현장에서 얻은 것 No. 21   “데이터의 양이 아니라 활용이다. 우리는 쌀을 먹지 않고 밥을 먹는다.” – 최재홍 교수(가천대)   거대한 전환점에 선 제조업 21세기, 우리는 산업 혁명의 물결이 AI(인공지능)라는 이름으로 다시금 거세게 밀려오는 시대를 살고 있다. 제조업은 그 최전선에 서 있다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터가 생산 방식을 송두리째 바꿔놓았듯이, 이제 AI는 우리가 제품을 설계하고, 생산하고, 유통하며, 심지어 소비자와 소통하는 방식까지 근본적으로 재편하고 있다. 많은 제조업체는 이 변화의 물결 속에서 생존과 번영을 위한 새로운 전략을 모색하고 있다. 기존의 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 성장을 기대하기 어렵다는 냉정한 현실에 직면하게 된 것이다. 이 거대한 전환점에서 우리는 AI를 어떻게 받아들이고 활용해야 할까? 단순히 자동화를 위한 도구로만 생각할 것인가, 아니면 그 이상의 잠재력을 가진 파트너로 인식할 것인가? 이선 몰릭 교수의 저서 ‘듀얼 브레인’은 이러한 질문에 대한 명쾌한 해답을 제시한다. 바로 AI를 인간의 ‘두 번째 뇌’로 활용하여 시너지를 창출하는 ‘듀얼 브레인’ 개념이다. 이번 호 칼럼은 ‘듀얼 브레인’의 핵심 인사이트를 바탕으로, AI 시대 제조업이 나아가야 할 생존 전략을 제시하고자 한다.   ▲ ‘듀얼 브레인’ 서평 맵(Map by 류용효컨셉맵연구소) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI, 단순한 도구에서 두 번째 뇌로 “인간의 마음은 한계가 없으며, 그것은 스스로를 확장하는 방법을 끊임없이 찾아낸다.” – 이선 몰릭(‘듀얼 브레인’ 저자) 오랜 시간동안 제조업 현장에서 자동화는 주로 육체 노동의 효율을 높이는 데 초점을 맞추었다. 로봇 팔이 정밀하게 부품을 조립하고, 자동화된 설비가 제품을 대량 생산하였다. AI 역시 이러한 자동화의 연장선상에서 ‘똑똑한 도구’로 인식되는 경향이 강하였다. 그러나 ‘듀얼 브레인’이 강조하는 바는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 확장하고 보완하는 ‘두 번째 뇌’가 될 수 있다는 점이다. 제조업 현장에서 AI는 더 이상 데이터를 수집하고 분석하여 보고서를 제공하는 수동적인 역할에 머무르지 않는다. AI는 설계 단계에서 수많은 변수를 고려하여 최적의 디자인을 제안하고, 생산 공정에서 예측 불가능한 오류를 사전에 감지하며, 품질 검사에서 인간이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 찾아낸다. 이는 AI가 인간의 인지적 한계, 즉 방대한 데이터 처리 능력의 부재나 고정관념에서 벗어나지 못하는 사고의 경직성을 보완해 주기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 신제품 개발에 있어 인간 디자이너는 오랜 경험과 직관으로 디자인을 구상한다. 하지만 AI는 방대한 고객 데이터, 시장 트렌드, 과거 성공 사례 등을 학습하여 인간이 상상하기 어려웠던 수십, 수백 가지의 디자인 대안을 즉시 제시할 수 있다. 또한, 각 디자인의 생산성, 재료비, 잠재적 소비자 반응까지 예측하여 제공함으로써 인간 디자이너의 의사결정을 획기적으로 개선한다. 이는 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 진정한 듀얼 브레인의 작동 방식이라 할 수 있다. 따라서 제조업은 AI를 단순히 공정을 자동화하는 기계로 볼 것이 아니라 R&D, 설계, 생산 관리, 품질 관리, 마케팅 등 모든 분야에서 인간의 지적 파트너이자 두 번째 뇌로 장착해야 한다. 이러한 관점의 전환이야말로 AI 시대 제조업이 생존하고 번영할 첫 걸음이 될 것이다.   듀얼 브레인 활용법 : 질문, 실험, 그리고 인간의 역할 “중요한 것은 질문하는 것을 멈추지 않는 것이다. 호기심은 그 자체로 존재 이유가 있다.” – 알베르트 아인슈타인 듀얼 브레인을 제조업에 효과적으로 장착하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 활용법을 숙지해야 한다. 단순히 최신 AI 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 중요한 것은 ‘어떻게 AI와 협업할 것인가’이다. 첫째, ‘질문하는 기술’의 중요성이다. AI, 특히 생성형 AI는 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 전혀 다른 결과물을 내놓는다. 제조업에서는 AI에게 ‘현재 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 개선 방안을 제시하라’, ‘신소재 개발을 위해 특정 물성을 가진 분자 구조를 추천하라’, ‘고객 불만 데이터에서 제품 개선에 필요한 핵심 인사이트를 도출하라’와 같이 구체적이고 명확한 질문을 던질 수 있어야 한다. 