목차
- 이번 주제는 “독서 경험의 질을 높이는 방법”입니다. 독서 경험의 질을 높이려면, 단순히 책을 읽는 것뿐만 아니라, 독서 후 활동과 되돌아봄이 중요해집니다.
구체적으로, 독서 후에 감상을 노트에 기록하거나, 독서 모임에서 의견을 교환하거나, 읽은 책의 내용을 SNS에서 공유하는 등 다양한 방법이 있습니다. 이러한 활동을 통해 독서 경험을 더욱 깊고 풍부하게 만들 수 있습니다.
또한, 독서 경험의 질을 높이려면, 자신의 관심 있는 분야의 책을 선택하는 것도 중요합니다. 관심 있는 분야의 책을 읽으면, 독서가 더욱 즐겁게 되며, 지식과 이해도 깊어집니다.
더욱이, 독서 경험을 더욱 효과적으로 하기 위해서는, 독서 전에 간단한 예습을 해두는 것이 유효합니다. 독서 전에 간단한 예습을 하면, 독서 내용을 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.
- 생성 AI 스택을 분석하는 “4단계 아키텍처”
- 업무 지식과 기억을 담당하는 “하르네스 계층”의 중요성
- 중소기업의 실무에 지탱될 수 있는 비용 최적화와 오케스트레이션
- 관리자 AI와 전문 모델을 활용한 분산 처리
- 데이터 보호와 제로 데이터 보존 실천
- 하르네스 레이어 기반 개인정보 보호 필터
- 코파일럿으로부터 자율형 AI 사원으로의 조직 전환
- 인사 부서가 직면하는 조직 설계의 재정의
- 업무 자동화를 기반으로 AI 네이티브 신규 비즈니스를 창출한다.
2026년 10월 21일
이번 주제는 “독서 경험의 질을 높이는 방법”입니다. 독서 경험의 질을 높이려면 단순히 책을 읽는 것뿐만 아니라 독서 후 활동이나 되돌아보기를 의식하는 것이 중요합니다.
구체적으로는 독서 후에 감상을 노트에 기록하거나, 독서 모임에서 의견을 교환하거나, 읽은 책과 관련된 주제에 대해 조사해 보거나, 실제로 경험해 보는 등 다양한 방법을 활용할 수 있습니다.
또한 독서 경험을 더욱 깊게 하기 위해 독서 전에 책의 줄거리나 저자에 대해 조사해 보거나, 독서 중에 중요한 부분을 표시하거나, 독서 후에 책의 감상을 SNS에서 공유하는 것도 효과적입니다.
독서 경험의 질을 높임으로써 독서로부터 얻을 수 있는 지식이나 교양을 더욱 깊이 이해하고 자신의 생각을 더욱 발전시킬 수 있습니다.
더욱이 독서 경험을 공유함으로써 다른 사람들과 의견을 교환하거나 새로운 시각을 얻는 것도 가능합니다.
독서 경험의 질을 높이기 위한 구체적인 방법을 참고하여 여러분도 독서 경험을 더욱 풍요롭게 만들어 보세요.
싱가포르 발 금융 및 투자 팟캐스트 프로그램 “The Financial Coconut”의 비즈니스 쇼에서 중소기업이 생성 AI를 실제 사업 수익 및 업무 효율화에 연결하기 위한 실질적인 프레임워크가 논의되었습니다. 많은 기업들이 AI 도입을 시도하는 가운데, 단순한 챗봇의 영역에 머물러 비용 대비 효과가 맞지 않는 투자로 끝나는 경우가 많습니다. 이러한 문제점에 대해 현장의 업무 프로세스에 부합하는 구체적인 아키텍처의 중요성이 강조되었습니다.
이번 대담에는 싱가포르 중소기업을 위한 AI 에이전트 기반을 제공하는 Voltade의 공동 창업자인 Leonard Liu氏가 출연했습니다. 그는 정부 계열 디지털 추진 기관인 OGP(Open Government Products=싱가포르 정부의 디지털 추진 부문)에서 제품 책임자를 맡은 경력을 가지고 있으며, 자신의 생가 집 사업인 음식업에서의 경험을 바탕으로 중소기업이 기술을 활용하여 비즈니스를 재구축하는 “리파운더”의 시각을 제시합니다.
