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  [프리즘] 중력을 거스른 우주 제조 시대, '제약·바이…

  *'우주 제조' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 '프리즘'에 게시된 글로, 총 3편으로 나뉘어 연재됩니다.발사체, 통신을 잇는 우주 산업의 다음 단계,우주 제조(In-Space Manufacturing)2026년 6월, 스페이스X가 역사상 최대 규모 IPO로 나스닥에 상장했다. 덕분에 우주 산업 전반에 전세계 자본과 관심이 쏟아지고 있다. 지금까지 스페이스X는 재사용 로켓 기술로 발사 비용을 90% 이상 절감했으며, 동시에 스타링크는 수많은 위성을 쏘아 올리며 우주 인터넷 시대를 열었다. 그 어떤 때보다 우주 산업이 빠른 속도로 발전하고 있다. 그렇다면 발사체, 통신을 잇는 우주 산업의 다음 단계(Next Big Thing)는 무엇일까?새롭게 주목받는 비즈니스는 우주 공간을 제품 생산 기지로 활용하는 ‘우주 제조(In-Space Manufacturing)’다. 실제 2025년 36억 달러(한화 5조 원)였던 우주 제조 서비스 시장 규모는, 2035년 116억 달러(한화 16조 원)까지 성장할 것으로 보인다(Precedence Research, 2026).이미 머크(Merck), 일라이 릴리(Eli Lilly) 등 글로벌 빅파마들은 우주 플랫폼을 일종의 ‘제조 파운드리’로 삼아 초기 생태계 선점에 나서고 있다. 제조 산업의 기준을 바꿀 새로운 혁신이 시작된 것이다. 우주 제조를 가장 적극적으로 도입하고 있는 3가지 핵심 산업(제약 및 바이오, 반도체, 첨단 소재)를 중심으로 글로벌 현황을 살펴보고, 국내 기업이 주목해야 할 점을 알아보자.Case 1. 제약·바이오 산업"혁신 신약 개발을 위해 우주로 향한다"현재 글로벌 우주 제조 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하며, 상업화 단계로 가장 빠르게 진입하고 있는 분야는 제약·바이오 산업이다. 글로벌 거대 제약사들이 우주 제조 기술과 R&D 데이터, 초기 공급망을 선점하기 위해 막대한 자금을 투자하고 있다. 독점적 성과를 확보하면, 향후 천문학적인 비즈니스 수익으로 연결할 수 있기 때문이다.왜 우주에서 만들까?첫째, 신약의 설계 정밀도를 획기적으로 높일 수 있다. 신약을 개발하려면, 질병을 일으키는 단백질의 정확한 입체 구조를 먼저 파악해야 한다. 문제는 지상에서는 중력 탓에 단백질이 가라앉거나 모양이 틀어지기 쉽다는 것이다. 중력이 거의 없는 우주에서는 이 간섭이 사라져, 지상 대비 8~9배 높은 수율로 훨씬 정밀한 단백질 구조를 얻을 수 있다. 그만큼 신약 설계의 정확도가 올라가는 것이다.둘째, 기존 약의 효능과 형태를 바꿔 시장가치를 훨씬 높일 수 있다. 중력이 약한 우주에서 만든 약물은 분자 배열이 훨씬 균일하고 촘촘해, 의약품의 체내 흡수율과 보관 안정성이 크게 올라간다. 즉, 병원 침대에 누워 몇 시간씩 맞아야 했던 주사를 집에서 환자 스스로 2~3분만에 놓을 수 있는 주사로 만들 수 있다. 약의 성분은 같지만 효능과 편의성이 달라지는 것이다.어떤 기업이, 무엇을 만들고 있을까?우주 신약 개발의 포문을 연 것은 글로벌 빅파마 머크(Merck)다. 머크는 2017년 국제우주정거장(ISS)에서 자사의 글로벌 1위 면역항암제 ‘키트루다’의 단백질 결정 최적화 연구를 진행했다. 이 연구 성과를 발판으로 삼아, 2025년 기존 주사 대비 투약 시간을 획기적으로 줄인 ‘키트루다 SC(피하주사)’를 출시했다. 머크의 성공을 필두로, 일라이 릴리(Eli Lilly), 아스트라제네카(AstraZeneca) 등도 우주 연구를 진행하며 추격에 나서고 있다.글로벌 제약사들의 우주 제조를 지원하는 무인 우주 공장 스타트업도 등장했다. 