장동인 지음 / 2만 5000원 / 리코멘드 AI 도입, CEO의 기술 이해가 성공을 좌우한다 - 오라클·딜로이트 출신 전문가의 실전 AI 도입 전략서 출간 “기업의 AI 수준은 CEO의 AI 이해 수준을 넘을 수 없다.” ChatGPT부터 AI 에이전트까지 인공지능(AI)이 기업 경영의 핵심으로 부상했다. 기업들은 앞다투어 AI 도입에 나서고 있지만, 실질적인 성과를 내지 못하고 프로젝트가 좌초되는 사례가 속출하고 있다. 이는 시스템 구축에만 집중하고 현장과의 연동에 실패했거나, 경영진의 기술 이해 부족으로 전략을 세우지 못했기 때문이다. 국내 최고의 AI·빅데이터 전문가로 꼽히는 장동인 AIBB LAB 대표가 AI 도입의 성공 전략을 담은 책을 펴냈다. 오라클 본사, 딜로이트, 언스트앤영 등에서 30년간 글로벌 기업 컨설팅을 담당해 온 저자는 『돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까』를 통해 AI 도입을 고민하는 모든 기업인에게 실전 가이드라인을 제시한다. AI 프로젝트, 첫 문제 정의부터 실패한다 저자는 AI 프로젝트의 90%가 '첫 문제 정의 단계'에서부터 실패한다고 단언했다. 많은 기업이 AI를 도입하면 자동으로 성과가 나올 것이라 착각하지만, 명확한 문제 정의와 전략 없이는 실패를 피할 수 없다는 것이다. 이 책은 이론이 아닌 실전에 초점을 맞춰, 기업 현장에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론을 제공한다. 특히 '돈 되는 AI' 문제 정의를 위한 4단계 필터링(문제 정의의 예리성, 데이터 연관성, AI 해결 가능 유형, ROI 산출)을 제시하고, ABCD 방법론(Analysis, Blueprint, Create, Develop)을 통해 AI 도입의 전 과정을 체계화했다. 경영진의 기술 이해가 기업의 생존을 결정한다 엔지니어 출신인 저자는 KAIST AI대학원 CAIO 과정 책임교수이자 6년간 <CEO를 위한 AI 코딩 강의>를 진행하며 경영진의 기술 이해를 강조해 왔다. 이 책에서도 경영진의 기술 이해가 AI 도입 성패를 좌우한다고 거듭 강조했다. 실무자를 위해서는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용한 사내 지식 관리, AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 기존 시스템과의 통합 방법 등 구체적인 실전 사례를 제시했다. 또한 보안이 중요한 기업 환경에 최적화된 오픈 소스 LLM, 클로즈드 소스 LLM, 하이브리드 등 다양한 AI 아키텍처를 비교 분석했다. 랭체인, 코파일럿 스튜디오 등 최신 AI 에이전트 개발 도구까지 실무 관점에서 총정리했다. 이 외에도 젠슨 황의 엔비디아 성공 비결, 딥시크(DeepSeek), 테스트 타임 스케일링, MCP(Model Context Protocol) 등 2025년 최신 AI 트렌드를 총망라해 AI 시대 비즈니스 방향을 고민하는 CEO, 임원, 기획자, 실무자 모두에게 필독서가 될 것으로 기대된다.