이번 대담의 핵심은 생성 AI 스택을 이해하기 위한 4단계 구조(모델 레이어, 추론 레이어, 하르ネス 레이어, 애플리케이션 레이어)와 이를 활용한 극적인 비용 절감 기술입니다. 최첨단 대규모 언어 모델을 그대로 업무에 적용하면 1건당 10달러의 비용이 발생하지만, 작업을 적절하게 분해하여 저렴한 모델을 조합함으로써 비용을 1.50달러 수준까지 압축하는 기술적 접근 방식이 공개되었습니다.
더 나아가 논의는 인간의 지시를 기다리는 보조 도구(코파일럿)에서 독자적인 전화번호와 계정을 가지고 자율적으로 업무를 수행하는 “AI 직원(멀티플레이어형 에이전트)”로의 조직적인 전환, 그리고 데이터 보관 의무 불이행을 준수하는 정보 보안対策까지 포함되었다. 중소기업이 단순 업무 효율화에 그치지 않고, AI 네이티브한 신규 사업을 창출하기 위한 실질적인 지견이 담겨 있다.
생성 AI 스택을 분석하는 “4단계 아키텍처”
세상에서는 “AI”라는 용어가 일괄적으로 사용되는 경향이 있지만, 실무에서 성과를 내기 위해서는 생성 AI가 어떤 기술 구조로 작동하고 있는지 정확하게 파악해야 합니다. Voltade가 제안하는 스택은 모델층, 추론층, 하르니스층, 애플리케이션층의 4가지로 대별됩니다.
모델층은 OpenAI와 Anthropic과 같은 거대 AI 연구소들이 막대한 자금을 투입하여 개발하는 기반 모델을 의미합니다. 이는 방대한 데이터 학습으로부터 도출된 수식과 가중치의 집합체이며, 범용적인 지능의 핵심을 담당합니다.
그 아래에서 모델을 실제로 가동시키는 것은 클라우드상의 계산 자원인 추론(인사이트) 레이어입니다. 오픈 소스 모델의 보급에 따라, 어떤 지역의 데이터 센터에서 모델을 호스팅하고, 그 하에서 얼마나 낮은 지연 시간과 저 비용으로 계산을 실행하는지가 시스템 전체의 운영 효율을 크게 좌우합니다.
업무 지식과 기억을 담당하는 “하르네스 레이어”의 중요성
4층 내에서, 중소기업의 실용화에 있어 가장 결정적인 역할을 하는 것이 “하르네스 층”입니다. 말(馬)을 길드리기 위한 “손건(ハーネス)”에 유래한 이 층은, 기반 모델 단일에서는 보존할 수 없는 기업의 개별적인 사정과 장기 기억을 보완하고, 실제 행동으로 전환하는 역할을 담당합니다.
기반 모델 자체는 과거의 대화나 상세한 업무 기록을 유지하는 데 어려움을 겪으며, 방치하면 매우 잊을 구석이 많은 존재가 되어 버립니다. 하르ネス 층은 기업의 업무 매뉴얼, 과거 견적 가격, 재고 상황 등을 파일 형식으로 보관하고, 필요한 맥락을 즉시 모델에 읽어 넣어 일관성 있는 판단을 가능하게 합니다.
더 나아가 하르ネス 층은 AI가 챗봇의 범위를 넘어 실무를 수행하기 위한 ‘도구(툴)’를 제어합니다. 예약 캘린더 업데이트, 청구서 발행, 결제 링크 발송, 외부 시스템과의 API(Application Programming Interface=애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 연동 등 구체적인 액션을 실행시키기 위한 지휘 센터 역할을 수행합니다.
중소기업의 운영에 실질적인 효과를 낼 수 있는 비용 최적화와 오케스트레이션
중소기업 경영자들에게 AI 도입의 최대 장벽은 운영 비용의 불투명성이다. 기술적으로 가능하다고 해서 무조건적으로 수익성이 보장되는 것은 아니며, 비용 대비 효과가 없는 설계는 즉시 사업을 압박한다.