미국의 우주 스타트업 ‘바르다 스페이스 인더스트리(Varda Space Industries)’는 2024년 2월, 자체 무인 제조 위성 ‘W-1’을 통해 HIV 치료제 성분인 리토나비르(Ritonavir)의 결정을 생성한 뒤, 지구로 안전하게 회수하는 데 성공했다. 이 기술적 실증을 바탕으로, 2026년 5월 대형 바이오 기업 유나이티드 테라퓨틱스(United Therapeutics)와 희귀 폐질환 치료제 고도화를 위한 정식 협력 계약을 체결했다. 제약 산업의 우주 제조가 연구 단계를 넘어 실제로 발사체를 띄워 환자 투여용 약물을 생산하는 비즈니스 생태계 생성 단계에 진입했음을 보여준다. 유타 사막에서 회수한 바르다 스페이스의 우주 캡슐(출처: Varda Space Industries)* 우주 제조 2편 '반도체 산업 사례'는 다음 글에서 확인하세요. <References>· “In-Space Manufacturing Service Market”, Precedence Research, 2026.06· “AI in aerospace manufacturing”, Kearney Insights, 2025.08· “Space: The $1.8 Trillion Opportunity for Global Economic Growth”, World Economic Forum with McKinsey & Company 2024.04· “The space race is coming for pharma: Why drug development is heading to lower Earth orbit”, CNBC, 2026.06· “Varda Space Industries and United Therapeutics Collaborate to Advance Microgravity-Enabled Treatments for Rare Pulmonary Disease”, Varda Space Industries Inc., 2026.05· “UK company sends factory with 1,000C furnace into space”, BBC, 2025.12· “Space Forge and United Semiconductors to collaborate on space-based semiconductor manufacturing”, Space News, 2025.09· “Redwire Opens New Commercial Market for In Space Production with First Sale of Space-Manufactured Optical Crystal”, Redwire Media, 2022.06· “우주에서 만들어지는 신약, 미세중력 환경에서 더 정교해지는 우주 의학 연구”, 과학기술정보통신부 블로그, 2026.03

  작성자 작성일 07-27 조회 122
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  [프리즘] 앞만 보고 달리는 AI 에이전트의 고삐를 잡…

  * '하네스 엔지니어링' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 '프리즘'에 게시된 글로, 총 2편으로 나뉘어 연재됩니다.똑똑한 AI 직원의 위험한 독주AI 에이전트가 실제 업무 현장에 투입되기 시작했다. AI 에이전트란 목표가 주어지면 스스로 상황을 파악하고, 계획을 세우고, 필요한 도구를 골라 작업을 완료하는 자율적인 인공지능 소프트웨어 프로그램이다. 사람의 지속적인 개입 없이도 독립적인 업무 처리가 가능해지면서, AI 에이전트는 조직의 ‘새로운 직원’으로 주목받고 있다. 그런데 이 똑똑한 AI 에이전트가 회사의 규칙을 어기거나, 우리가 의도하지 않은 행동을 한다면 어떻게 될까? 과연 우리는 이 새로운 직원에게 안심하고 일을 맡길 수 있을까?AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하되, 조직의 목표와 의도를 벗어나지 못하도록 울타리를 쳐주는 방법, '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'에 대해 살펴본다.