어도비가 ‘어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)’의 정식 출시를 발표했다. 새로운 기업용 애플리케이션은 생성형 AI 기반 인터페이스가 빠르게 확산되는 시대에 기업이 브랜드의 연관성과 영향력을 확보할 수 있도록 지원한다. LLM 옵티마이저를 통해 기업은 생성형 엔진 최적화(GEO : Generative Engine Optimization)를 위한 포괄적인 설루션을 활용할 수 있다. 가령, AI 기반 트래픽을 모니터링하고 브랜드 가시성을 벤치마킹할 수 있으며, 자사 디지털 채널은 물론 브랜드가 인용되는 서드 파티 디지털 채널에서 발견 가능성을 향상시키기 위한 방법을 취할 수 있다. AI 기반 챗 서비스와 브라우저는 소비자들이 제품을 검색하고 조사하는 데 필수적인 툴이 되었다. 어도비의 최신 데이터에 따르면, 기업들이 디지털 존재감을 재정비해야 할 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 2025년 9월 기준, 어도비는 미국 소매 웹사이트로 유입된 AI 트래픽이 전년 대비 1100% 증가한 것을 확인했다. 생성형 AI 소스를 통한 방문자는 비 AI 트래픽(유료 검색, 제휴사 및 파트너, 이메일, 오가닉 검색, 소셜 미디어 등) 유입 대비 체류 시간 및 페이지 뷰 등과 같은 참여도는 12%,  전환율은 5% 각각 더 높게 나타났다. 이는 디지털 행동의 근본적인 변화를 시사하는 것으로, AI가 제품 검색 단계에서 더 많은 정보를 가진 소비자를 만들어내는 만큼 기업은 뒤처지지 않도록 대비해야 한다는 것이 어도비의 설명이다.     기업용 어도비 LLM 옵티마이저는 ▲AI 기반 트래픽, 인용 측정 및 벤치마킹 ▲가시성 향상을 위한 콘텐츠 및 코드 최적화 ▲비즈니스 가치 입증 등의 기능을 제공한다. LLM 옵티마이저는 AI 인터페이스가 사용자 질의에 대한 응답을 제공하는 데 활용하는 자사 콘텐츠를 식별할 수 있다. 이를 통해 LLM이 우선시하는 디지털 채널(예 : 특정 웹 페이지)을 파악하고 AI 추천의 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 벤치마킹을 통해 가치가 높은 질의에서 경쟁사 대비 가시성을 평가할 수 있다. LLM 옵티마이저의 초기 고객 분석 결과, 80%가 AI 접점이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하는 문제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 LLM 옵티마이저 내 추천 엔진은 브랜드 가시성 격차를 감지하고, 웹페이지와 FAQ 같은 자사 채널 및 위키피디아, 공개 포럼 등의 외부 채널 전반을 아우르는 개선 사항을 제안한다. 여기에는 콘텐츠 최적화뿐 아니라 누락되거나 잘못된 메타데이터 같은 기술적 수정 사항이 포함되며, LLM이 인식하지 못하는 웹 사이트 영역을 자동 감지해 콘텐츠 가시성을 높이는 조치도 해당된다. 이를 통해 팀은 한 번의 클릭으로 최적화 방안을 검토, 승인 및 배포할 수 있어 인사이트를 실질적인 성과로 전환할 수 있다.   또한, LLM 옵티마이저는 AI 가시성을 사용자 행동과 비즈니스 성과로 연결하는 기여도 기능을 제공한다. 이로써 참여도 및 전환율에 미치는 영향을 입증할 수 있고, 즉시 사용 가능한 리포트 기능을 활용해 조직 전반에 인사이트를 빠르게 공유할 수 있다. LLM 옵티마이저는 단독 애플리케이션으로 제공되며, 콘텐츠 관리 시스템인 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(Adobe Experience Manager Sites)와 네이티브 통합된다. 또한 에이전트 투 에이전트(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 업계 표준을 지원해, 다양한 서드파티 설루션 워크플로와의 원활한 상호운용성을 제공한다. 어도비는 누구나 쉽게 AI 가시성 인사이트를 활용할 수 있도록 LLM 옵티마이저 기반 무료 크롬 확장 프로그램 ‘Is Your Webpage Citable?’도 출시했다. 이 도구를 통해 LLM이 웹사이트에서 인식하는 내용과 놓치는 부분을 확인할 수 있어,  AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있다. LLM 옵티마이저는 이 같은 기본 인사이트를 바탕으로 엔터프라이즈급 측정, 최적화 및 보고 기능을 포함한 종합 설루션을 제공한다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “생성형 엔진 최적화는 경영진의 주요 관심사로 급부상하고 있으며, 선도 기업들은 이미 다양한 AI 채널에서 영향력을 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있다”면서, “어도비 LLM 옵티마이저는 자사 사이트 및 타 채널에서의 브랜드 성과 인사이트를 바탕으로 자동으로 최적화 조치를 취하는 즉각적인 가치를 제공함으로써, 기업이 급변하는 환경 속에서 두각을 드러낼 수 있도록 지원한다”고 전했다.