추상적인 질문은 모호한 답변을 낳고, 결국 AI 활용의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 질문의 질이 곧 AI 활용의 질을 결정한다는 사실을 명심해야 한다. 둘째, ‘실험적 사고’와 ‘빠른 반복’이다. AI는 완벽하지 않다. 때로는 잘못된 정보(환각 현상)를 생성하거나, 우리가 의도한 바와 다른 결과를 내놓기도 한다. 제조업에서는 이러한 AI의 특성을 이해하고, 두려워하지 않고 다양한 가설을 세워 AI와 함께 실험하는 태도가 중요하다. AI가 제시한 생산 최적화 방안이 실제로 효과가 있는지 소규모 테스트를 거치고, AI가 제안한 디자인을 프로토타입으로 제작하여 시장 반응을 살피는 등의 빠른 반복 과정이 필수이다. 실패를 통해 배우고, 그 학습을 바탕으로 다음 실험을 진행하는 애자일(agile) 방식이 듀얼 브레인 시대의 핵심 역량인 것이다. 셋째, ‘인간의 개입과 검증’이다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 통계적인 결론을 도출하지만, 그 결과가 항상 현실의 복잡한 맥락이나 윤리적 판단에 부합하지는 않는다. 제조업에서는 AI가 제시한 생산 계획이 과연 현장의 인력 운용이나 안전 규정에 부합하는지, AI가 추천한 신소재가 환경 규제를 만족하는지 등을 인간 전문가가 반드시 검토하고 최종 결정해야 한다. AI의 결과물을 맹목적으로 신뢰하기보다는, 비판적인 시각으로 검증하고 인간의 경험과 지혜를 더하는 것이 듀얼 브레인을 완성하는 핵심 단계이다. AI는 강력한 보조 도구이지만, 최종적인 책임과 판단은 결국 인간의 몫인 것이다.   창의성과 생산성 증대 : 제조업의 새로운 경쟁력 “생산성은 우연이 아니다. 그것은 항상 탁월함에 대한 헌신, 지능적인 계획, 집중된 노력의 결과이다.” – 폴 마이어 듀얼 브레인 개념을 제조업에 적용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 창의성과 생산성의 비약적인 증대이다. 이는 AI 시대 제조업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 창의성 증대 측면에서 제조업은 전통적으로 ‘효율’과 ‘정확성’을 강조해왔다. 그러나 AI는 이제 제조업의 ‘창의성’을 자극하는 촉매제가 되고 있다. 예를 들어, 제품 디자인 과정에서 AI는 기존 데이터를 기반으로 전혀 새로운 형태나 기능을 제안할 수 있다. 이는 인간 디자이너의 고정관념을 깨고 상상력을 자극하여 혁신적인 제품 개발로 이어진다. 또한, AI는 제조 공정 자체의 혁신에도 기여한다. AI 시뮬레이션을 통해 기존에는 불가능하다고 여겼던 새로운 생산 방식을 탐색하고, 재료의 낭비를 최소화하며, 에너지 효율을 극대화하는 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있다. 이는 인간의 직관과 AI의 방대한 계산 능력이 결합되어 가능해지는 결과이다. 생산성 증대 측면은 더욱 명확하다. 제조업의 생산성 증대는 곧 비용 절감과 납기 단축으로 이어져 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 듀얼 브레인 시스템은 다음과 같은 방식으로 생산성을 극대화할 것이다. 예측 유지보수 : AI가 설비의 미세한 진동, 온도 변화, 전력 소비량 등을 실시간으로 분석하여 고장을 예측하고 사전 유지보수를 가능하게 함으로써, 예기치 않은 생산 중단 시간을 획기적으로 줄일 것이다. 생산 공정 최적화 : AI는 복잡한 생산 라인에서 각 단계의 효율성을 분석하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리와 물류 흐름을 최적화하여 생산 리드 타임을 단축시키고 생산량을 증대시킬 것이다. 품질 관리 혁신 : AI 기반의 비전 검사 시스템은 인간의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 불량까지 정확하게 찾아내어 불량률을 낮추고 제품 품질을 일관되게 유지할 것이다. 데이터 기반 의사결정 : AI는 시장 동향, 고객 피드백, 공급망 데이터 등 방대한 정보를 분석하여 경영진의 전략적 의사결정을 지원하고, 이는 곧 더 빠르고 정확한 시장 대응으로 이어질 것이다. 이처럼 듀얼 브레인은 제조업의 고질적인 문제를 해결하고 나아가 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 것이다.   AI 시대, 제조업 인간의 역할 재정립 “기계는 인간의 일을 대신할 수 있지만, 인간의 마음을 대신할 수는 없다.” – 스티븐 호킹 AI가 제조업 현장에 깊숙이 들어올수록, 많은 이들이 인간의 역할에 대한 불안감을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 ‘듀얼 브레인’은 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 역량을 더욱 빛나게 하고 그 역할을 재정립할 기회를 제공한다고 역설한다. 