지시(Prompt)를 넘어, 통제(Harness)로!AI를 다루는 기술의 확장AI가 진화하면서 AI를 효과적으로 활용하기 위한 방법도 함께 발전해왔다. 초기에는 AI로부터 원하는 답을 얻기 위해 지시문을 정교하게 설계하는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 주목받았다. 이후 AI가 더 복잡하고 긴 작업을 수행하게 되면서, 지시문만으로는 AI가 제대로 된 판단을 내리기 어려워졌다. 복잡한 작업일수록 AI는 더 많은 배경 정보가 필요한데, 지시문 하나에 그걸 다 담을 수 없기 때문이다. 이에 따라 AI에게 필요한 데이터와 맥락을 언제, 어떤 형식으로 전달할지 설계하는 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 중요해졌다.최근에는 ‘AI 에이전트’의 도입이 늘면서 또 한 번의 전환점을 맞이하고 있다. AI의 행동을 안정적으로 통제할 수 없다는 우려가 생기고 있기 때문이다. 일례로 2025년 7월, 한 개발자가 AI 에이전트에게 작업을 맡기면서 "코드에 손대지 말 것"를 반복해서 지시했다. 그러나 작업 9일째 되던 날, AI는 이 지시를 무시하고 임원 1,200여 명, 기업 1,190여 개의 데이터를 삭제했다. 복구를 요청하자 AI는 불가능하다고 답했다. 그 답변 역시 사실이 아니었다. 개발자는 결국 수동으로 데이터를 되찾았다.이후 사람들은 더 정교한 지시 대신, AI가 일하는 환경 자체를 바꾸는 방법을 고민하기 시작했다. 이 문제를 해결하는 방법론이 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이다. 하네스(Harness)는 원래 말에게 채우는 마구(馬具)를 뜻한다. 마구를 채운 말이 기수의 통제 아래 힘을 발휘하듯, 하네스는 '어떤 힘을 통제해서 유용하게 쓴다'는 의미로 확장되어 쓰인다. 이 개념에 기반한 하네스 엔지니어링은 AI 에이전트가 안정적으로 작동하도록, 접근 권한, 실행 구조(어떤 도구를 쓸 수 있고, 어떤 조건에서 실행이 허용되는지), 인간 개입 지점 등을 설계하는 것이다.잘 설계된 하네스 없이, AI 에이전트에게 일을 맡기면 생기는 일고객 응대, 영업 지원, 계약 검토까지… AI 에이전트를 실제 업무에 적용하려는 시도가 확산되고 있다. 그런데 여기서 간과하기 쉬운 부분이 있다. AI가 그 업무를 수행할 수 있는 것과, 조직이 안심하고 맡길 수 있는 것은 전혀 다른 문제다. 실제 업무 현장에서 AI가 통제 범위를 벗어나면 어떤 일이 벌어질까? 몇 가지 가상의 사례를 통해 살펴보자.1) “보이니까 봤을 뿐” AI 에이전트가 기밀까지 열람한 경우고객 맞춤형 제안서를 작성하는 ‘영업 지원 에이전트’를 떠올려보자. 이 에이전트의 본래 역할은 고객의 구매 기록과 상담 이력을 참고해 제안서 초안을 만드는 것이다. 그런데 에이전트가 CRM뿐 아니라 사내 전체 문서에 접근할 수 있는 상태였다. 제안서의 설득력을 높이기 위해 우수 영업 직원의 성공 사례를 찾는 과정에서, 에이전트는 영업 성과 리포트뿐 아니라 인사 평가 자료와 보상 관련 문서까지 검색 결과로 가져왔다.에이전트가 규칙을 의도적으로 어긴 것은 아니다. 문제는 의도가 아니라 구조에 있다. 지침에 “인사 정보는 참고하지 말라”고 적어두는 것만으로는 이런 동작을 안정적으로 막기 어렵다. 애초에 영업 지원 에이전트가 접근할 수 있는 데이터 범위를 고객 정보와 영업 관련 문서로 제한하고, 인사·급여·평가 자료는 검색 대상에서 제외되도록 권한을 분리해야 한다. 이는 AI의 판단 문제가 아니다. 영업 업무를 맡은 에이전트가 인사 자료에까지 손을 뻗을 수 있는 구조 자체가 문제였다. 직원에게도 업무에 필요한 자료만 열람 권한을 주듯, AI 에이전트에게도 역할에 맞는 접근 범위를 처음부터 명확하게 설정해야 한다.2) “목표 달성하라면서요” 목표에 과몰입한 AI 에이전트가 폭주한 경우회사 소식을 이메일로 발송하는 ‘홍보 에이전트’를 떠올려보자. 