현장에서 얻은 것 No. 23   “거인의 어깨 위에 올라서서 더 넓은 세상을 바라보라.” – 아이작 뉴턴 AI라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있었다. 이는 단순히 새로운 기술의 등장이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이었다. 필자는 지난 8개월 동안 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어갔다. 이 시간 동안 AI를 단순한 도구로만 보지 않게 되었는데, 그것은 업무, 창작, 학습, 그리고 삶 전반을 통해 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. AI를 맹목적으로 신뢰하기보다는 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다. 필자의 학습법은 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%로 다소 독특했다. 이러한 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이었다. ‘바이브 코딩(vibe coding)’을 통해 비개발자도 개발을 할 수 있다고 광고했지만, 실제로는 한계가 있음을 이해했다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지를 만들고, 리플릿(Replit) 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램을 바이브 코딩으로 시도하며, 만들고 수정하는 것도 가능했다. 하지만 PLM을 기업에 구축하는 PM으로서 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 데에는 한계가 있었다. 취미로 만드는 것은 환영하지만 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험하며, 개발자와의 협업이 더 효율적이라는 자신만의 학습 공식을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순한 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 잘 따라갔지만 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억도 생생했는데, 이러한 경험조차도 학습 과정의 일부가 되었다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것뿐만 아니라 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨달았다. 실패와 해프닝도 자산이 되어 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 것은 속도가 아니라, 끊임 없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지다는 것이었다.  “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것이다.” – 앨런 케이   ▲ 코드를 이해하는 기획자, 비개발자의 바이브 코딩 입문(Map by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼수 있습니다.)   비개발자가 코드를 배우려 했던 이유 필자가 비개발자로서 코드를 배우기 시작한 동기는 개인적인 필요에서 비롯되었다. PLM 구축 PM으로서 개발자와 같은 언어로 소통하고 싶었고, 프로세스 컨설팅을 수행하며 시스템/프로세스 흐름을 실제 코드 레벨에서 검증하고 싶었다. 또한 콘셉트맵과 AI를 접목하여 아이디어를 프로토타입 코드로 구현하고, 데이터 및 AI 기반으로 확장하고자 했다. 바이브 코딩을 통해 손쉽게 프로토타입을 직접 만들어 아이디어를 빠르게 실험하고 싶었던 것도 큰 동기였다. 일반적인 경우에도 비개발자가 코드를 배우는 다양한 이유가 있었다. 반복적이고 단순한 작업을 효율화하여 업무를 자동화하고, 데이터 구조를 직접 다루어 인사이트를 도출하며 데이터 이해력을 강화하는 것이었다. 개발자와의 협업 과정에서 기술적 언어를 이해하여 소통을 원활하게 하고, 아이디어를 직접 테스트하고 시각화하여 창의적 문제 해결 능력을 키우는 데에도 코딩이 필요했다. 또한 디지털 리터러시와 융합 역량을 확보하여 커리어를 확장하고, AI 툴 활용의 전제 조건인 코드 이해를 통해 AI 시대에 적응하고자 했다. 결론적으로, 비개발자가 코드를 배우는 이유는 개발자가 되기 위해서가 아니라 아이디어를 직접 다루고, 빠르게 실험하며, 더 나은 협업자이자 창의적 문제 해결자가 되기 위함이었다. 개발자와 비개발자의 시선 차이는 명확했는데, 개발자는 ‘코드와 로직을 어떻게 짤까’에 집중하고 성능, 안정성, 기술적 가능성에 관심을 두는 반면, 비개발자는 ‘왜 이게 필요한 걸까’에 집중하며 사용성, 효율, 비즈니스 가치를 중요하게 생각했다. 