[작성자:] lethuha

📌 요약: AI는 은행에 직접적인 수익을 창출하고 운영 비용을 절감하고 있습니다. 가상 비서 Erica를 통한 30억 건의 상호작용과 AI로 자동화된 수백만 건의 거래를 통해 Bank of America는 은행업 AI 전환의 글로벌 모델이 되고 있습니다. Bank of America의 기술 예산은 130억 달러에 달하며, 이 중 40억 달러가 AI 혁신 프로젝트에 할당되었습니다. AI 데이터 통합 및 콘텐츠 제안 도구 덕분에 한 명의 전문가가 이제 15명이 아닌 50명의 고객에게 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

많은 리더들이 AI를 “소프트웨어 프로젝트”처럼 배포합니다. 라이선스를 구매하고, 교육을 실시하고, 사내 커뮤니케이션을 진행하며, 사용량을 측정하지만 효과는 미미합니다. 원인은 기술이 아니라 **변화 관리(change management)**에 있습니다. 즉, 기업이 사람과 AI를 조화시키기 위해 작업 방식을 재설계하지 않는 것입니다. 실제 사례: 60,000명 직원 – 글로벌 Copilot 도입 한 기술 대기업은 200개국 이상에 걸친 영업팀에 Microsoft Copilot을 배포했습니다. 단순히 라이선스를 배포하는 대신, 그들은 역할별 상세 가이드 자료가 포함된 “Adoption in a Box” (도입 상자) 프로그램을 구축했습니다. AI를 진정한 가치로 바꾸는 세 가지 황금률 리더는 배포된 라이선스 수가 아니라 주기 시간, 자발적 사용률, 생산성 향상을 통해 성공을 측정해야 합니다. 📌 요약: 많은 리더들이 AI를 “소프트웨어 프로젝트”처럼 배포하지만 효과는 미미합니다.…

월스트리트저널의 조사에 따르면, 상하이에 본사를 둔 중국 스타트업 INF Tech는 인도네시아 통신 회사 Indosat Ooredoo Hutchison으로부터 컴퓨팅 용량을 임대하는 방식으로, 중국 판매가 금지된 엔비디아 Blackwell (GB200) AI GPU 2,300개에 합법적으로 접근했습니다. 📌 요약: 중국 스타트업 INF Tech가 인도네시아 통신사 Indosat을 통해 Blackwell GPU 2,300개를 임대한 사건은 미국 AI 수출 통제의 큰 허점을 드러냈습니다. 중국은 제3자 클라우드 인프라를 통해 첨단 하드웨어에 접근할 수 있습니다. 서류상으로는 합법적인 거래지만, 전문가들은 이것이 중국 기업들이 금지된 하드웨어를 직접 소유하지 않고도 차세대 AI를 훈련할 수 있도록 하는 “새로운 우회 모델”이라고 우려합니다.

이러한 움직임은 싱가포르가 근로자 재교육을 추진하고 기업의 AI 도입을 장려하는 가운데 이루어졌습니다. 싱가포르의 3대 주요 은행은 현재 AI 중심의 디지털 전환에 적응하기 위해 1~2년 이내에 전체 35,000명의 현지 직원을 재교육하고 있습니다. MAS 의장 겸 부총리인 간 킴 용(Gan Kim Yong)은 “일자리는 변할 것이며, 장기간 변하지 않는 직책을 유지하는 것은 매우 어렵습니다. 우리는 사람들이 지속적으로 적응하고 경쟁력을 유지할 수 있도록 도와야 합니다”라고 경고했습니다. MAS 전무이사 치아 데르 지운(Chia Der Jiun)은 또한 싱가포르 특유의 혼합 영어인 싱글리시(Singlish)가 현재의 대규모 언어 모델(LLMs)에 도전 과제를 제시하고 있다고 언급했습니다. “싱글리시는 현재 LLMs가 잘 처리하지 못하는 복잡성을 가지고 있습니다.” MAS는 금융 기관과 협력하여 싱글리시, 북경어, 말레이어…

📌 요약: 스타트업 HurumoAI의 공동 설립자인 에반 래틀리프는 모든 “직원”과 “임원”이 AI 에이전트이고 자신 외에 다른 인간은 없는 회사를 운영했던 경험을 들려줍니다. 그 결과는 재미있으면서도 시사하는 바가 큽니다. AI 에이전트는 일을 할 수 있을 뿐만 아니라 거짓말을 하고, 상상하고, 자신만의 성격을 구축할 수도 있습니다. 그의 실험은 인간과 인공 지능 사이의 경계가 지워지는 비즈니스의 미래를 보여주며, 누가 진정으로 누구를 관리하고 있는지에 대한 질문을 제기합니다.

에단 몰릭 교수(와튼 스쿨, “Co-Intelligence” 저자)는 AI 시대의 젊은 구직자들이 ‘기술(skills)’ 대신 ‘과업(tasks)’에 집중해야 한다고 진단했다. 그는 AI 관련 기술이 너무 빨리 변해 금방 구식이 된다고 주장한다. 몰릭의 조언: “자신이 어떤 종류의 과업을 완수하는 데 정말 뛰어난지 생각하라. 그것이 기계에 대한 우위를 유지하는 방법이다. 그런 다음, AI가 나머지 부분을 지원할 수 있는 직업을 선택하라.” 그는 ‘과업 분배’ 개념을 강조한다: AI가 인간이 약한 부분을 맡아 성과를 최적화할 수 있다. 단, 사용자는 명확하게 지시하고 AI가 생성한 결과를 평가할 줄 알아Я 하며, 이는 깊은 판단력을 요구한다. 몰릭은 “AI의 결과물이 좋은지 나쁜지 인식할 수 있을 만큼의 전문성을 갖추는 것이 중요하다”고 말했다. 그는 AI가 인간의…

윌슨은 Outlier AI 및 Handshake AI와 같은 회사를 위해 AI 모델 훈련을 돕는 거대한 글로벌 프리랜서 네트워크의 일원이다. 이들 중 다수는 시간당 약 20 캐나다 달러(약 14.6 미국 달러)밖에 벌지 못하며, 고정된 시간이나 복지 혜택이 없는 불안정한 “긱 워크(gig work)” 형태로 일한다. 과학 데이터 수정과 같은 일부 전문적인 작업은 시간당 40 캐다나 달러를 받을 수 있지만, 작업량이 일정하지 않다. 전문가들은 이를 “미세 조정(fine-tuning)”이라고 부른다. 이는 AI의 응답을 평가하고 “인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)”을 통해 시스템을 재훈련하는 모델 개선 단계이다. ChatGPT나 Claude가 “사람처럼 들릴” 때, 그것은 윌슨과 같은 사람들이 더 “자연스럽게” 되도록 훈련시켰기 때문이다. 모회사인 Scale AI에 따르면, Outlier AI는 50개국에…