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[기고] 에이전틱 기업 전환 핵심은 '재교육'과 '신뢰'

인간과 인공지능(AI)의 공존은 더 이상 논쟁의 여지가 없는 현실이다. AI가 삶의 깊은 곳까지 스며든 지금, 스스로 사고하고 실행하는 '에이전틱 AI'의 등장은 전통적인 인사(HR) 시스템의 붕괴를 예고하고 있다. 과연 인간은 AI와 어떻게 새로운 가치를 창출하며 어떤 방식으로 협력해야 하는가. 이 거대한 질문 앞에서 사람의 잠재력을 극대화하고 AI의 가능성을 포용하며 조직의 미래를 엮어내야 할 최고인사책임자(CHRO)의 통찰과 리더십은 새로운 시대의 나침반이 된다. 기업은 이제 인간과 AI가 시너지를 내는 조직 구조로 진화해야 한다. 인간과 AI가 조화롭게 협력하는 환경을 어떻게 구축하는지가 기업의 지속 가능한 경쟁력을 결정하는 핵심 요소다. 하지만 전 세계적으로 약 6조 달러 규모로 추산되는 디지털 노동 시장이 급격히 팽창하고 있음에도 아직도 많은 조직이 변화의 초기 단계에 머물러 있다. 전 세계 200여 명의 CHRO를 대상으로 실시한 내부 조사에 따르면 에이전틱 AI를 완전히 도입한 기업은 15%에 불과하며, 직원의 70% 이상은 AI가 자신의 업무에 가져올 변화를 명확히 인지하지 못한 것으로 나타났다. 결국 AI의 잠재력을 현실로 구현하는 힘은 기술 자체에 있지 않다. 변화에 공감하고 능동적으로 학습하며 적응하는 사람에게서 그 힘이 나온다. 이런 변화의 흐름 속에서 CHRO는 새로운 업무 프로세스를 설계하고, 사람과 AI가 신뢰를 기반으로 협력할 수 있는 견고한 체계를 마련하고 이를 위한 조직문화를 정립하는 데 집중해야 한다. 에이전틱 AI의 도입은 단순히 새로운 기술을 추가하는 것을 넘어, 조직 전체의 역량 체계를 재정립하는 과정이다. AI가 반복적인 업무를 자동화함에 따라, 사람은 더욱 고차원적인 사고력과 공감 능력이 요구되는 영역으로 활동 범위를 넓힐 수 있다. 따라서 CHRO는 기술적 이해를 넘어 인간 고유의 창의성과 감성을 어떻게 강화할 것인지에 대한 심도 깊은 고민을 지속해야 한다. 최근 전 세계 HR 리더들은 이러한 변화의 흐름을 적극적으로 수용하고 있다. 많은 기업이 기존 인재의 역량 강화와 함께 변화하는 환경에 맞춰 새로운 역할을 부여하며 AI 기반의 업무 구조를 재설계하고 있다. 내부 조사에 따르면 HR 부문의 리더 중 약 4분의 1은 전체 인력의 23%를 새로운 직무로 전환할 계획이며, AI가 완전히 통합된 이후에는 생산성이 약 30% 향상될 것으로 전망했다. 이제 HR 전략의 초점은 직무가 아닌 '역량'에 있다. 에이전틱 AI는 새로운 직군을 창출하는 동시에 기존 역할의 의미까지 재정의한다. 데이터 사이언티스트를 비롯한 프로세스 아키텍트, 프롬프트 엔지니어와 같은 기술 중심 역할뿐만 아니라 AI 공정성과 책임 있는 사용을 관리하는 직무도 새롭게 등장하고 있다. 더불어 협업, 적응력, 관계 구축 등 인간 고유의 소프트 스킬이 경쟁력의 핵심으로 부상한다. AI가 단순 업무를 처리할수록 사람은 더 높은 판단력과 공감 능력이 필요한 영역에서 가치를 창출해야 하기 때문이다. 조직이 이러한 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 '재교육'과 '신뢰'라는 두 축이 함께 작동해야 한다. 재교육은 직원이 새로운 기술을 이해하고 AI와 협업하는 방식을 익히면서, 조직의 변화 속에서 스스로 성장하도록 지원하는 과정이다. 많은 조직이 AI 시대에 필요한 핵심 역량으로 AI 리터러시, 프롬프트 설계, 데이터 해석력 등을 꼽는다. 이를 위해 실무 중심의 학습 기회를 확대하고 있으며 자체적으로 해커톤을 진행하는 기업 또한 증가하는 추세다. 신뢰는 기술 성능뿐 아니라 그 사용 과정 전반에 걸쳐 형성돼야 한다. AI가 공정하고 투명하게 작동하도록 검증하고, 편향과 오류를 최소화하기 위한 관리 체계를 마련하는 것이 중요하다. 특히 다양한 문화적·인구학적 배경의 직원이 불이익 없이 AI를 활용할 수 있는 환경도 필요하다. 신뢰 기반의 운영이 마련될 때 직원은 AI를 경쟁자가 아닌 조력자로 받아들이고, 조직은 기술과 사람이 함께 성장하는 문화를 구축할 수 있다. 에이전틱 AI는 인간을 대체하는 기술이 아니라 인간의 가능성을 확장하는 동반자이다. 이제 CHRO는 단순한 HR 관리자를 넘어, 사람과 기술의 협력과 공존을 견인하는 '조직 성장의 주역'으로 진화해야 한다. 신뢰와 학습, 인재 재배치의 균형을 선제적으로 설계할 때에이전틱 기업으로의 전환을 위한 핵심은 재교육과 신뢰 조직은 단순히 변화에 적응하는 것을 넘어 다가올 새로운 변화를 주도할 수 있을 것이다.