예를 들어, 같은 CSV 데이터를 보더라도 개발자는 데이터의 구조와 처리 방법을, 비개발자는 그 데이터가 무엇을 말해주고 경영 의사결정에 어떻게 쓰일지에 대한 의미와 활용 방법을 보았다. “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   나만의 바이브 코딩 조합 : 작은 성공에서 배운 것들 AI와 바이브 코딩 시대에 기획자의 새로운 역할이 중요하게 부각되었다. 바이브 코딩은 2025년 2월 안드레이 카르파티가 처음 언급한 개념으로, 코드 작성보다는 ‘원하는 결과물의 느낌(바이브)’을 AI에게 자연어로 설명하여 프로그래밍하는 방식이었다. 이는 코드 작성 능력이 창의력과 기획 능력으로 전환되는 트렌드를 반영했다. 비개발자를 위한 AI 개발 방법론은 문제 정의, PRD(제품 요구 문서) 작성, AI 프롬프팅, 그리고 결과 검증의 단계로 이루어졌다. 기획자는 문제 정의와 사용자 경험에 집중하고, AI와 대화하며 요구사항을 구체화하고 결과물을 정제하며, 빠른 프로토타입으로 아이디어를 시각화하고 개선점을 파악하는 데 주력했다. 필자는 8개월간의 여정 속에서 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 이는 단순히 나열된 여러 갈래의 길이 아니라, 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있었다. AI는 단순히 도구가 아니라 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다. 필자의 AI 필살기는 다음과 같았다. 커서 AI : 비개발자의 ‘첫 코치’ 역할을 했다. 코딩의 벽을 낮춰주는 동반자로, 복잡한 문법, 오류, 환경 설정의 두려움을 덜어주었다. 커서 AI는 단순한 코드 자동 생성이 아니라 필자의 의도를 코드로 번역하여 작은 실험과 반복을 가능하게 했고, 바이브 코딩 학습을 지원했다. GPT-4 기반의 AI 코드 에디터로 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)와 호환되며, 자연어로 코딩하고, 즉각적인 에러 수정, 단계별 설명, 코드 리팩토링 기능을 제공했다. 구글 CLI(Google CLI) : 데이터와 시스템을 다루는 새로운 무기였다. 클릭 대신 명령어로 반복 작업을 자동화하여 속도와 효율성을 극대화했다. 가상머신(VM), 스토리지(Storage), 데이터베이스(DB) 등 클라우드 리소스를 제어하고, 데이터를 핸들링하며, API를 직접 호출하여 서비스 통합을 용이하게 했다. 이는 GUI의 한계를 넘어서는 전문가의 무기가 되었다. 파이썬(Python) : 실전에서 가장 유용한 최소 단위였다. 쉽고 직관적인 문법, 방대한 라이브러리, 빠른 프로토타이핑이 강점이었다. 데이터 읽기/쓰기 한 줄, 간단한 자동화 스크립트 등 작은 코드로도 큰 효과를 낼 수 있었고, CSV 분석 및 시각화, 업무 자동화, AI·ML 모델 실험 등에 활용되었다. 커서 AI와 제미나이(Gemini)가 내장되어 더 쉽게 사용할 수 있었다. 이러한 도구들을 조합하여 데이터 분석 자동화 시나리오와 업무 자동화 봇 구축 시나리오를 구현할 수 있었다. 예를 들어, 커서 AI로 데이터 수집 스크립트를 작성하고, 파이썬으로 데이터 정제 및 시각화를 하며, 구글 CLI로 정기적 실행을 스케줄링했다. 무엇보다 데이터 이해는 코드보다 중요한 사고 프레임이었다. 코딩은 기술 습득이 아니라 사고방식의 확장임을 깨달았다. 데이터 구조를 이해하면 문제 정의력이 달라지고, 기획자로서 문제를 바라보는 시각이 새로워졌다. CSV 한 줄이 어떤 의미를 담고 있는지, 칼럼이 단순한 값이 아니라 업무의 맥락임을 이해하게 되면서, 데이터를 읽는 순간 업무 프로세스가 보이기 시작했다. 이러한 변화된 시각은 단순 결과물이 아닌 흐름과 원인을 질문하게 했고, 개발자와 같은 언어로 협업 및 설계를 가능하게 하며, 데이터 기반의 빠른 실험과 검증으로 이어졌다. 필자는 매일 새로운 프로그램에 도전하는 ‘하루 한 프로그램 도전기’를 통해 작은 성공을 쌓아갔다. 완벽함보다는 경험과 시행착오를 통한 학습을 강조했고, 개발의 본질이 사고의 연습임을 깨달았다. 즉, 코드는 도구일 뿐 핵심은 문제를 정확히 이해하고 구조화하는 능력이며, 실패는 학습이고 작은 성공이 쌓여 성장 곡선을 만든다는 것이었다. 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지다는 것을 체감했다. 그러나 바이브 코딩에는 현실적인 문제점도 있었다. 새로운 기능을 추가할 때 기존 기능이 손상되는 회귀 테스트 부재 문제, AI가 전체 맥락을 충분히 기억하지 못해 발생하는 기능 안정성 문제가 있었다. 무한루프나 잘못된 로직 생성, 에러 메시지 오해 등으로 인한 오류 및 디버깅 한계, 그리고 수정 과정에서 토큰/리소스를 과다하게 소비하는 문제도 발생했다. 세션이 바뀌거나 컨텍스트가 길어지면 AI가 이전 코드의 세부 흐름을 잊어버리는 지속성 부족 문제와, AI에 의해 산발적으로 작성된 코드가 구조화가 부족하여 협업 및 유지보수가 어렵다는 한계도 있었다. 