제조업 현장에서 AI는 반복적이고 위험하며, 데이터 기반의 정량적 분석에 특화된 업무를 수행하게 될 것이다. 그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 문제 정의 및 비판적 사고 : AI는 주어진 문제를 해결하는 데 유능하지만, 무엇이 진정한 문제인지 파악하고 AI가 도출한 결과에 대해 비판적으로 질문하며, 맥락을 이해하여 의미를 부여하는 것은 여전히 인간의 몫이다. 예를 들어, AI가 불량률 감소를 위한 수치적 해답을 제시할 수는 있지만, ‘이 불량이 고객에게 미치는 정서적 영향’이나 ‘기업의 장기적인 브랜드 이미지’와 같은 비정량적인 가치를 판단하고 정책을 결정하는 것은 인간 경영자의 역할인 것이다. 창의적 기획 및 혁신 : AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들 수는 있지만, 완전히 새로운 개념을 무에서 유로 창조하거나, AI의 한계를 뛰어넘는 파격적인 아이디어를 제안하는 것은 인간의 고유 영역이다. 제조업에서 다음 세대 먹거리를 기획하고 시장 판도를 바꿀 기술을 상상하는 것은 AI가 아닌 인간 전문가의 몫인 것이다. 감성 지능 및 공감 : 협상, 팀 빌딩, 고객과의 관계 형성 등 인간 상호작용이 필요한 부분에서는 AI가 인간의 감성을 이해하고 공감하는 데 한계가 있다. 제조업의 영업, 마케팅, 인력 관리 등에서는 여전히 인간의 감성 지능과 공감 능력이 필수인 것이다. 윤리적 판단과 책임 : AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 윤리적 가치 판단이나 사회적 책임을 스스로 질 수 없다. 제조업 공정에서 발생할 수 있는 환경 문제, 노동자의 안전, 제품의 사회적 영향 등 윤리적 딜레마에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 인간에게 달려 있는 것이다. 따라서 AI 시대 제조업의 인재는 AI를 활용하는 ‘도구적 능력’을 넘어, AI가 할 수 없는 ‘인간 고유의 역량’을 더욱 갈고 닦아야 한다. 이는 AI를 두려워할 것이 아니라, 오히려 AI의 도움을 받아 자신만의 강점을 극대화하는 길을 모색해야 함을 의미한다.   미래를 위한 제언 : 제조업의 듀얼 브레인 로드맵 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다.” – 피터 드러커 AI 시대 제조업의 생존과 번영은 듀얼 브레인을 얼마나 성공적으로 장착하느냐에 달려 있다. 이를 위한 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, CEO를 포함한 경영진의 인식 전환과 비전 공유가 필수이다. 듀얼 브레인 전략은 단순히 기술팀만의 과제가 아니다. 최고 의사결정권자가 AI를 기업의 핵심 전략 자산이자 ‘두 번째 뇌’로 인식하고, 전사적인 변화의 비전을 제시해야 한다. 기술 투자뿐만 아니라 인력 재교육 및 문화 변화를 위한 투자를 아끼지 않아야 한다. 둘째, 지속적인 학습과 실험 문화를 정착시켜야 한다. AI 기술은 빠르게 진화하고 있다. 어제의 최적해가 오늘의 최적해가 아닐 수 있다. 제조업체는 AI 기술 트렌드를 주시하고, 새로운 AI 도구를 끊임없이 실험하며, 실패를 두려워하지 않고 거기서 배우는 문화를 구축해야 한다. 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 AI 활용의 성공 경험을 쌓고, 이를 점차 확대해 나가는 방식이 효과적일 것이다. 셋째, 인력 재교육 및 역량 강화에 적극적으로 투자해야 한다. 기존 인력들이 AI를 두 번째 뇌로 활용할 수 있도록 AI 기초 교육, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 교육 등을 제공해야 한다. 동시에 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량 즉 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강화하는 교육 프로그램도 병행해야 한다. 넷째, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립해야 한다. 듀얼 브레인은 결국 데이터에 기반한다. 제조업 현장의 모든 데이터(생산, 품질, 재고, 고객, 시장 등)를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있는 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI가 더 정확하고 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 인간의 의사결정 역시 데이터에 기반하여 더욱 합리적으로 이루어질 수 있을 것이다. 다섯째, 외부 AI 전문 기업과의 협력을 고려해야 한다. 모든 AI 역량을 자체적으로 구축하는 것은 현실적으로 어렵고 비효율적일 수 있다. AI 설루션 제공 기업, 컨설팅 회사, 학계 등 외부 전문가 그룹과의 협력을 통해 필요한 AI 기술과 노하우를 빠르게 도입하고 내재화하는 전략도 필요할 것이다.   