생성형 AI 활용 연구소

  🏦 은행이 발행하는 디지털 화폐? '예금 토큰'의 모든 것 '스테이블코인'은 많이 들어보셨죠? 그런데 은행이 직접 발행하고, 우리가 쓰는 예금처럼 안전한 디지털 화폐가 있다면 어떨까요? 바로  '예금 토큰(Deposit Token)' 이 그 주인공입니다. 전통 금융의 '신뢰'와 블록체인 기술의 '효율'을 결합한 예금 토큰에 대해 알기 쉽게 설명해 드릴게요! 🤔 예금 토큰, 그게 정확히 뭔가요? 예금 토큰은 상업은행이 발행하는 디지털 화폐예요. 완전히 새로운 돈이 아니라, 우리가 은행에 넣어둔  예금을 블록체인 위에서 바로 거래할 수 있도록 '토큰' 형태로 만든 것 이죠. 핵심은 은행의 장부에 부채로 기록되고, '예금자보호제도'의 보호를 받는다는 점입니다. 덕분에 민간 기업이 발행하는 스테이블코인보다 훨씬 안정적이라고 평가받아요. 🌍 세계는 지금? 기관 금융 vs. 한국은 소매 금융 글로벌 은행들은 예금 토큰을 주로 기업 금융에 활용하고 있어요. JP모건의 'Kinexys'나 씨티은행의 'Citi Token Services'는  24시간 365일 국경 간 결제 를 가능하게 해 기업들의 자금 관리 효율을 높이고 있죠. 반면 한국은 중앙은행과 금융당국이 주도하는  '한강 프로젝트' 를 통해 일반인 대상의 소매 결제 테스트를 준비 중이에요. 약 10만 명이 참여해 예금 토큰으로 물건을 사는 실거래 테스트를 진행할 예정입니다. 흥미로운 점! 🧐 글로벌 시장은 기업(B2B)의 '비용 절감'에 초점을 맞추는 반면, 한국은 일반 소비자(B2C) 시장을 목표로 하고 있어요. 하지만 카카오페이처럼 편리한 간편결제에 익숙한 한국 소비자들에게 예금 토큰이 매력적으로 다가가려면, 사용자 경험(UX) 개선이라는 큰 숙제가 남아있습니다. ⚔️ 예금 토큰 vs. 스테이블코인, 승자는? 두 디지털 화폐의 가장 큰 차이는  ...

  AI 시대, 당신의 일자리는 안전한가? '위대한 재편'의 파도를 넘어, 미래의 승자가 되는 법 "AI가 내 일을 빼앗을까?" 이 질문은 시작에 불과합니다. 우리는 지금 단순한 '공존'이나 '대체'를 넘어, 일의 판도 자체가 뒤바뀌는  '위대한 재편(The Great Reorganization)' 의 한복판에 서 있습니다. AI는 개인의 생산성을 폭발적으로 증가시키는 '조수(Co-pilot)'가 되기도 하지만, 수많은 기업이 그 잠재력을 제대로 활용하지 못하는 '생산성 역설'에 빠져있기도 합니다. 이 글은 막연한 불안감을 걷어내고, AI 시대의 냉정한 현실을 파헤칩니다. 사라지는 일자리와 새롭게 떠오르는 기회, 그리고 우리가 반드시 갖춰야 할 '인간 고유의 경쟁력'은 무엇인지 구체적인 데이터와 사례를 통해 분석하고, 개인과 기업, 그리고 사회가 나아가야 할 전략적 방향을 제시합니다. 1. 새로운 무기, AI: 그러나 모두가 승리하는 것은 아니다 AI를 사용하는 직원의 생산성이  평균 40% 향상 되고, 주당 평균 2.2시간을 절약한다는 통계는 놀랍습니다. 소프트웨어 개발, 의료 진단 등 전문 분야에서도 AI는 인간의 능력을 극대화하는 강력한 '조수' 역할을 톡톡히 해내고 있습니다. 생산성 역설: 왜 성과로 이어지지 않는가? 하지만 놀랍게도, 생성형 AI를 도입한 기업의  80% 이상이 실질적인 수익 기여가 없다 고 보고합니다. 이는 대부분의 기업이 AI를 개별 업무를 돕는 '조수'로만 활용할 뿐, 비즈니스 프로세스 전체를 혁신하는 '에이전트(Agent)' 수준으로 발전시키지 못하기 때문입니다. 낡은 프로세스에 AI를 덧붙이는 것만으로는 진정한 변화를 만들 수 없습니다. 결국 AI 활용 능력에 따라 기업 간의 격차는 기하급수적으로 벌어지는  '거대한 분기(The Great Divergence)...

            생성형 AI가 우리 곁에 온 지 얼마 되지 않아, 우리는 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 낯선 용어의 세례를 받았습니다. AI를 잘 쓰려면 뭔가 대단한 기술이 필요할 것 같은 불안감을 심어주었죠. 이제는 한술 더 떠 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 말이 등장했습니다. 마치 AI와의 대화가 점점 더 소수 전문가의 영역이 되어가는 듯합니다. 하지만 정말 그럴까요? 이 글에서는 이러한 현상이 어떻게 우리의 AI 접근성을 떨어뜨리고 있는지, 그 이면의 진실은 무엇인지 파헤쳐 봅니다.         1. ‘프롬프트 엔지니어’의 등장: 필수 기술인가, 스쳐 가는 유행인가?         ‘프롬프트 엔지니어링’은 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 명확한 지시를 내리는 기술입니다. 초기 AI 모델들은 인간의 의도를 잘 파악하지 못했기 때문에, 사용자의 정교한 안내가 필수적이었습니다. 예를 들어, AI에게 특정 역할(페르소나)을 부여하거나, 복잡한 문제는 단계별로 생각하도록 유도하는(사고의 연쇄, Chain-of-Thought) 기법들이 대표적입니다.         하지만 이를 ‘엔지니어링’이라 부르는 것에 대해서는 논란이 많습니다. 지지자들은 체계적인 실험과 분석이 필요한 공학의 한 분야라고 주장하지만, 비판자들은 결과가 예측 불가능하고, 동일한 프롬프트에도 다른 답이 나오는 등 전통적인 공학의 엄밀함이 부족하다고 지적합니다. 사실 ‘프롬프트 엔지니어링’의 부상은 초기 AI 기술의 한계를 보완하기 위한  과도기적 현상 에 가깝습니다.         2. 다음 물결, ‘컨텍스트 엔지니어링’: 더 높은 벽인가, 자연스러운 진화인가?         최근에는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 용어가 주목받고 있습니다. 이는 단순히 질문 ...