이러한 문제를 경험하며 코드를 이해하거나 개발자와 협업하는 것이 필수라는 결론에 도달했다. “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   미래를 향한 다리 : 기획자의 새로운 역할 AI 시대에 기획자의 역할은 크게 확장될 수 있었다. 비개발자의 강점은 데이터 맥락 해석력, 비즈니스 중심 사고, 그리고 맥락적 설명 능력에 있었고, 이는 CSV 데이터 컬럼의 의미와 관계를 명확하게 설명하고, 로직보다 비즈니스 가치와 목적에 집중하며, 기술적 디테일보다 전체적인 흐름과 맥락을 설명하는 커뮤니케이션 역량을 제공했다. 프로세스 컨설턴트에서 프로그램 기획자로의 역량 확장이 필요했다. 컨설팅 경험을 시스템 아키텍처 설계에 적용하고, 업무 분석 능력을 시스템 요구사항으로 전환하며, 사용자 관점과 시스템 관점의 통합을 통해 더 나은 UX(사용자 경험)를 설계하는 것이었다. 현업 부서와 IT 부서 간의 가교 역할을 수행하고, 업무 프로세스 최적화를 통해 비효율 지점을 발견하고, 시스템 병목 현상을 데이터 흐름 관점에서 해결하는 역량이 중요했다. 컨설팅 산출물을 소프트웨어 명세서로 변환하고 워크플로 시뮬레이션으로 최적화를 검증하는 방법이 요구되었다. 기획자는 기술 이해도를 바탕으로 개발팀과의 협상력을 강화하고, 데이터 기반의 의사결정 모델을 구축하며, 비즈니스와 기술을 잇는 통합적 관점을 제시하고, 프로토타입으로 아이디어를 구체화하는 능력을 확보해야 했다. 이를 위한 역량 개발로는 시스템 사고, 기술 리터러시(API, DB 구조, 클라우드 서비스 기본 개념), 애자일 방법론, 그리고 지라(Jira), 피그마(Figma), 미로(Miro)와 같은 협업 도구 활용 능력이 있었다. 기획자와 개발자의 경계를 허물고 함께 문제를 정의하고 해결하는 통합적 협업 체계를 구축하는 것이 중요했다. “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인 AI의 본질은 ‘주체’가 아니라 ‘도움’이었다. AI는 망설임 없이 실행하지만, 그것이 옳은 방향인지 판단하는 것은 인간의 몫이었다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하는 것은 아니며, 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만들 수 있었다. 그래서 필자는 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증했는데, 빠른 실행보다 올바른 방향 설정이 중요했기 때문이었다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이었다. 필자가 AI와 함께한 여정은 자신을 끊임없이 질문하게 했다. AI는 인간을 대체하는 기계가 아니라, 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자였다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이었다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것이었다. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있었다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수 도구이자 협력자였다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이었다. AI는 재능은 있지만 한계에 부딪힌 사람에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어주었다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 했다. 미래를 향한 첫걸음은 지금 바로 도전하는 것이었다. 바이브 코딩은 기획 의도와 개발 실행 사이의 간극을 해소하고, AI 시대 기획자의 역할 확장과 가능성을 발견하게 해주었다. 업무 자동화로 반복 작업에서 벗어나 창의적 업무에 시간을 활용하고, 데이터 기반의 의사결정과 인사이트 도출 능력을 강화할 수 있었다. 하루 30분, 한 프로그램 만들기로 시작하는 것이 중요했고, 완벽함보다는 시작하는 용기가 중요했다. 하지만 잊지 말아야 할 것은, 바이브 코딩의 장단점을 잘 파악하여 적용해야 한다. 특히 개인적인 사용의 간단한 프로그램은 괜찮으나, 대외적인 서비스를 하는 프로그램 개발의 경우, 반드시 고급 개발자의 코드리뷰를 거쳐서 보안상의 문제, 데이터 유출 등이 없도록 해야 한다. AI는 명확하게 정의된 문제를 푸는 데 능숙하지만, 복잡하고 모호한 비즈니스 요구사항을 해석하여 견고한 시스템을 설계하는 것은 못하는 것을 명심해야 한다. “코딩은 기술이 아닌 사고 프레임의 확장이다.”    ■ 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.