2025.11.07 09:44박세진

세일즈포스, 한국 신임 대표 박세진 선임…"제조·금융·리테일 공략"

세일즈포스가 한국 시장에서 인공지능(AI) 기반 비즈니스 혁신을 가속하기 위해 새 대표를 선임했다. 세일즈포스는 세일즈포스코리아 신임 대표이사로 박세진 엔터프라이즈 세일즈 부문 부사장을 임명했다고 21일 밝혔다. 박 대표는 이달부터 국내 시장 전반을 총괄하며 기업들이 AI 에이전트를 활용해 실질적인 성과를 거둘 수 있도록 지원할 계획이다. 박 대표는 지난해 세일즈포스코리아 합류 후 엔터프라이즈 세일즈 조직을 이끌며 AI 고객관계관리(CRM)와 AI 에이전트 중심으로 영업 전략을 추진해 왔다. 특히 국내 주요 기업들의 AI CRM 도입을 뒷받침해 고객 경험 혁신과 두 자릿수 생산성 향상을 이끌어낸 바 있다. 그는 세일즈포스 이전에도 SAP, 워크데이, 오라클 등 글로벌 IT 기업에서 20년 이상 경력을 쌓았다. 고려대 산업공학 석사 과정을 통해 AI와 이커머스 분야의 전문성을 확보한 것으로 알려졌다. 이에 비즈니스와 기술을 결합한 전략에 대한 이해도가 깊다는 평가를 받고 있다. 세일즈포스는 이번 인사를 계기로 산업별 특화 AI 전략과 실행력을 강화한다는 방침이다. 특히 AI 에이전트를 중심으로 국내 기업의 혁신 여정을 가속화하고 새로운 성과 창출을 지원한다. 특히 박 대표는 제조·금융·리테일·소비재·헬스케어 등 AI 수요가 빠르게 증가하는 산업군을 집중 공략할 예정이다. 고객이 직접 체감할 수 있는 성과와 신규 비즈니스 모델 발굴에 힘쓸 계획이다. 6년간 세일즈포스코리아를 이끌며 기업 디지털 혁신을 지원한 손부한 전 대표는 고문으로 활동하며 조직에 자문을 제공할 예정이다. 박세진 세일즈포스코리아 대표는 "AI가 비즈니스 운영과 고객 경험 전반을 재정의하고 있는 중요한 시점에 한국 시장 내 성장을 이끌 중책을 맡게 돼 매우 뜻깊다"며 "국내 기업이 겪고 있는 AI 혁신 과제를 함께 해결하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 신뢰할 수 있는 전략적 파트너로서 역할을 강화하겠다"고 말했다.