결론 : 듀얼 브레인, 제조업의 새로운 항해를 위한 나침반 “완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 실행하고(선지랄 후수습), 시장과 고객의 피드백을 통해 방향을 수정해 나가는 것이 중요하다.” – 최재홍 교수(가천대) AI 시대는 제조업에 거대한 도전인 동시에 전례 없는 기회이다. 이 기회를 잡기 위해서는 AI를 단순한 생산성 향상 도구로 여기는 구시대적 관점을 벗어나, 인간의 지적 능력을 확장하고 협력하는 듀얼 브레인으로 장착해야 한다. 인간의 비판적 사고와 창의성, 그리고 AI의 방대한 처리 능력이 결합될 때 제조업은 새로운 차원의 혁신과 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 이제 제조업은 단순히 물건을 만드는 것을 넘어, 지능형 시스템과 인간 지능이 함께 작동하는 ‘코인텔리전스 제조(co-intelligence manufacturing)’의 시대로 진입하고 있다. 듀얼 브레인을 장착하고, AI와 함께 배우고 실험하며, 인간 고유의 가치를 더욱 빛내 나간다면, AI 시대의 제조업은 더욱 강력하고 지속 가능한 미래를 향해 성공적으로 항해할 수 있을 것이다. 이는 선택이 아닌 필수 생존 전략이 될 것이다. 최재홍 교수는 2025년 7월 9일 미모세(미래모빌리티세미나) 2025 키노트에서 이런 말을 남겼다. “오너는 될 때까지 하기 때문에 실패가 없다.” 이 말은 강연장에 모인 스타트업 그리고 상장사 CEO들에게 큰 영감과 감동을 주었다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   우리는 현재 디지털 시대에 살고 있다고 추정된다. 디지털 시대는 디지털 기술과 디지털 경제, 문화 등 인간의 모든 활동에 디지털 영향을 포함한다. 디지털이란 무엇일까? 디지털 (digital)의 반대 개념은 아날로그(analog)이거나, 물리적(physical)이거나 또는 현실(reality)이라고 할 수도 있다. 이제는 디지털이 단순하게 아날로그에 대비되는 개념만은 아니다. 최근에는 디지털이 스마트와 같은 의미로 사용되기도 한다. 대망의 2025년은 디지털 철학(philosophy of the digital)에 대해서 생각해 보는 것으로 시작하려고 한다. 이전에도 디지털을 단편적으로 많이 생각해 봤다. 그래서 이번에는 세 가지 방향으로 생각해 보기로 했다. 디지털 철학의 본질적 관점, 그리고 현재 산업의 기술, 트렌드, 전환의 관점, 그리고 나 자신의 개인적 관점이다.   디지털 철학의 본질적 관점 디지털 기술의 발전은 단순한 편리함을 넘어 인간의 사고 방식, 소통 방식, 그리고 문화·정치·사회구조까지 재편하는 거대한 변화를 이끌어냈다. 디지털 철학은 디지털 기술이 인간의 가치관과 전통적 사고 방식에 미치는 영향을 성찰하며, 새로운 디지털 시대에서 인간 존재의 의미와 윤리적 과제를 생각한다. 단순히 기술의 수용을 넘어, 디지털 기술과 함께 인간성을 재정의하는 새로운 사고 방식으로 접근해야 한다. 디지털 전환은 기존의 산업 구조와 생활 방식을 근본적으로 재구성하는 과정이다. 이는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라 클라우드, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 기술을 통해 비즈니스 모델, 사회 구조, 그리고 개인의 일상까지 혁신하는 거대한 변화이다. 이러한 디지털 전환은 우리 사회가 농경사회에서 산업사회, 그리고 정보사회로 변천했던 역사적 전환과 유사한, 대대적 인식의 변화를 요구한다. 오늘날 디지털 기술 트렌드는 5G, 양자컴퓨팅, 웹 3.0, 확장현실(XR), 디지털 트윈 등으로 대표되며, 이는 인간에게 새로운 철학적 질문을 던진다. 디지털 정체성은 어디까지 확장될 수 있는가? 데이터 폭증 속에서 정보의 진위는 어떻게 판별하며, 알고리즘 필터를 통해 얻는 지식은 얼마나 객관적인가? 또한, 인공지능이 의사결정 과정에 깊이 관여할 때 책임과 윤리적 기준은 어떻게 설정해야 하는가? 이러한 질문은 디지털 시대를 살아가는 우리가 반드시 성찰해야 할 과제가 된다.   그림 1. 디지털 지속가능성(digital sustainability)   디지털 전환은 인간적 가치를 재고하는 기회를 제공한다. 정보 접근성과 업무 효율성이 극대화되고 생활의 편의성이 증대되는 긍정적인 측면이 있는 반면, 개인 정보의 상업화, AI를 통한 여론 조작, 디지털 중독, 인간관계의 피상화 등 부정적인 영향도 함께 존재한다. 디지털 철학은 이러한 양면성을 직시하며, 새로운 기술 환경 속에서 인간다움을 유지하고 증진할 수 있는 가치체계를 모색한다. 이를 위해 실천적 노력이 필수적이다. 기술 독점과 프라이버시 침해를 방지하기 위한 제도적 대응과 법적 규범을 마련해야 하며, 디지털 리터러시 교육을 강화해 시민들이 기술을 비판적으로 수용할 수 있는 능력을 길러야 한다. 또한, 예술, 문학, 게임 등 다양한 문화적 표현을 통해 디지털 시대의 경험을 재해석하는 것도 중요하다. 