이번 달 응답률을 20% 높이라는 목표를 받은 이 에이전트는 초기 발송량이 효과를 내지 못하자 이틀째에는 5,000명, 사흘째에는 2만 명으로 발송 규모를 계속 키웠다. 일주일 뒤, 회사의 발신 이메일 주소는 스팸으로 분류됐고 정상적인 안내조차 차단됐다.에이전트는 부여받은 목표를 달성하기 위해 허용된 수단을 적극적으로 활용했을 뿐이다. 문제는 멈춰야 할 기준이 시스템 안에 없었다는 점이다. 일일 발송 한도, 비용 상한선, 스팸 신고율 기준, 자동 중단 조건 같은 제한 장치를 시스템 안에 설계해 두어야 한다. 에이전트가 스스로 적절한 시점에 멈추기를 기대하는 것이 아니라, 위험 신호가 감지되면 구조적으로 멈추도록 만들어야 한다.3) “하는 김에 이것까지 했는데요?” AI 에이전트가 권한 밖의 일을 해버린 경우법무팀에서 수백 페이지 분량의 계약서를 검토하는 ‘’법률 문서 에이전트’를 떠올려보자. 이 에이전트는 위험 조항을 빠르게 식별하고 수정안을 제안하는 역할을 맡고 있었다. 그런데 계약관리시스템과 이메일 발송 도구까지 함께 연결해둔 탓에, 어느 날 에이전트는 위험도가 낮다고 판단한 계약서를 ‘법무 검토 완료’ 상태로 변경하고, 수정본을 거래처 담당자에게 자동 발송했다.에이전트의 분석이 정확하든 아니든, 계약 검토 결과를 최종 상태로 변경하거나 외부에 발송하는 권한은 에이전트에게 맡겨서는 안 되는 영역일 수 있다. 에이전트의 역할은 위험 조항 식별과 수정안 제안까지로 한정하고, 계약 상태 변경이나 외부 발송은 반드시 사람의 승인을 거치도록 설계해야 한다. 이는 AI의 분석 능력 문제가 아니라, 검토 권한과 실행 권한이 분리되지 않았을 때 생기는 문제다.* 'AI 에이전트 도입 전, 하네스 엔지니어링 점검 포인트'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· Building the foundations for agentic AI at scale, April 2, 2026, Mckinsey· Gartner Identifies Six Steps to Manage AI Agent Sprawl, April 2026, Gartner· Gartner Says Applying Uniform Governance Across AI Agents Will Lead to Enterprise AI Agent Failure, May 2026, Gartner· AI에 의한 고객여정의 마지막 진화, 위임하는 종의 탄생, August 2025, Kearney· The age of the agents: how agentic AI offers unprecedented opportunities to reimagine business processes, August 2025, Kearney· Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world, February 2026, OpenAI· Leading in the Age of AI Agents: Managing the Machines That Manage Themselves, November 2025, BCG· How Agents Are Accelerating the Next Wave of AI Value Creation, December 2025, BCG· "왜 지금 '하네스 엔지니어링'인가… AI 에이전트·조직 승패 가른다", April 2026, TheMilk

  작성자 작성일 07-13 조회 198
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  [프리즘] 직원 71%가 AI 몰래 쓴다? '섀도우 A…

