AI가 결정을 내릴수록, ‘반박할 권리’를 쥔 사람이 리더다
AI가 판단을 대신할수록 책임 소재는 흐려지고, 이의를 제기하고 답할 시한과 중단 절차를 갖춘 조직만 실패를 되돌릴 수 있다.
#자동화
AI가 정부가 될 때
AI가 행정 업무를 대체하며 조달청과 미시간주 등에서 오판 사례가 나왔고, 근거 고지와 재심 절차 없이는 절감된 비용만큼 시민이 부담을 진다.
AGI가 와도 안 풀린다: 멀티에이전트 코딩은 ‘분산 합의’ 문제다
멀티에이전트 코딩 실패 사례들을 분산시스템 이론과 연결해, 병목이 모델 지능이 아니라 설계 조율과 외부 검증 절차의 부재에 있다는 논지를 다룬다.
AI가 인간을 흉내 내는 게 아니라, 우리가 AI를 흉내 내고 있다
사람들은 AI가 자주 쓰는 표현을 무의식중에 따라 쓰고, 음악과 대화에서도 정산 기준과 편의에 맞춰 판단을 기계에 넘기는 폭을 넓혀가고 있다.
코드의 80%를 AI가 쓴 뒤, 병목은 ‘무엇을 만들지’로 옮겨갔다
AI 코딩 도구로 코드 생성 속도는 빨라졌지만 리뷰와 채택, 목표 설정에서 새 병목이 나타나고 있으며 인수 기준을 담은 명세 작성이 새로운 작업이 됐다.
AI가 다음 AI를 짜기 시작했다. ‘연구 취향’만 남은 인간의 자리
Claude가 프로덕션 코드의 80% 이상을 작성하며 실행은 빨라졌지만, 늘어난 결과물을 검토하고 신뢰를 판단하는 일이 조직의 새 병목으로 떠올랐다.
외계인에게 물을 단 한 질문: 기술의 사춘기를 어떻게 통과했나
AI에게 넘긴 권한은 사고가 나도 되돌릴 수 있는지가 관건이며, 항공·마취·금융처럼 안전 기록에 따라 권한을 단계적으로 넓히고 회수 시간을 기준으로 삼는다.
의료·금융 다음은 공장이다 — Vertical AI 자본이 SaaS 대시보드를 떠난 이유
제조업은 IT 지출이 적어 소프트웨어 시장이 작았지만, AI가 검사·서류 업무를 맡으면 인건비 규모의 예산이 열린다. 성과 측정과 독점 데이터, 책임 소재가 갖춰진 산업부터 투자금이 몰린다.
AI의 자기개선은 이미 시작됐나
AI가 쓰는 코드 비율과 혼자 처리하는 과제 시간이 빠르게 늘어나지만, 목표를 정하고 결과를 믿을지 판단하는 일은 여전히 사람에게 남아 있다.
AI 시대, ‘동시’를 다시 정하라
자율주행차 원격조작 사고와 표준시 도입 역사를 통해 AI와 사람의 시간 인식 차이가 사고 책임 판단을 어떻게 바꾸는지 설명하고, 책임을 함께 지는 시간의 폭을 기준으로 삼는 방안을 제시한다.
AI 코딩의 진짜 병목은 리뷰다
AI가 작성하는 코드량이 늘면서 검증이 새로운 병목이 되고, 서로 다른 에이전트의 교차검토도 명세가 모호한 지점에서는 함께 실패한다. 조직은 되돌리기 어려운 결정을 기준으로 리뷰 강도를 나눈다.
AI에게 몇 시간까지 맡길 것인가
METR가 제시한 AI 시간지평은 빠르게 늘지만, 항공기 ETOPS와 원전 무인냉각 사례처럼 자율 시간의 실제 한도는 축적된 무사고 운용 기록으로 정해진다.
AI가 없애는 건 월급만이 아니다
기본소득은 소득 손실을 보완하지만 일이 주던 시간표와 관계, 목적과 지위까지 대체하지는 못한다. 자동화 이후에는 현금과 함께 책임과 판단권을 나누는 역할 설계가 요구된다.
로봇엔 ChatGPT 모멘트가 없다
로봇은 좁은 작업에서는 높은 성공률을 보이지만 조건이 달라지면 성능이 떨어진다. 데이터와 하드웨어의 한계 속에서 같은 작업의 반복 횟수와 환경 개조 여부가 상용화 속도를 결정한다.
딥마인드, 휴머노이드 전신 제어 가능한 Gemini Robotics 2 공개
전신 제어·다중 로봇 협업·수시간 내 새 바디 적응까지… 물리 AI의 범용화 신호
사교육 프리미엄의 유통기한
대치동 학원비를 IRR로 계산하면 전문직 공급 과잉과 AI 확산이 기존 투자 수익 전제를 흔드는 구조가 드러난다. 단일 경로에 집중된 비가역적 지출의 부호가 어떻게 바뀌는지 검토한다.
AI의 금융 투자 조언은 결국은 누가 감내할까?
AI 금융 조언이 일상화되는 가운데, 조언하는 플랫폼과 실제 손실을 감내하는 투자자 사이의 책임 비대칭이 어떻게 구조화되어 있는지를 살펴본다.
AI시대의 중산층 김부장 이야기
AI가 화이트칼라 지식 노동의 교체비용을 낮추면서 중산층 월급의 협상력 기반이 서서히 약해지는 과정을 교체비용·인클로저·크리덴셜 인플레이션 세 축으로 분석한다.
우리 아이에게는 무엇을 가르쳐야 할까
AI가 인지 노동을 대신하는 시대, 아이에게 가르칠 기술을 고르는 일 자체가 틀렸다. 제번스 역설·위생가설·결정적 시기를 빌려 교육이 더하기가 아니라 결핍을 설계하는 일임을 논한다.
AI 위임, 당신은 멍청해지는가 아니면 진화하는가
AI에 사고를 위임할수록 멍청해지나, 능력이 이동할 뿐인가. 에어프랑스447 '마젠타의 아이들'과 자동화 역설로 본 위임의 진짜 갈림길.
AI시대 리더의 역할
관리자 채용은 줄지만 사라지는 건 직책이 아니라 라우팅 기능이다. 교환원의 역사를 빌려 AI 시대 리더의 가치가 정보 전달에서 방향 설정으로 옮겨가는 구조를 분석한다.