디지털 철학은 기술 발전과 인간적 가치를 연결하는 새로운 생각의 방식이다. 이는 단순히 기술에 적응하는 수동적 태도를 넘어, 기술과 함께 인간다운 삶을 재정의하며 발전시키는 능동적이고 비판적인 접근을 요구한다. 디지털 전환의 시대를 살아가는 우리 모두는 디지털 철학자로서, 기술과 인간의 조화를 모색하는 역할을 맡고 있다.   디지털 산업 상황적 관점 현대 산업은 기술(technology), 트렌드(trends), 전환(transformation)이라는 세 가지 주요 키워드로 요약될 수 있다. 이들은 서로 긴밀히 연결되어 산업 발전을 주도하며, 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 혁신과 적응에 주력해야 하는 핵심 요소로 자리잡았다. 기술의 영역에서는 디지털화와 자동화가 가장 두드러진 변화로 인공지능, 머신러닝, 사물인터넷, 에지 컴퓨팅 등의 첨단 기술이 생산 공정을 자동화하며 효율성을 극대화하고 있다. 더불어 스마트 공장과 디지털 트윈, 소프트웨어 정의, 데이터 기반 의사결정 시스템의 도입은 산업의 지능화와 효율화를 이끌고 있다. 에너지 분야에서도 재생 가능 에너지, 탄소 중립 설루션, 전기차 배터리 기술 등 지속가능성을 지원하는 혁신적인 기술이 빠르게 발전하고 있다. 트렌드 측면에서는 지속가능성과 ESG 경영이 핵심으로 떠오르고 있다. 환경, 사회, 거버넌스를 고려한 경영 방침이 요구되면서 탄소 배출 감소와 친환경 제품 개발이 주요 트렌드로 자리잡고 있다. 또한, 고객 중심 혁신이 강조되며 맞춤형 제품과 서비스, 디지털 플랫폼을 통한 고객 경험 강화가 기업의 중요한 목표가 되고 있다. 글로벌 공급망의 불확실성 증가에 따라 생산 공정의 지역화를 통해 리스크를 최소화하려는 리쇼어링 트렌드도 주목받고 있다.   그림 2. 디지털 수명주기 지속가능성(digital lifecycle sustainability)   전환의 과정에서는 디지털 트랜스포메이션이 중심에 있다. 기존 산업 구조가 디지털 기술을 기반으로 한 새로운 구조로 전환되며, 전통 제조업에서 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 제조 플랫폼으로의 변화가 가속화되고 있다. 또한, 다양한 산업 간 융합이 활발히 이루어지며, 이를 통해 자동차 산업과 IT 기술의 결합으로 탄생한 커넥티드 카와 자율주행차와 같은 새로운 비즈니스 모델이 창출되고 있다. 이와 함께 미래 산업을 이끌어갈 인재에 대한 요구도 커지고 있다. 인공지능, 데이터 분석, 클라우드 기술에 능숙한 디지털 전문 인재 확보와 기존 인력의 재교육(reskilling) 및 업스킬링(upskilling)이 필수 과제로 떠오르고 있다. 기술, 트렌드, 변환이라는 세 가지 키워드는 현대 산업의 발전을 이끄는 중요한 축이다. 기업은 이 변화에 신속히 적응하고, 혁신을 통해 지속 가능한 경쟁력을 확보해야 한다. 이는 단순한 생존 전략을 넘어, 미래를 대비하는 필수적인 접근 방식으로 자리잡고 있다.   디지털 개인적 삶의 관점 나의 컬럼에서 디지털이라는 제목을 시작한 것은 2008년 9월호의 ‘자료에서 디지털 지혜까지’이다. 그리고 마지막은 2024년 10월호 ‘디지털 디톡스와 디지털 안식년’이다. 2008년부터 2024년까지 총 49편의 칼럼에 디지털이라는 제목이 포함되었다. 이 칼럼을 쓰고 나면 드디어 50번째 디지털 제목이 포함된 글을 완성하는 셈이 된다. 작년 10월호 칼럼을 쓰고 디지털 디톡스를 하기 위해서 자전거를 타다가 사고를 당해서 팔목 수술을 했다. 덕분에 확실하게 디지털도 중요하지만 그와 대응하는 아날로그, 물리적, 현실이 중요하다는 것을 깨닫는 계기가 되었다. 인간은 죽을 때까지 배우는 것 같다. 수술을 하기 위해서 건강 검진을 하다 보니 자신의 건강 수치를 알 수 있었다. 지난 몇 년 간의 건강 검진 수치를 비교해 봤는데, 이제는 더 이상 미룰 수 있는 수준이 아니라서 우선 체중을 10kg 감량했다. 이전에는 감량을 한 적이 있으나 운동만으로는 한계가 있어서 음식을 조절했다. 그동안 건강 관리는 무계획적으로 한 것 같다. 체중, 혈압, 혈당, 콜레스트롤, 체지방, 내장지방, 골격근, 간수치 등을 실시간으로 측정하고 그 원인을 분석해야 한다. 관리는 측정이 시작이다. 측정하지 않는 것은 가설이지 관리가 될 수 없다. 최근에는 스마트폰을 포함한 다양한 기기에서 블루투스로 데이터가 저장되어서 스마트폰에서 통합적으로 관리할 수 있다. 심지어 혈당 측정도 분 단위로 측정하는 장비가 있다.   그림 3. 디지털 건강 지속가능성(digital health sustainability)   디지털을 추구해도 우리의 신체와 생각은 물리적이고 현실 세계에 존재한다. 요즘 화두는 건강인 것 같다. 최근에는 취미보다는 건강을 위한 운동을 많이 하는 것 같다. 한강 강변에서 열심히 러닝하고, 체육관에서 근육 운동을 하는 사람이 점점 많아지고 있다. 요즘 디지털과 같이 사용되는 것이 스마트일 것이다. 현재의 스마트는 디지털 기술을 이용하는 스마트이다. 주변에는 스마트폰, 스마트 시티, 스마트 공장 등을 볼 수 있다. 