DN솔루션즈(DN Solutions)가 유럽 최대 규모의 공작기계 전시회인 EMO 2025에 참가해, 기술 기반 제조 솔루션 글로벌 톱 리더로서의 위상을 공고히 했다고 9월 25일 밝혔다. 이번 전시를 통해 '전 세계 30만 대 공작기계 공급'라는 주요 성과를 공개하며, 유럽 산업의 믿을 수 있는 파트너임을 강조했다.  유럽 최대 공작기계전 'EMO 2025' 참가와 첨단 솔루션 공개 EMO 2025는 9월 22일부터 26일까지 독일 하노버에서 개최됐으며, 1975년부터 격년으로 열리는 세계 최대 공작기계 박람회 중 하나다. DN솔루션즈는 올해로 23회째 이 전시회에 참가했다. DN솔루션즈는 이번 전시에서 'Explore the DN SOLUTIONS UNIVERSE'라는 콘셉트 아래, 멀티태스킹머신과 5축기 등 첨단 장비 10종과 자동화 솔루션 4종을 출품했다. 특히 올해 런칭한 PBF 적층 제조 솔루션 'DLX450D'를 선보여 많은 관람객의 이목을 집중시켰다.   DN솔루션즈의 EMO 2025 전시 부스 전경 '비전 2032' 가속화... 2년간 주요 성과 발표 DN솔루션즈는 이번 EMO 2025를 통해 2년 전 'EMO 2023'에서 발표했던 '비전 2032 - 기술 기반 제조 솔루션 글로벌 톱 리더'를 목표로 한 경영 활동의 주요 성과를 설명하고, 비전 달성을 위한 추진에 더욱 속도를 내겠다는 포부를 밝혔다. 지난 2년간의 주요 성과는 다음과 같다. 설치 기반 확장: 전 세계 30만 대 이상 공작기계 공급을 달성했으며, 주요국 시장 점유율을 확대했다. 수요 산업 다각화: 자동차 및 반도체 분야를 넘어 항공우주, 방위 산업 등으로 사업을 확장했다. 첨단 기술 리더십: PBF 적층용 DLX 시리즈를 출시하고, 제조 AI 개발 선도를 위해 카본블랙에 지분 투자를 단행했다. 글로벌 입지 강화: 독일 R&D 센터 안정화, 인도 신공장 및 R&D 센터 착공, 미국 시카고 신규 테크센터 개소 등 글로벌 인프라를 확대했다. 김원종 DN솔루션즈 대표이사는 "1976년 창립 이래 우리는 전 세계에 30만 대 이상의 공작기계를 공급하며, 유럽을 포함한 전 세계 다양한 산업의 신뢰할 수 있는 파트너로 자리 잡았다"며 "전략적 파트너십과 현지 투자를 통해 기술 리더십과 글로벌 입지를 계속 확장하고, 전 세계 고객에게 가장 진보된 제품과 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다. 독일 헬러(HELLER) 인수... 유럽과의 새로운 파트너십 구축 DN솔루션즈는 지난 8월 인수 계약을 체결한 독일 공작기계 명가 헬러(HELLER) 그룹의 경영진과 핵심 인재 등에 대한 존중을 표명했다. DN솔루션즈는 8월 26일 독일 뉘르팅엔에서 헬러 그룹 지주사의 지분 100%를 인수하는 계약을 체결했으며, 현재 관련 당국의 승인을 기다리고 있다. 김원종 대표는 기존 및 신규 계약을 성실히 이행하고 고객 지원을 지속할 것을 재확인했다. 또한 헬러가 130년 역사에 걸쳐 구축한 기술 전문성과 고객 신뢰를 보존하기 위해 헬러의 경영진과 핵심 인재를 유지할 것을 약속했다. 김 대표는 "헬러가 쌓아온 유산, 경영 철학, 기술력은 앞으로도 헬러 운영의 핵심으로 남을 것"이라며 "DN솔루션즈와 헬러는 '하나의 팀'으로서 독일 및 글로벌 산업 전반에 걸쳐 더욱 강력한 파트너십을 구축할 것"이라고 말했다. DN솔루션즈의 EMO 2025 전시 부스 현장을 참관객들이 둘러보고 있다.

