟁 전략을 수립하는 다양한 프레임워크가 사용됩니다. 대표적으로 SWOT 분석, 비즈니스 모델 캔버스(BMC), 포터의 5 Forces 등이..
💡생성형 AI의 부상으로 인해 질문(프롬프트)의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 이는 "질문 자체를 어떻게 구성할 것인가?"라는 메타질문의 가치를 부각시킵니다. 수많은 시행착오와 반복적인 질문-답변-수정 과정을 통해 질문의 질이 향상되며, 이는 "질문의 질은 양에서 시작된다."는 원리를 따릅니다. 시스템적 사고와 MECE 원칙을 결합하여 문제를 "빠짐없이, 중복 없이" 분석하고 구조화함으로써, 생성형 AI를 활용한 창의적 문제 해결이 가능해집니다.🌟 1. 생성형 AI 시대와 메타질문의 중요성🚀 생성형 AI의 부상대규모 언어 모델(LLM) 기반의 ChatGPT, Bard, Bing 등 다양한 서비스 등장이미지∙동영상 등 멀티모달 AI까지 확장핵심: "질문(프롬프트)"에 대한 답변을 자동 생성🧠 생성형..
1. 들어가며: 데이터화가 어려운 곳, 과연 ‘인간만의 영역’인가? 🤔오늘날 인공지능(AI)은 막대한 양의 데이터를 학습해 다양한 산업과 서비스에 활용되고 있습니다. 이미 금융·물류·마케팅·의료 등 상당수 분야에서 AI의 효용성이 확인되고 있다는 점은 여러 연구에서 공통적으로 보고됩니다1.그러나 여전히 “인공지능이 결코 넘볼 수 없는 인간만의 영역”이 있다고 보는 견해도 있습니다. 예술·철학·고도의 감정노동·심리상담 등이 대표적인 예로 꼽히며, “데이터화하기 어렵다”는 이유로 ‘AI가 침투하기 힘든 분야’로 여겨져 왔습니다2.하지만 이러한 영역이 실제로 완전한 ‘안전지대’일 수 있을까요? 이 글에서는 먼저 데이터화가 어렵다고 여겨지는 대표적 영역을 살펴본 뒤, 실제로 AI를 활용하는 과정에서 새로운 형..