그러나 전통적 스마트는 우리의 뇌에서 생각하는 스마트이다. 우리의 뇌는 스마트를 추구한다. 우리 인간은 이기적으로 자기 중심적이다. 우선 인간의 첫 번째 스마트는 자유롭게 생각하고 행동하는 행복을 추구하는 감각적 스마트이다. 인간은 행복하게 사는 것을 첫 번째 스마트라고 생각한다. 그러나 우리의 행복은 영원히 지속되지 않는다. 그리고 그 행복이 타인과의 비교할 때는 스트레스가 된다. 심지어 쾌락적 행복감은 오랜 우울증이나 고독감이 찾아올 수도 있다. 두 번째 스마트는 이성적 스마트이다. 불행해지지 않도록 노력하는 것이다. 건강을 위해서 맛있는 음식도 참는다. 미래에 대비하고 리스크를 관리하고 준비하고 저축한다. 그러나 항상 미래는 불확실하고 세상은 변화 무쌍하기 때문에 준비하는 것에는 한계가 있다. 세 번째 스마트는 지혜적 스마트이다. 이것은 행복해지려고 노력하거나 불행해지지 않으려고 하기보다는 불행에 잘 빠지지 않는 것이다. 그리고 불행에서 잘 빠져나오는 것이다. 디지털 시대를 포함한 격동의 시대에는 이러한 지혜적 스마트가 가장 필요하다. 그리고 지혜적 스마트에는 디지털 지속가능성이 포함되어야 한다. 디지털 철학의 시작은 왜, 무엇을, 어떻게 우리가 디지털 기술을 적용해서 스마트하게 살아가는 것이다. 그리고 그것은 2025년의 시작이 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트가 교육기관을 위한 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 확장 소식을 발표하면서, 미래 AI 교육 환경 구축에 나선다고 밝혔다. 마이크로소프트는 다양한 교육 기관과 협력해 학생들이 AI 중심의 미래를 준비하도록 돕고 있다. 이러한 노력은 마이크로소프트의 AI 원칙과 책임 있는 AI 표준에 따라 이뤄지며, 개인정보 보호에 대한 수십 년간의 머신러닝 연구를 기반으로 한다. 또한 고객을 위한 저작권 약속(Customer Copyright Commitment)을 통해 저작권 침해에 대해 걱정 없이 결과물을 사용할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트는 업무용 AI 기반 채팅 서비스인 빙챗 엔터프라이즈(Bing Chat Enterprise)를 코파일럿으로 리브랜딩했는데, 이번에 코파일럿의 상용 데이터 보호 자격이 18세 이상 학생과 모든 교직원으로 확대된다. 이에 해당하는 사용자 및 조직은 데이터를 보호할 수 있으며, 채팅 내용은 저장되지 않고 대규모 언어 모델 학습 사용에서도 배제된다. 사용자는 코파일럿을 통해 추가 비용 없이 GPT-4 및 달리 3 모델 등에 액세스할 수 있다. 변경 사항은 2024년 초부터 학교 계정으로 로그인 시 적용된다.      IT 관리자 권한도 강화된다. 초·중·고·대학 등으로 학교를 분류할 수 있으며, 코파일럿 서비스 플랜을 활용할 수 있다. 연령별 그룹 분류 권한도 갖게 되며, 자체 사용 약관을 만들어 코파일럿 사용자 액세스를 관리하고 제어할 수도 있다. 관리자는 마이크로소프트 런(Microsoft Learn) 및 채택 리소스(adoption resources)에서 코파일럿 관리 방법에 대해 더 많은 정보를 확인할 수 있다. 또한, 사용자당 월 30달러에 제공되는 엔터프라이즈용 마이크로소프트 365 코파일럿 사용 옵션이 교직원까지 확대한다. 마이크로소프트는 이를 통해 기존 비즈니스 고객뿐만 아니라 교수진과 연구원, IT 전문가와 관리자까지 새로운 업무 방식을 구현할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 마이크로소프트365 A3 및 A5 버전을 사용하는 교직원을 대상으로 2024년 1월부터 적용된다.  마이크로소프트는 AI 리터러시(AI literacy) 구축을 위한 교육 자료와 기회를 지속 개발할 계획이다. 이야기와 교육 정보를 결합해 흥미롭고 효과적인 학습 경험을 제공하는 새로운 AI 클래스룸 툴킷(AI Classroom Toolkit)을 출시해, 교육자가 생성형 AI를 안전하게 사용하는 방법을 지도할 수 있도록 지원하겠다는 것이다.  최근에는 다양한 연령층이 책임 있는AI를 보다 쉽게 이해할 수 있는 교육 프로그램 마인크래프트 아워 오브 코드(Minecraft Hour of Code: Generation AI)도 출시했고, 코파일럿 기능을 배우고 실습할 수 있는 마이크로소프트 런 모듈(Microsoft Learn module)도 선보였다.  한편, 마이크로소프트는 코파일럿에 고급 기능을 추가하는 등 새로운 시나리오를 지속 업데이트하고 있으며, 곧 출시될 신규 기능을 통해 학생들이 학습에 더 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 새롭게 추가되는 기능은 ▲GPT-4 터보(GPT-4 Turbo) ▲새로운 달리 3 모델(New DALL-E 3 model) ▲멀티모달과 서치 그라운딩(Multi-Modal with Search Grounding) ▲코드 인터프리터(Code Interpreter) 등이 있다.

