챗GPT 이후 초거대 AI, 기업은 무엇이 달라졌나? | 전략대장 이팀장

챗GPT 이후 ‘초거대 AI’는 단순한 유행이 아니라 기업의 업무 방식과 산업 구조를 바꾸는 게임체인저가 됐습니다. GPT-4의 변화, 생성형 AI 밸류체인, 부서별 활용 포인트, 그리고 AI 거버넌스까지 한 번에 정리해 봅니다.챗GPT가 바꾼 초거대 AI 비즈니스 혁신: GPT-4부터 AI 거버넌스까지 실무자가 정리한 핵심“챗GPT 써봤어?” 한마디가 조직 문화를 바꿨다솔직히 말하면, 저는 처음 챗GPT를 봤을 때 “검색이 좀 더 똑똑해진 건가?” 정도로만 생각했어요. 그런데 며칠만 지나도 분위기가 달라지더라고요. 회의 끝나고 “방금 얘기한 걸 정리해 줘”가 되고, 보고서 초안이 뚝딱 나오고, 이메일 문장이 부드럽게 다듬어지는 걸 보면서요. 여기서 중요한 포인트는 ‘속도’였습니다. 예전엔 사람 손이 많..

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• · 2026. 2. 4.
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생성형 AI 도입이 실패하는 이유와 성공하는 방법 | 전략대장 이팀장

들어가며: 요즘 ‘생성형 AI’ 얘기만 나오면 분위기가 왜 이렇게 뜨거울까?요즘 어디를 가도 생성형 AI 얘기가 빠지지 않죠. “우리도 뭔가 해야 하지 않나?” 하는 압박감은 커지는데, 막상 무엇부터 해야 하는지 물으면 다들 잠깐 멈칫하는 분위기… 저만 느끼는 건 아니실 거예요.재미있는 건, 많은 조직이 생성형 AI를 ‘업무 자동화 툴’ 정도로만 생각하다가 생각보다 크게 흔들린다는 점이에요. 처음에는 이메일 초안, 회의록 요약, 간단한 보고서 정리 같은 “바로 써먹는 일”부터 시작하거든요. 그런데 한두 달 지나면 이런 질문이 따라옵니다.“효율은 올랐는데, 이게 경쟁력이 맞나?”“다른 회사도 다 쓰면 결국 다 똑같아지는 거 아닌가?”“정보가 틀리게 나오면 책임은 누가 져?”“보안/저작권/개인정보 이슈는 어..

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• · 2026. 2. 3.
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리테일 테크노믹스 시대, 유통·소비재 기업 전략 정리 | 전략대장 이팀장

리테일 테크노믹스 시대엔 유통·소비재 기업이 ‘마케팅만’ 잘해서는 부족해요. 생산–물류–판매–고객 경험까지 전 과정을 기술로 재설계해야 합니다. 디지털 공급망, 무인매장, 생성형 AI를 실무 관점에서 풀어봅니다.리테일 테크노믹스 시대, 유통·소비재 기업이 지금 다시 짜야 할 비즈니스 전략요즘 카페에서 사람들 하는 거 보면 딱 느껴지죠.저가 커피는 “오늘도 아껴야지” 하면서도, 옆 테이블엔 고급 향수 샘플 키트나 프리미엄 디저트가 같이 올라가요. 절약과 플렉스가 한 화면(한 장바구니) 안에서 공존하는 느낌. 소비자 입장에선 “합리적으로 쓰되, 의미 있는 곳엔 확 쓴다”가 자연스럽고요.그런데 유통·소비재 기업 입장에서 더 무서운 건, 이 소비가 하루아침에 채널을 바꾸고, 기준을 바꾸고, 기대치를 올려버린다는..

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• · 2026. 1. 28.
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AI 에이전트란? RPA와 차이부터 산업별 활용까지 현실 정리 | 전략대장 이팀장

메타 설명(검색 요약): AI가 “대답”을 넘어 “실행”까지 하는 시대가 왔습니다. AI 에이전트의 개념, 작동 방식, 산업별 활용 사례, 그리고 기업이 도입할 때 반드시 챙겨야 할 보안·책임·업무 재설계 포인트를 한 번에 정리합니다.요즘 AI 얘기하면 다들 한 번씩은 이런 경험 있잖아요.“초안은 잘 뽑아주는데… 결국 내가 마무리해야 하네?”메일 요약, 회의록 정리, 문서 초안까지는 이제 흔해졌습니다. 그런데 실무에서 진짜 시간이 잡아먹히는 건 그 다음이에요. 일정 잡고, 관련자에게 공유하고, 티켓 만들고, 데이터 확인하고, 후속 액션을 연결하는 그 과정요.그래서 요즘 더 많이 나오는 키워드가 AI 에이전트입니다. 한마디로 “말만 하는 AI”가 아니라 “목표를 이해하고 일을 끝내는 쪽으로 움직이는 AI”..