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다쏘시스템은 한국 지사의 에너지 경영 시스템이 국제표준화기구(ISO)의 기준을 충족해 에너지 경영 시스템 국제표준 인증 ‘ISO 50001’을 획득했다고 밝혔다. 다쏘시스템은 “그동안 프랑스 본사가 추진해 온 글로벌 이니셔티브의 일환으로 각국 에너지 규제를 체계적으로 준수하며 에너지 효율을 극대화하는 지속가능성 전략을 꾸준히 추진해 온 결과에 힘입어, 다쏘시스템코리아가 글로벌 기준에 부합하는 에너지 관리 역량을 입증한 성과”라고 평가했다. ISO 50001은 국제표준화기구가 제정한 에너지 경영 시스템의 표준 규격이다. 전 세계적으로 대두되고 있는 기후 변화에 대해 조직이 얼마나 준비되어 있으며 어떻게 대응하고 있는지를 평가하는 기준으로, 에너지 사용 목표 수립을 비롯해 에너지 절감과 효율 향상을 위해 업무 프로세스를 구축하고 체계적으로 관리하는 기업에게 인증을 부여한다. 에너지 효율과 탄소 저감 노력은 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 국제적으로 공인된 ISO 50001 인증을 취득한 기업은 에너지 관리에 체계적으로 접근하고, 탄소 배출 저감에 적극적으로 노력한다는 것을 의미한다. 다쏘시스템코리아는 “이번 ISO 50001 인증은 국제 수준의 에너지 경영 체계와 지속 가능성 실천 역량을 공식적으로 인정받은 것이며, 이는 단순한 비용 절감이나 환경 성과 향상을 넘어, 이해관계자 신뢰 확보와 글로벌 시장 경쟁력 강화 측면에서도 중요한 의미를 갖는다”고 전했다.     다쏘시스템은 버추얼 트윈 기술의 정수인 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 통해 항공과 자동차, 제조, 생명과학 등 산업 전반의 디지털 전환을 지원하는 AI 기업이다. 특히 제품과 자연, 인간의 삶이 조화를 이루는 지속 가능한 미래를 설계할 수 있는 기술을 통해 생성형 경제 시대에 발맞춰 기업과 산업의 지속가능한 혁신을 지원하고 있다. 다쏘시스템은 전세계적인 지속가능성 흐름에 따라 그간 ▲전문적인 에너지 규제 모니터링 서비스 운영 ▲에너지 소비 모니터링을 위한 핵심 성과지표(KPI) 설정 ▲고효율 장비 및 서비스 구매 장려 ▲재생 가능 전력(green electricity) 도입 ▲운영 전반에 에너지 효율 개념 통합 등의 활동을 실천해왔다. 아울러 신규 사업장 확보 시에는 지역별 친환경 건축 인증을 획득한 건물을 우선적으로 고려하여 유럽 지역은 BREEAM, 미주 및 아시아는 LEED, 호주는 NABERS 기준을 적용해 에너지 효율과 친환경 요소를 반영하고 있다. 한편, 다쏘시스템은 다양한 활동을 통해 지속가능한 에너지 분야에 관한 노력을 이어가고 있다고 소개했다. 다쏘시스템은 올해 3월 ‘오직 사람이 만들어 나간다’ 이니셔티브의 분야로 에너지를 꼽았다. 이 이니셔티브는 버추얼 트윈 기술이 지속 가능한 에너지 설루션 개발과 에너지 전환 가속화에 어떤 역할을 하는지에 대한 인식을 높이고, 에너지 혁신에 대한 대중의 참여를 촉진하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 도시 환경에서 에너지 효율을 높이고, 청정 에너지 설루션을 탐색하며, 모든 사람이 에너지 혁신에 참여할 수 있도록 독려하고자 한다  다쏘시스템코리아 역시 이러한 글로벌 이니셔티브에 발맞춰 매년 에너지 교육 자료를 통해 임직원의 에너지 사용 인식을 높이고 있다. 또한 회의실 조명 소등, 미사용 공간의 에어컨 전원 차단 등 일상적인 실천을 통해 에너지 효율 개선과 탄소 저감에 참여하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “현재 에너지 효율과 탄소 저감 노력이 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 만큼, 이번 다쏘시스템코리아의 ISO 50001 인증은 우리의 에너지 관리 체계가 국제적으로 인정받은 중요한 성과”라면서, “앞으로도 다쏘시스템은 보다 체계적이고 적극적인 탄소 저감 활동을 이어나가, 생성형 경제 시대에 발맞춰 지속가능한 미래와 산업을 선도하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.