2025.08.21 14:32김미정

KAIST, 무한대 음성 학습·평가 가능한 언어모델 공개

이론적으로 무한대로 음성을 생성할 수 있는 음성언어모델(SLM)이 공개됐다. 이 모델은 영어로된 텍스트를 자연스럽게 음성으로 전달한다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀 박세진 연구원(박사과정)이 새로운 음성 언어 모델 '스피치SSM'을 개발했다고 4일 밝혔다. 노용만 교수는 "현재 공개한 건 영어 텍스트를 여성 음성으로 만들었다"며 "향후 박세진 연구생(박사과정)이 메타(페이스북) 인턴을 마치고 돌아오면 한글로 된 음성도 만들어 공개하게 될 것"이라고 말했다. 연구 결과는 머신러닝 국제 컨퍼런스(ICML) 2025에 구두 논문 발표 대상으로 확정됐다. 구글 딥마인드와 협력해 오는 16일 열릴 국제머신러닝학회(ICML)에서 구두로 발표할 예정이다 음성 언어 모델(SLM)은 중간에 텍스트로 변환하지 않고 음성을 직접 처리한다. 인간 화자 고유의 음향적 특성을 활용할 수 있어 대규모 모델에서도 고품질 음성을 빠르게 생성할 수 있다. 이같은 장점에도 불구하고 SLM은 음성을 아주 세밀하게 잘게 쪼개 자세한 정보까지 담는 경우, '음성 토큰 해상도'가 높아지고 메모리 소비도 증가해 장시간 일관성 있는 음성 생성이 어려웠다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 긴 음성 시퀀스를 효율적으로 처리하고 생성할 수 있도록 정보에 집중하는 '어텐션 레이어'와 전체 이야기 흐름(장기적인 맥락)을 오래 기억하는 '순환 레이어'를 교차 배치한 '하이브리드 구조' 로 설계했다. 노용만 교수는 "이 구조가 긴 시간 음성을 생성해도 흐름을 잃지 않고 이야기를 잘 이어간다는 것을 연구팀이 확인했다"고 설명했다. 연구팀은 또 음성 데이터를 각 단위별로 독립적으로 처리하고, 전체 긴 음성을 만들 경우에는 다시 붙이는 방식을 활용해 쉽게 긴 음성을 만들었다. 음성 생성 단계에서는 한 글자, 한 단어 차례대로 천천히 만들어내지 않고, 여러 부분을 한꺼번에 빠르게 만들어내는 '비자기회귀' 방식의 오디오 합성 모델을 사용해, 고품질 음성을 빠르게 생성할 수 있도록 했다. 연구팀은 "기존은 100초 정도 짧은 음성 모델을 평가했지만, 우리는 16분까지 생성할 수 있도록 자체 구축한 새로운 벤치마크 데이터셋인 '라이브리스피치-롱(LibriSpeech-Long)'을 기반으로 음성을 생성하는 평가 태스크를 새롭게 만들었다"고 설명했다. 논문 제1저자인 박세진 연구생(박사과정)은 “긴 문맥에서도 일관된 내용을 유지하면서, 기존 방식보다 더 효율적이고 빠르게 실시간으로 응답한다"며 "다양한 음성 콘텐츠 제작과 음성비서 등 음성 AI 분야에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

2025.07.04 09:01박희범

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