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• · 2026. 1. 26.
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AI시대 일자리 변화, 지금 준비해야 할 것 | 전략대장 이팀장

요즘 주변에서 제일 많이 나오는 얘기, 아마 이거일 거예요.“AI 때문에 내 일자리 없어지는 거 아니야?”근데 저는 이 질문을 들을 때마다, 한 박자만 더 들어가 보자고 말하고 싶어요. 일자리 ‘개수’가 줄어드냐도 중요하지만, 그보다 더 빠르게 바뀌는 건 일자리 ‘내용(업무 방식)’과 ‘필요 기술’, 그리고 ‘임금 구조’거든요.이번 글에서 AI시대 일자리 지형 변화가 실제로 어떤 방향으로 움직이는지 “숫자”와 “현실적인 체감 포인트”를 섞어서 정리해볼게요.그리고 제일 중요한 건, 읽고 나면 “그래서 나는 뭘 하면 되지?”가 머릿속에 남도록 만드는 거예요.(중요) 참고로 이 글은 여러 나라의 구인광고 데이터를 기반으로 한 분석이라, 한국만 딱 찍어서 ‘몇 %’를 말해주진 않아요. 그래서 한국 상황을 단정하..

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• · 2026. 1. 4.
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AI 에이전트가 ‘일하는 방식’을 바꾼다: 챗봇이랑 뭐가 다르고, 회사는 뭘 준비해야 할까? | 전략대장 이팀장

AI 에이전트가 왜 갑자기 핵심 키워드가 됐는지, 기존 자동화(RPA)·챗봇과 뭐가 다른지, 그리고 금융/제조/유통까지 산업 현장에서 어떻게 쓰이기 시작했는지 ‘현실적인 관점’으로 정리해볼게. 마지막엔 회사(그리고 우리 같은 직장인)가 지금 준비하면 좋은 체크포인트도 같이 남겨둘게. 1) 요즘 왜 다들 ‘AI 에이전트’ 얘기하냐솔직히 말해서, 몇 년 전까지만 해도 “AI” 하면 대부분 두 갈래였잖아.고객센터에 붙는 챗봇(대화는 되는데, 막상 해결은 사람한테 넘기는)정해진 규칙대로만 돌아가는 업무 자동화(RPA)(예외 상황 만나면 멈추는)그런데 요즘은 분위기가 달라졌어. 보고서에서도 강조하는 지점이 딱 이거야. AI 에이전트는 “반복업무 자동화”에만 머무르는 게 아니라, 인간 개입을 최소화한 채로 문제를 ..

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• · 2025. 12. 30.
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공공부문 전용 ‘국산 AI 어플라이언스’, LG 엑사원 기반 출격

이번 이수시스템–스캐터엑스의 공공 AI 어플라이언스 출시는, 폐쇄망 환경에서도 활용 가능한 '국산 LLM 생태계'를 형성하려는 시도로 해석된다. 특히 공공부문에 특화된 멀티 LLM 기반 구조는, 외산 모델 대비 보안·적응력 측면에서 큰 전략적 이점을 제공한다.1. 개요 및 주요 특징출시기업이수시스템(IT 솔루션) + 스캐터엑스(생성형 BI 전문기업)기반 모델LG AI연구원의 엑사원(EXAONE)제품군① 2.4B (노트북 구동) ② 7.8B (A100 GPU) ③ 32B (H100 GPU 2장)특징망분리·보안 강화형 온프레미스 LLM, RAG 기반 업무최적화, LLM 교체 가능한 멀티 구조적용 영역문서 요약, 초안 작성, 민원응대, 데이터 분석, 행정 양식 추천 등배포 방식온프레미스형, 구독형, SaaS형..

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• · 2025. 6. 5.
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