가장 최첨단 프론티어 모델을 고객 응대 전반의 모든 과정에 그대로 투입하는 경우, 단 하나의 문의 사항을 처리하는 데만도 10달러(약 1585엔, 1달러=158.45엔 환산) 규모의 비용이 발생할 수 있습니다. 이는 인간의 파트타임 직원이나 사무직원을 고용하는 것 이상의 비용이 소요되므로, 중소기업 현장에는 정착되지 않을 것입니다.
관리자 AI와 전문 모델을 활용한 분산 처리
이 비용 문제를 해결하는 핵심은 하르ネス 층을 통한 모델의 계층화와 오케스트레이션입니다. 높은 지능을 가진 고가형 모델을 전체 “매니저”로 배치하고, 실제 작업은 저렴한 소형 모델이나 특화형 모델(부하)에 할당하는 시스템을 구축합니다.
고객 문의가 접수되면, 먼저 매니저 AI가 내용을 파악하고 작업을 세분화합니다. 호텔 예약 업무를 예로 들면 다음과 같은 역할 분담이 가능합니다.
- 빈 객실 데이터베이스 검색 및 일정 일치
- 과거 숙박 기록 및 적용 가능한 프로모션 요금 일치 여부 확인
- 기념일 대응, 취소 정책 등의 약관 확인
이러한 개별 작업은 1회당 몇 센트 정도의 비용으로 작동하는 특화된 모델에 처리하게 됩니다. 고도화된 판단이 필요한 부분에 대해서만 10센트(약 16엔) 정도의 비용을 투자하고, 대부분의 정형 확인은 저렴한 모델 그룹으로 처리함으로써 전체 처리 비용을 1.50달러(약 238엔) 정도로 압축할 수 있습니다. 실제로는 85% 이상의 비용 절감 효과를 달성하면서, 고객에게는 즉시 고도의 정확도를 제공할 수 있습니다.
데이터 보호와 제로 데이터 보존 실천
우리 회사의 재무 정보나 고객의 개인 정보를 AI 시스템에 입력하는 것에 대해 많은 경영진들이 여전히 우려를 가지고 있습니다. 이러한 불안감을 해소하고 안전한 운영을 실현하기 위해서는 적절한 보안 기준에 대한 이해가 필수적입니다.
기본적으로는 입력한 데이터가 AI 모델의 추가 학습에 사용되지 않음을 보장하는 ZDR(Zero Data Retention, 데이터 불보존 정책)을 철저히 준수해야 합니다. 많은 상용 서비스의 경우 초기 설정에서 데이터 제공이 활성화되어 있는 경우가 있으므로, 기업 이용의 경우에는 설정 화면에서 학습 이용을 끄거나, 약관 상 데이터 불보존이 명시된 엔터프라이즈 계약을 선택해야 합니다.
하르네스 레이어 기반 개인정보 보호 필터
그러나 단순히 클라우드 사업자의 정책을 신뢰하는 것만으로는 완벽한 보안이라고 할 수 없습니다. Voltade는 하네스 층 안에 자체적인 개인정보 보호 레이어를 포함하는 접근 방식을 취하고 있습니다.
이 시스템에서는 외부 기반 모델에 프롬프트를 전송하기 직전 단계에서 고객의 이름, 신원 식별 번호, 전화번호, 자사의 거래 금액과 같은 기밀 정보를 자동으로 마스킹합니다. 모델에는 문맥과 질문의 뼈대만 해석시키고, 돌아온 답변을 자사 환경 내에서 원래 고객 정보와 재결합하여 처리를 완료합니다.
추론 인프라의 결함이나 예기치 않은 패킷 라우팅 오류로 인한 정보 유출 위험을 최소화하기 위해, 기반 모델 외부에 방어층을 설치하는 “다층 방어” 접근 방식이 매우 중요합니다.
코파일럿에서 자율형 AI 사원으로의 조직 전환
AI 활용 형태는 인간이 옆에서 지시를 내리는 “코파일럿(부조종사)” 단계를 넘어, 독립적인 작업을 수행하는 “멀티플레이어형 에이전트”로 전환되고 있습니다.