슈나이더 일렉트릭이 이상기후로 인한 정전 위험이 일상적인 기업 리스크로 떠오른 가운데, 이를 대비한 UPS(무정전 전원 공급 장치) 설루션의 중요성을 강조했다. 최근 몇 년간 한국은 기록적인 폭염, 유례없는 폭우, 강력한 태풍 등 과거에 경험하지 못했던 극한 기후 현상이 연이어 발생하며, 사회·경제 전반에 걸쳐 심각한 영향을 미치고 있다. 기후 변화가 초래하는 에너지 수급 불안정은 더 이상 이례적 사건이 아닌 일상적 위협으로 자리잡았으며, 기업 경영 환경에서도 정전으로 인한 피해 사례가 급격히 늘고 있다. 실제로 한국전력공사 통계에 따르면, 최근 5년간 기후 요인에 따른 정전 발생 건수는 연평균 8.7% 증가했으며, 폭염 시 전력 수요 급증으로 인한 과부하, 폭우에 따른 변전소 침수, 태풍으로 인한 송전 설비 손상 등이 주요 원인으로 분석된다. 이러한 정전 사태는 생산 라인 중단, 데이터센터 마비, 통신 장애 등으로 이어져 단 몇 시간 만에 수백억 원 규모의 경제적 손실을 초래한다. 특히, 디지털 전환이 가속화되고 클라우드·AI 워크로드 등 고밀도 IT 인프라에 대한 의존도가 높아진 지금, 정전으로 인한 시스템 중단은 단순한 불편을 넘어 기업 신뢰도와 경쟁력에 직결되는 핵심 리스크다. 이에 따라 기업들은 더 이상 정전을 ‘만약의 사태’로 간주할 수 없으며, 체계적이고 선제적인 전력 보호 전략을 마련해야 한다는 목소리가 커지고 있다.   ▲ 슈나이더 일렉트릭의 3상 UPS ‘Easy UPS 3S Pro’   이러한 배경 속에서 슈나이더 일렉트릭은 기업의 비즈니스 연속성과 데이터 보호를 동시에 지원하는 차세대 UPS 설루션을 제안하고 있다. 슈나이더 일렉트릭이 제안하는 대표 설루션 중 하나인 3상 UPS ‘Easy UPS 3S Pro’는 외장형 배터리를 지원하며 전력 안정성, 강력한 전기 표준, 오래 지속되는 성능을 제공해 비즈니스 연속성을 지원한다. 특히 일반적인 이중 변환 모드에서도 96% 이상의 높은 효율을 달성해 운영 비용을 절감하면서도 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 설치 및 연결, 운영, 유지보수 및 서비스 등의 전 과정이 모두 간편하게 설계되어 있어 다양한 중소기업 애플리케이션에 적합하며, 옵션으로 제공되는 시동 서비스는 초기 단계부터 시스템의 성능과 품질, 안전성을 최적화한다. 또한 APC 스마트-UPS Ultra는 울트라 컴팩트 리튬이온 기반 UPS로, 고밀도 데이터센터와 에지 컴퓨팅 환경에 적합한 설루션이다. 기존 제품 대비 절반 수준의 크기와 50% 가벼운 무게를 구현해 설치 공간 제약을 최소화하며, 리튬이온 배터리 적용으로 배터리 수명이 최대 3배 연장됐다. 또한 실시간 모니터링과 예측 유지보수 기능을 통해 기업의 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터 손실 위험을 최소화하면서 동시에 에너지 효율성을 높이고 탄소 배출 저감 효과를 누릴 수 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 함성용 매니저는 “UPS 투자는 단순히 정전 리스크에 대비하는 비용이 아니라, 데이터 보호와 에너지 효율성 향상까지 아우르는 전략적 선택”이라며, “슈나이더 일렉트릭이 선보이는 UPS 설루션은 기업이 직면한 다양한 전력 리스크를 효과적으로 관리하고, 지속 가능한 성장을 지원하는 최적의 설루션”이라고 말했다.