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인공지능9

업무 효율 200% 상승하는 일잘러 7가지 툴 추천 (feat. 보너스 3개 더!!) 1. 무료 저작권 이미지로는 아쉬울 때, 이디오그램이디오그램은 AI(인공지능) 기술로 이미지를 만들어주는 서비스입니다. PPT로 제안서, 발표 자료를 만들거나 여러 콘텐츠를 만들 때, 내용의 이해를 돕는 이미지가 필요한 순간이 참 많죠. 픽사베이, 언스플래쉬 등 무료 저작권 이미지 사이트 사이에서 마음에 쏙 드는 이미지를 찾지 못했을 때, 이디오그램을 활용해서 뚝딱 직접 만들어 사용할 수 있습니다. AI 기반 이미지 생성 서비스는 'Midjourney(미드저니)'가 유명하지만, '영어 프롬프트'를 사용해서 요청해야 하고, 사용법이 어려워 생각보다 손이 잘 안 가는 경우가 많았는데요! 이디오그램 역시 영어 명령문으로 이미지 작업을 요청해야 하지만 비교적 다루기 쉽고, 결과물의 퀄리티도 높아서 만족하며 사용.. 2024. 11. 14.

전통적 노벨상의 시대의 끝 (feat. 인공지능과 딥마인드) 단백질 구조를 예측하는 인공지능 알파폴드와 로제타폴드를 개발한 하싸비스, 점퍼, 데이비드 베이커가 노벨 화학상을 받았습니다. 얼마 전부터 "노벨상의 시대는 저물고 있는 것 같다. 지금 과학의 혁신을 이루는데 인공지능의 공이 제일 큰데 알파폴드와 로제타폴드에 줄 거냐, 이들이 사람이 아닌데.. 그럼 그 개발자를 줄 거냐. 애매하다. 인공지능을 개발한 사람이 원조인데"라고 떠들었는데, 노벨상 위원회는 딥러닝을 개발한 인공지능 아버지들에게 물리학상을 (수학상을 줄 수 없으니) 줘서 길을 터 주고 화학상에 알파폴드와 로제타폴드 개발자들을 줄 명분을 만들었다는 느낌입니다. 물론 예상하시듯이 이들이 혼자 하지 않았죠. 엄청난 팀이 뒤에 있었어요. 우리 바이오인공지능 연구단의 백민경 교수님도 로제타폴드의 공동 제1저.. 2024. 10. 19.

넥서스, 유발 하라리의 신작 (feat. 이스라엘 역사학자, 사피엔스) 이스라엘 역사학자 유발 하라리는 2011년 '사피엔스'를 출간하면서 일약 스타덤에 오르게 된다. 이후 '호모 데우스' 등에 이어, 이달 들어서는 'NEXUS: A Brief History of Information Networks from the Stone Age to AI'를 펴내며 또다시 주목받고 있다. 신작 넥서스는 초미의 관심주제인 '인공지능'을 다룬다. 이 책에 대해 Northwestern 대학의 Daniel Immerwhar는 최근 9월 6일 서평을 통해 하라리가 AI를 인류 종말론적 현상으로 묘사하는 것에 대해 지적하고 있다. 즉 AI는, 지금 여기에서 펼쳐지고 있는 사안이기도 하며 사회적인 개입을 통해서 그 궤적을 변경시키는 것도 가능한데 하라리는 지나치게 숙명론적인 관점을 취하고 있어 정.. 2024. 9. 23.

과학의 맹점, 과학은 왜 인간 경험을 간과해선 안 되는가? 우리는 과학이 실재/실체/현실에 관한 신의 관점(God's eye view of reality)을 제공해 줄 수 있다고 믿는 경향이 있습니다. 반면에 우리는 그런 경향의 위험을 자각하지 못하고 인간적 경험의 정당한 지위는 무시하곤 합니다. 이에 대해 천체 물리학자 애덤 프랭크, 이론물리학자 마르셀로 글레이서, 철학자 에반 톰슨은 과학의 맹점에서 혁명적인 과학적 세계관을 요청합니다. 과학이 인류의 살아온 경험을 우리의 객관적 진리 탐구의 불가피한 부분으로 포함하는 그런 과학적 세계관 말입니다. 상기 공저자는 과학을 절대적 실재/실체/현실에 대한 발견으로서가 아니라 인간적 경험에 대한 고도로 세련된 (설명) 형태이자 끊임없이 진화하는 형태로서 제시합니다. 이들 공저자는 지구 행성의 기후 위기와 점증하는 과학.. 2024. 9. 17.