최신 AI 에이전트는 별도의 전화번호나 이메일 주소를 가지고 있으며, 사내 시스템이나 메시지 앱에서 인간과 동등하게 상호작용합니다. 외부 문의에 대해 인간의 개입 없이 초기 대응을 완료하거나, 사내 영업 담당자에게 업무를 공정하게 자동으로 배정하는 등, 독립적인 직무 설명서(Job Description)를 갖춘 존재로 조직에 통합되기 시작하고 있습니다.
인사 부서가 직면하는 조직 설계 재정의
이러한 자율형 에이전트의 등장으로 인해 기업의 조직 설계와 인적 전략에 근본적인 재검토가 요구되고 있습니다. 정형화된 관리 업무나 데이터 입력, 1차 선별 등의 업무는 AI 에이전트가 압도적으로 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 환경이 점차 정착되고 있습니다.
자율형 에이전트를 도입한 결과, 같은 24시간 동안 90건의 유효한 불량 사항을 식별했다고 보고되었습니다. 이 결과에 따라 기업은 추가 테스터 채용을 중단하고, AI의 실행 환경을 상위 플랜으로 업그레이드하는 결정을 내렸습니다.
기업은 앞으로 어떤 업무를 AI 직원에게 위임하고, 어떤 영역에 인간의 자원을 집중시킬지를 엄밀하게 매핑해야 합니다. 대면 영업이나 신뢰 관계 구축과 같은 인간만이 할 수 있는 고부가가치 업무와 AI가 대체 가능한 백오피스 업무의 양극화가 급속하게 진행되고 있습니다.
업무 자동화에서 AI 네이티브한 신규 비즈니스 창출로
중소기업에서 AI의 혜택은 기존 업무의 효율화(운영 개선)에 그치지 않습니다. AI를 전제로 한 완전히 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 “AI 네이티브”한 도전이 각 산업에서 시작되고 있습니다.
볼타데가 지원하는 현장에서도 식당의 견적 작성이나 병원 예약 관리와 같은 오피스 업무를 완전히 자동화하여 매장 수를 두 배로 늘리면서 본사 인력을 늘리지 않고 확장하는 기업이 늘고 있습니다. 일상적인 복잡한 운영에서 벗어나 자유로워진 경영자는 자사의 독점 데이터를 활용한 신 서비스 개발에 집중할 수 있게 됩니다.
산업 특화형 신규 사업 모델
전통적인 산업 분야에서도 AI를 핵심으로 하는 혁신적인 서비스들이 계속해서 등장하고 있습니다.
- 저녁 이후 학생들의 질문에 24시간 동안 개별적으로 대응하는 학습원의 AI 가정교사
- 혀 사진을 분석하여 체질에 맞는 건강 지도 지침을 제공하는 중의학 AI 진단 지원
- 종파 및 예산의 희망을 대화형으로 파악하여 최적의 장례 계획을 수립하는 AI 장례 플래너
- 개인화 AI 티는 고객의 체조와 맛의 취향을 학습하여 맞춤형 차엽을 조합하고 배송하는 서비스
이러한 새로운 비즈니스는 외부의 거대 플랫폼에 의존하는 대신, 중소기업 스스로가 현장에서 길러낸 전문 지식을 하르ネス 계층에 전달하는 것을 통해 독자적인 지적 재산이 됩니다. 적절한 아키텍처를 이해하고 업무의 병목 지점을 해소한 곳에 비로소 중소기업이 다음 시대를 개척하는 진정한 기회가 존재합니다.
AI 시대의 인재 가치 – 싱텔의 독자 지표와 기술의 유통기한
지난번 “The Financial Coconut” 해설에서는 금융 시장에 미치는 AI의 영향과 그에 따른 인재 가치 변화에 대해 심층적으로 다루었습니다. 본고에서는 통신 사업자인 싱텔이 자체적으로 개발한 지표와 기술의 ‘유통기한’ 개념에 주목하여 AI 시대의 인재 가치 평가 방법을 고찰합니다.
구체적으로, 싱텔이 보유한 데이터를 기반으로 특정 기술 세트가 시장에서 얼마나 오랫동안 가치를 유지할 수 있는지를 분석합니다. 이 ‘유통기한’ 개념은 기술이 쓸모 없어지는 속도를 고려하여 인재 육성 및 커리어 계획 수립 시, 끊임없이 최신 기술을 습득해야 할 필요성을 강조합니다.