알테어가 지난 10월 27일 ‘금융 DX 밋업’을 개최했다. 이번 행사는 주요 시중은행 핵심 실무진 및 오피니언 리더 30여 명이 참석한 가운데, 금융권 디지털 전환 트렌드와 데이터 분석 및 AI 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 알테어의 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 래피드마이너(Altair RapidMiner)는 150여 개 국가 110만 명 이상의 사용자, 4만 개 이상의 조직이 사용하고 있으며, 알테어는 최근 국내 금융권 시장 공략을 본격화하고 있다. 행사는 ‘오픈 이노베이션 : 데이터로 여는 혁신’을 주제로 최병희 한국알테어 데이터 분석 본부장의 환영사로 시작됐다. 첫 번째 발표는 양진형 PwC 컨설팅 디렉터가 ‘2024 데이터 비즈니스 트렌드’를 주제로 6가지 주요 트렌드에 대해 발표했다. 양 디렉터는 ▲이업종 간 데이터 융합 가속화 ▲마이데이터 서비스 차별화 ▲실시간 데이터 분석 및 고객 데이터 플랫폼(CDP) 본격화 ▲생성형 AI 도입 ▲빅데이터 적용 확대 ▲데이터 리터러시 강화 등에 주목하며 “전사적으로 데이터 기반 의사 결정을 할 수 있는 역량 강화가 경쟁력의 관건”이라고 강조했다. 한국알테어의 윤종현 책임 컨설턴트는 ‘래피드마이너 : 핀테크 트렌드와 데이터 분석의 변화’를 주제로 발표했다. 윤 책임은 “앞으로 국내 금융권에 인공지능(AI)과 머신러닝 도입이 가속화되면서 더욱 신속하고 정교한 분석 모델링의 중요성이 커질 것”이라며, “알테어 래피드마이너는 노코드 기반 오토ML(AutoML) 기능을 지원하며 최적의 모델링 방법을 선택해 조직의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다”고 말했다. 한국알테어의 김지수 책임 컨설턴트는 ‘SLC : 데이터 언어의 통합으로 분석 트렌드 변화의 시작’을 주제로 발표했다. 김 책임은 오픈소스 전환이 가속화되고 있는 금융권 현황을 꼽으며, “알테어 SLC를 활용하면 SAS 언어 라이선스 없이도 SAS 구문 및 매크로를 활용할 수 있고, R, 파이썬 등 오픈소스의 통합도 가능하다”고 소개했다. 한국알테어의 김동건 수석 컨설턴트는 ‘판옵티콘 : 실시간 의사결정을 위한 시각화 분석’을 주제로 발표를 이어나갔다. 김 수석은 “현재 금융권에서 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축을 추진하고 있다”며, “알테어 판옵티콘은 마이데이터와 같이 실시간 수집되는 데이터를 동적 시각화하여 즉각적인 의사결정을 지원하는 솔루션으로, 고객 데이터 플랫폼 등 기존 시스템과 원활하게 임베드해 시너지를 낼 수 있다”고 설명했다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석 부사장은 "이번 행사를 기점으로 매년 금융권 오피니언 리더들을 대상으로 하는 행사를 개최하여 국내 금융사들과 다양한 협력 기회를 적극적으로 모색하겠다"고 밝혔다.  