데이터 활용으로 핵심인재 이탈 방지하기 (feat. HR 애널리틱스 활용 정도) 우리는 다음과 같은 질문들을 통해 현재 기업의 HR 애널리틱스 활용 정도를 확인해 볼 수 있습니다. “연간 직원의 이직률은 어느 정도입니까?” “후회 손실로 직원의 이직률은 얼마입니까?” “1년 이내에 회사를 떠날 가능성이 가장 높은 직원을 알고 있습니까?” 위 질문에서 1번 질문에 답할 수 있다면 기업은 HR 관련 데이터를 DB를 통해 관리하고 있는 것입니다. DB를 통해 관리한다는 것은 HR 관련 데이터가 전산 시스템을 통해서 취합 및 관리되고 있는 것이며, HR 데이터가 적재되어 갈 수 있는 여건이 확보된 것이라 볼 수 있습니다. 2번 질문에 답할 수 있다면 기업은 DB화 된 HR 데이터를 통계적으로 분석할 수 있다는 것을 의미합니다. 특정 사건과 이 사건 이후 이직 여부에 대한 상관관계 등을 통계.. 2024. 3. 28.

회사 운영의 중요한 인적자원(Human Resources) 회사 운영에서 다른 무엇보다 중요한 건 인적자원(Human Resources)입니다. 최근 HR업계에는 여러 변화의 바람이 불고 있습니다. 치열한 디지털 인재 경쟁, 노동관계법 강화, 코로나 이후 달라진 조직문화가 대표적인데요. 그만큼 인사담당자들은 더 높은 수준의 직무수행 역량을 요구받고 있습니다. 한마디로 고생 많이 하고 있다는 거죠. 인사담당자로서 소명의식이 있더라도 가끔은 지치고, 번아웃이 올 때도 있을 텐데요. 우리가 기분 좋게 일하면서 좋은 성과를 낼 수 있는 방법은 무엇일까요? 그것은 바로 HR 업무와 사람의 속성을 이해하며 일하는 것입니다. 1. 전문성을 바탕으로 조직적합도 판단 인사담당자가 가장 먼저 고려해야 할 키워드는 ‘핏’입니다. 아무리 좋은 제도도 우리 조직에 맞지 않으면 성과로 .. 2024. 3. 2.

인공지능(AI) 사람을 채용하는 시대 (feat. HR, 변화의 시작) 국내 ‘HR+AI 테크’의 선두주자, 제네시스랩이 ‘AI to HR, 변화의 시작’이라는 주제로 기업 인사담당자 대상 포럼을 개최했습니다. 제네시스랩은 AI 영상면접 솔루션 기업인데요. 이날 행사에서는 AI를 활용한 HR 혁신 사례를 공유해 관심을 모았습니다. 지금으로부터 66년 전인 1956년, 미국의 컴퓨터⋅인지 과학자 존 매카시는 AI를 ‘지적인 기계이자 컴퓨터 프로그램을 만드는 기술’로 정의했습니다. 그 후 AI는 총 3차례의 붐과 정체기를 거쳐 지금의 이르렀습니다. 3차 AI붐 화두는 머신러닝과 딥러닝입니다. 컴퓨터가 스스로 학습해 AI의 성능을 향상하고 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 겁니다. 데이터 분석은 물론 로봇, 자율주행차, 창작 영역까지 AI의 활용 범위가 확.. 2024. 2. 29.

대퇴사 시대, 사람은 기계로 대체될까 (feat. 뜨는 일자리와 사라지는 일자리) 이직과 퇴직의 차이는 무엇일까요? 회사 입장에서 보면 둘 다 회사를 떠나는 거니까 큰 차이가 없어 보입니다. 하지만 사회적 관점에서 보면 다릅니다. 이직은 인적자본이 일시적으로 휴지기에 이르는 상황을 의미하거든요. 과거엔 퇴사 후 다시 구직을 하지 않는 이들도 많았습니다. 하지만 최근 미국 금리 인상과 잇따른 경기 침체가 예고되면서 다시 일자리를 구하려는 사람들이 많이 생길 거라는 전망이 나옵니다. 후자의 경우 사람들이 더 좋은 직장으로 직업적 전환을 준비하는 것일 뿐 퇴직이 아니라는 의견도 있는데요. 이런 점에서 이제는 ‘대퇴사 시대(Great resignation)’가 아니라, ‘대전환 시대(Great reshuffling)’라는 말이 나옵니다. 1. 기술 발전으로 일자리가 사라진다 미국 노동 통계청.. 2024. 2. 19.

HR 업무를 AI로 혁신하는 방법 (feat. 대화형 AI의 확산) 디지털 트랜스포메이션은 비즈니스 영역뿐 아니라 내부 고객인 직원들을 대상으로도 다양하게 적용되고 있는데요. 이 중 최근 관심받고 있는 영역은 ‘대화형 AI’입니다. 마치 개인 비서처럼 직원들의 질문에 즉각적이고 상세하게 안내를 해줄 수 있다는 장점 때문입니다. HR 영역에서 대화형 AI의 쓰임은 다양합니다. 휴가 관리, 직원 정보 조회, 복지제도 안내, 채용 관리 등 복잡하고 반복적인 업무들을 손쉽게 해결해 줄 수 있습니다. 대화형 AI를 활용하면 조직 운영을 효율화해 직원들이 보다 본질적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 직원 만족도 향상은 자연스레 따라오는 거고요. 오늘은 미국에서 시작해 현재 유럽, 라틴아메리카, 중동, 인도, 싱가포르 등에 지사를 둔 대화형 AI 선도기업 ‘코어에이아이’의 스리니 .. 2024. 1. 18.

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