  AI를 활용한 회의록 요약, 이메일 작성은 이제 기본이다. 경쟁사 동향을 분석하고, 전략 보고서를 작성하고, 신사업 아이디어를 발굴하고, 리스크 시나리오를 검토하는 일까지… 구성원들은 이미 AI를 일상의 업무 도구로 사용하고 있다. 그 효과는 수치로도 확인된다. PwC 조사에서 AI를 사용해 본 직원 4명 중 3명은 생산성과 업무 품질이 향상됐다고 답했다. 특히 매일 AI를 쓰는 '파워 유저'의 10명 중 9명은 이미 업무 개선을 경험했을 뿐 아니라, 앞으로 더 많은 것을 기대한다고 했다 . EY는 AI를 효과적으로 활용할 경우, 조직 생산성이 최대 40% 향상될 수 있다고 밝혔다. AI를 쓰지 않는 조직은 이 격차를 고스란히 경쟁 열위로 떠안게 된다.하지만 현장에서 쓰이는 AI 도구가 모두 회사의 공식 승인을 받은 것은 아니다. 여기서 등장하는 개념이 '섀도우 AI(Shadow AI)'다. 회사의 공식 승인이나 보안 검토 없이, 구성원이 스스로 찾아 사용하는 AI 도구 전반을 말한다. 개인 계정으로 AI 서비스를 구독하거나, 팀끼리 클라우드 기반의 자동화 도구를 활용하는 것 모두가 여기에 해당한다. 섀도우 AI는 일부 직원만의 이야기가 아니다. EY 조사에 따르면 기업 내 AI 활동의 50% 이상이 공식 승인 없이 이루어지고 있으며 , Microsoft의 조사에서는 직원의 71%가 회사의 승인 없이 AI 도구를 사용한 경험이 있다고 답했다.섀도우 AI의 문제는 '보이지 않는다'는 데 있다. 조직이 인지하지 못하는 사이 데이터가 오가기 때문에, 문제가 생겨도 어디서 어떻게 터졌는지 추적할 방법이 없다. 실제로 JP모건체이스는 직원들이 ChatGPT에 민감한 금융 데이터를 입력할 수 있다는 우려가 제기되자 즉각 사용을 제한했다. 내부 전용 AI 플랫폼을 구축한 기업은 공식 도구 사용을 유도할 수 있지만, 그럴 여력이 없는 기업 대부분은 AI 사용을 장려하면서도 이를 효과적으로 관리하지 못하는 상황에 놓여 있다. 가령, 고객 리스트 분석을 맡은 구성원이 더 효과적인 작업을 위해 외부 AI에 데이터를 입력했다고 하자. 그 직원은 업무를 잘 해내려 했을 뿐이지만, 수천 명의 고객 정보는 이미 승인되지 않은 AI 서비스로 넘어간 뒤다. 외부 AI 서비스는 입력된 데이터를 모델 학습에 활용하거나 제3자에게 넘길 수 있다.관리되지 않은 섀도우 AI는 분명 위험하다. 하지만 AI 사용 자체를 막는 것도 답이 아니다. 이미 생산성과 업무 품질 향상의 핵심 도구가 된 AI를 금지하는 조직은, 보안 리스크 대신 도태의 위험을 택하는 셈이다. 섀도우 AI는 없애야 할 문제가 아니라, 관리되어야 할 대상이다. 구체적으로 어떻게 할 수 있을까?먼저 물어보라"우리 구성원들은 지금 어떤 AI를 쓰고 있는가?" 이 질문이 조직 내 AI 사용 현황 가시화하는 출발점이다. 단, 대화의 목적이 중요하다. 위반을 잡아내는 감시가 아니라, 실무 현장을 이해하려는 대화여야 한다. 구성원들이 AI 사용 경험을 편하게 공유할수록, 혁신 사례와 위험 신호를 더 빨리 포착할 수 있다.‘허용 구역'을 만들어라전면 금지도, 전면 허용도 답이 아니다. 어떤 데이터는 AI에 넣어도 되는지, 어떤 데이터는 절대 안 되는지를 구성원들이 이해할 수 있는 언어로 전달해야 한다. 일반적으로 기업들은 데이터를 네 가지로 나눈다.(1) Public: 이미 외부에 공개된 정보(보도자료, 공개 IR자료, 홈페이지 콘텐츠)는 AI에 자유롭게 입력할 수 있다.(2) Internal: 사내 공지나 업무 매뉴얼처럼 내부 업무용 일반 문서는 조건부로 허용된다. 어떤 AI 도구를 쓰는지, 데이터가 어디에 저장되는지 확인한 뒤 사용해야 한다.(3) Confidential: 고객 정보·재무 데이터·미공개 전략 계획처럼 유출 시 비즈니스 손실과 계약 위반으로 이어지는 정보다. 외부 AI 입력은 원칙적으로 금지된다.(4) Restricted: 개인식별정보(PII)·금융거래정보·영업 비밀처럼 법령으로 보호되는 데이터다. 유출 시 과징금·형사처벌 등 법적 제재가 직결되기 때문에, 어떤 경우에도 외부 AI에 입력해서는 안 된다. 물론 어떤 데이터가 어느 등급에 속하는지는 기업마다, 업종마다 다르다.