세일즈포스는 데이터 분석 플랫폼인 태블로(Tableau)에 생성형 AI, 데이터 클라우드, 슬랙과의 연동성 강화를 기반으로 자동화된 워크플로 개선 및 데이터 기반의 사용자 맞춤형 환경 구축을 지원하는 신기능을 강화했다고 전했다. 세일즈포스는 올해 발표한 생성형 AI인 아인슈타인 GPT와 슬랙(Slack) 및 세일즈포스 데이터 클라우드와 태블로의 연결성을 강화함에 따라 조직의 데이터 리터러시 역량 확보는 물론, 업무 생산성 향상에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이제 태블로 사용자는 아인슈타인 GPT를 기반으로 축적한 데이터에 대해 질의하고, 답변을 제공받을 수 있다. 최근 세일즈포스가 전세계 1만 명의 비즈니스 리더를 대상으로 진행한 연구조사에 의하면 비즈니스 리더 10명 중 8명은 데이터가 의사 결정에 매우 중요하다는 데 동의했지만, 비즈니스 리더의 41%는 데이터의 복잡성 증가와 데이터 활용을 위한 적절한 디지털 기술 부재로 인해 효과적인 데이터 활용에 어려움을 겪고 있다고 응답했다.     이번에 발표된 태블로의 새로운 기능은 데이터 추출, 입력 및 분석의 전 과정을 간소화할 뿐만 아니라 미리보기 등의 시각화, 자연어를 활용한 스토리 생성 등을 통해 사용자들이 데이터를 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 업무 환경 구축을 지원한다. 특히 ▲슬랙에서의 태블로 콘텐츠 시각화 및 공유를 통한 효과적인 워크플로 생성 ▲데이터 매핑(Data Mapping)을 활용한 데이터 소스 맞춤형 재구성 및 수동 데이터 입력 자동화 ▲자동으로 생성된 스토리 텔링 형식의 데이터를 기반으로 데이터 리터러시 향상 등의 효과를 기대할 수 있다. 예를 들어, 영업 팀의 경우 태블로를 통해 시각화된 데이터를 슬랙으로 간편하게 공유함으로써 업무 생산성을 높이고 팀 내 커뮤니케이션을 간소화할 수 있으며, 고객접점 부서는 외부 애플리케이션의 데이터를 태블로와 연동함으로써 고객평생가치, 고객 이탈률, 재무현황과 같은 성과지표 관리가 가능해져 전반적인 업무 프로세스 최적화 및 과학적인 의사결정이 가능하다. 세일즈포스코리아의 손부한 대표는 “개인화된 서비스에 대한 고객의 기대치가 높아지는 만큼 데이터 기반의 통찰력과 그에 따른 민첩한 실행이 디지털 혁신의 핵심 목표로 급부상하고 있다"라며, “이번에 발표한 태블로의 신기능은 세일즈포스와 슬랙 간의 연결성 강화를 기반으로 각 고객접점 부서에서 체계적으로 데이터를 축적, 관리, 분석 및 시각화를 지원하는 한편, 아인슈타인 GPT와 함께 기업 내 데이터 생태계 구축을 위한 핵심 경쟁력으로 자리하게 될 것"이라고 전했다.

■ 에이블런 지음 / 1만 8500원 / 제이펍 더 이상 문과생이라고 예외는 없다. 조직과 개인의 경쟁력을 좌우하는 데이터 리터러시 역량을 키우자. 모든 것이 디지털로 기록되고 막대한 데이터가 쌓이는 빅데이터 시대, 조직과 개인 모두에게 데이터 리터러시는 선택이 아닌 생존의 문제다. 그렇다면 우리는 무엇을 준비해야 할까? 우선은 데이터에 관심을 기울이고, 나아가 데이터를 활용하여 나의 삶과 일을 더 나은 방향으로 개선할 수 있도록 고민해야 한다.  이 책은 이제 막 데이터에 관심을 가진 이들을 위해 데이터 분석의 기초가 되는 통계 이론을 소개하고, 엑셀 데이터 분석 실습을 진행한다. 무엇보다 친숙한 엑셀을 이용하므로 데이터 분석에 대한 접근성을 높이고, 누구나 손쉽게 데이터를 분석하도록 안내하는 좋은 길라잡이가 될 것이다.  

한국산업지능화협회는 알파코와 ‘디지털 전환(DX) 전문인력 양성’ 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 디지털 전환 교육과정의 유기적인 협조체계 구축 및 상호협력, 학술연구, 온라인 교육과정 확산 등 디지털 분야 전문 인력양성 및 동방성장을 위해 마련됐다. 두 기관은 이번 협약에 따라 ▲디지털 분야 우수인력 양성을 위한 교육 프로그램 개발 및 운영 ▲디지털 전환 및 산업 지능화 분야 인력양성을 위한 상호 인프라 지원 ▲기관별 핵심역량 상호 공유를 통한 지원체계 강화 ▲디지털 전환 온라인 교육과정 구축 및 확산 등에 상호 협조하기로 했다. 한국산업지능화협회는 "이번 협약은 정부에서 추진하는 디지털 신산업 분야 집중 인재양성 및 디지털 대전환 시대가 요구하는 창의적 인재양성에 큰 기여를 할 것"이라고 기대감을 나타냈다.     8월 31일 진행된 협약식에는 한국산업지능화협회 최윤혁 센터장, 알파코 송인석 본부장 등 관계자들이 참석했다. 한국산업지능화협회의 최윤혁 센터장은 “이번 협약 체결을 계기로 기업의 디지털 전환을 선도하는 전문인재를 양성할 것”이라면서, “디지털 격차 해소를 위한 리터러시 교육을 확대하여 디지털 소외계층의 교육에도 힘쓸 것”이라고 전했다. 알파코의 송인석 본부장은 “디지털 교육을 위한 맞춤형 콘텐츠를 개발하고, 디지털 기반 플랫폼에 탑재하여 디지털 교육 체제로의 전환을 선도할 것”이라며, “양 기관이 시너지를 낼 수 있도록 다양한 방면에서 협력하겠다”고 밝혔다.