또한, 이 분석을 통해 AI 기술의 진화가 인재 가치에 미치는 영향을 구체적으로 파악하고, 기업이 인재 전략을 어떻게 재검토해야 하는지, 개인은 어떤 기술을 집중적으로 습득해야 하는지 등에 대한 시사점을 얻을 수 있습니다.
무엇보다 신속하게 이 문제에 대해 모든 분들께 명확하게 설명하고 이해를 구하도록 노력하겠습니다. 다만, 이 문제와 관련하여 지금까지 다양한 의견이 제시되어 왔고, 이로 인해 혼란이 야기되고 있다는 점을 인지하고 있습니다.
먼저, 이 문제와 관련하여 현재 상황과 의사 결정 과정을 명확하게 설명드리겠습니다.
더 나아가, 이번 결정이 어떻게 이루어졌는지, 그리고 그 결정이 모든 분들께 어떤 영향을 미치는지 구체적으로 설명드리겠습니다.
또한, 여러분의 궁금증이나 우려 사항에 대해 꼼꼼하고 진솔하게 답변드리겠습니다.
이번 사안에 대한 여러분의 의견을 진지하게 수용하여 향후 활동에 반영해 나갈 것입니다.
여러분과 함께 더 나은 방향으로 나아갈 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
OpenAI의 Astra는 기존 AI와 차별화된, 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 에이전트의 실현을 시도한 프로젝트였다. Astra는 특정 목표를 달성하기 위해 인터넷 검색, 도구 활용, 그리고 자율적인 의사 결정을 결합하여 인간과 같은 복잡한 작업을 수행하는 능력을 보였다.
Astra의 놀라운 점은 그 범용성과 유연성 있었다. 예를 들어, 특정 웹사이트에서 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 다른 웹사이트에 접근하여 데이터를 업데이트하는 등 여러 단계를 자율적으로 실행할 수 있었다. 이는 기존 AI가 어려워하는 상황에 따라 유연하게 전략을 변화시키는 능력을 처음으로 시사하는 것이었다.
Astra의 개발은 자율 에이전트, 로봇 제어, 그리고 AI 신약 개발과 같은 여러 분야에 큰 영향을 미칠 가능성이 있다. 특히 AI 신약 개발에서는 Astra와 같은 에이전트가 기존 신약 개발 프로세스를 크게 가속화하고 신약 개발 비용과 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
그러나 Astra의 능력은 동시에 몇 가지 과제를 제기한다. 예를 들어, Astra가 잘못된 정보를 활용하거나 의도하지 않은 행동을 할 위험이 있다. 또한 Astra와 같은 에이전트가 인간의 일자리를 빼앗거나 사회에 혼란을 야기할 가능성도 우려된다.
OpenAI는 Astra의 개발을 통해 AI의 가능성을 추구하면서 동시에 그 위험성에 대해서도 진지하게 고려해야 한다. Astra와 같은 에이전트가 사회에 기여할 수 있는 형태로 발전하기 위해서는 윤리적 지침의 수립과 안전 확보와 같은 다양한 과제에 부응해야 할 것이다.
Astra의 등장은 AI 기술의 발전을 가속화하는 것뿐만 아니라 인간과 AI의 관계에 대해서도 다시 한번 생각해 볼 계기가 될 것이다. 앞으로 Astra와 같은 에이전트가 사회에 어떻게 침투해 나갈 것인지 그 동향에 주목할 일이 많을 것이다.
All-In Podcast 제291회 해설: 백악관 AI 협정—초지능 정상회담과 중간선거 예측
투자에 일류처럼: Vanta의 크리스티나 카시오포氏──SaaS 침체기에 괄목할 만한 80%의 매출액과 AI 혁신
이 주제에 대한 기사를 요약하여 읽기: 잡지 “일본어로 읽을 수 없는 해외 비즈니스 프로그램” https://note.com/yondo/m/mefd2fd5a305c
싱가포르, 해외 투자, FinancialCoconut, 알파벳, GOOGL, 메타 플랫폼즈, META, 중소기업, 생성 AI, AI 에이전트, 오케스트레이션, 데이터 프라이버시
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 40청크
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