AI 이후의 세상을 읽다
구글은 Search·YouTube·Android 같은 디지털 플랫폼은 장악했지만, 피지컬 AI와 휴머노이드 하드웨어 생태계에서는 아직 절대적 우위를 확보하지 못하고 있다.Sim-to-Real과 로봇 데이터 시대에는 검색보다 물리 시뮬레이션·실시간 제어 플랫폼의 중요성이 빠르게 커지고 있다.결국 미래 AI 패권은 디지털 정보가 아니라 현실 세계의 로봇과 물리 데이터를 누가 먼저 장악하느냐에 달려 있다. 검색에서 시작된 제국 지금의 Google을 떠올리면 대부분은 인공지능이나 클라우드를 먼저 … 더 읽기
최근 AI 챗봇은 빠르게 발전하고 있다.많은 사람들은 이제 AI가 사람 대신 상담과 문제 해결까지 해줄 수 있을 것이라 기대한다. 하지만 현실은 다르다.복잡한 질문이 나오는 순간, 대화는 결국 “상담원 연결”로 끝나는 경우가 많다. 이번 글에서는 중국 휴머노이드 로봇 구매 상담과 국내 은행 AI 콜센터 사례를 통해, 현재 AI 챗봇의 한계와 앞으로 등장할 AI 에이전트의 방향을 살펴본다. … 더 읽기
AI 자동화는 과거 사람이 처리하던 세무·데이터 업무를 클릭 몇 번으로 대체하기 시작했다.하지만 업무 효율이 거대 플랫폼에 집중되면서 데이터·수수료·업무 구조까지 플랫폼에 종속될 위험성도 함께 커지고 있다.결국 미래 경쟁력은 단순 입력 노동이 아니라 AI와 플랫폼 구조를 이해하고 주도권을 확보할 수 있는 능력으로 이동하고 있다. 디지털 전환이 삼켜버린 아날로그의 ‘안전한 불편함’ 과거 아날로그 방식의 세무 업무는 의도적인 ‘불편함’을 … 더 읽기
최근 몇 년 사이 가장 빠르게 발전한 기술을 하나 꼽으라면 단연 생성형 AI일 것이다.불과 몇 년 전만 해도 인공지능은 특정 작업만 수행하는 도구에 가까웠지만, 지금은 글을 쓰고 그림을 만들고 심지어 영상까지 제작하는 수준에 도달했다. 그렇다면 많은 사람들이 궁금해하는 질문이 있다. 생성형 AI는 어디까지 발전할까?그리고 2026년에는 어떤 모습이 되어 있을까? 이번 글에서는 현재 기술 수준을 기준으로, … 더 읽기