현장의 실험을 조직의 자산으로 만들어라섀도우 AI는 나쁜 것만이 아니다. 섀도우 AI의 확산은 구성원들의 '더 빠르고 스마트하게 일하고자 하는 욕구’에 기인하기도 한다. 공식 AI 도구의 도입 절차가 복잡하거나 기능이 미비할 경우, 현장은 스스로 대안을 찾게 된다. 이에 섀도우 AI를 단순한 보안 리스크로만 규정하기보다 혁신의 신호로 파악할 필요가 있다. 섀도우 AI로 의미 있는 성과를 낸 구성원이나 팀이 있다면, 그 경험이 조직 전체의 자산으로 만들어보자.KPMG· University of Melbourne이 실시한 조사에서 직원의 57%가 AI를 사용했음을 숨기고 AI가 생성한 결과를 자신의 것으로 제출한다고 답했다 . 지금 이 순간에도 당신의 구성원 중 누군가는 섀도우 AI를 쓰고 있을 가능성이 높다. 문제는 "쓰는가, 안 쓰는가"가 아니다. 조직이 "알고 있는가, 모르고 있는가"다. 구성원의 '보이지 않는 혁신'을 키우고 싶다면, 사용 관리 기준부터 마련해야 할 것이다.<References>· Prevent data leak to Shadow AI, September 2025, Microsoft Security· Balancing innovation and risk: how AI is reshaping cybersecurity, Tech Trends 2026 - Trend #5, Deloitte· Shadow AI: How stealth productivity is strangling enterprise AI adoption. And creating a security nightmare…, IDC· EY 2025 Work Reimagined· EY survey: autonomous AI adoption surges at tech companies as oversight falls behind, 04 Mar 2026, EY· Rise in ‘Shadow AI’ tools raising security concerns for UK organisations, October 13, 2025, Microsoft· 2025년 글로벌 직장인 설문조사, November 2025, PwC

  작성자 작성일 06-01 조회 529
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  [프리즘] AI 시대, 브랜드 서사를 주도하라! 내러티…

  * '내러티브 애질리티' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 'PRISM'에 게시된 글로, 총 2편으로 나뉘어 연재됩니다.최근 글로벌 기업들은 앞다퉈 ‘이야기꾼’을 채용하고 있다. 지난 1년 간 ‘스토리텔러’라는 직함이 포함된 채용 공고는 전년 대비 두 배 증가했으며, 구글과 마이크로소프트, 노션은 스토리텔링을 별도의 기능 조직으로 신설하고 있다. 왜 지금, 이런 채용 트렌드가 나타나고 있는 걸까?AI는 모두의 생산 속도를 비약적으로 끌어올리고 있다. 이제 중요한 것은 하던 일을 더 빠르게 하는 것에 그치지 않는다. 빠르게 변화하는 시대의 맥락 속에서, 우리가 무엇을 왜 하는지에 대해 유연하게 조정해 나가야 한다. 맥락을 읽지 못하는 조직은 아무리 신기술을 도입하고 트렌드를 따라가더라도 남이 만든 판 위에서 움직이는 플레이어로 남는다. 이제 경쟁력의 중심은 ‘누가 더 빠르게 움직이는가’에서 ‘누가 민첩하게 시대의 이야기를 주도하는가’로 이동하고 있다. 지금, 맥락을 읽고 서사를 실시간으로 재구성하는 역량, 내러티브 애질리티(Narrative Agility)에 주목해야 하는 이유다.기술과 서사의 속도가 어긋나는 순간, 실패는 시작된다2025년 12월, 럭셔리 패션 브랜드 발렌티노(Valentino)가 공개한 한 영상이 큰 파장을 불러일으켰다. 영상 속에서는 발렌티노의 가방에서 한 여성이 고개를 내밀며 등장하고, 모델들의 신체가 뒤틀리거나 서로 연결되며 브랜드 로고로 변한다. 어딘가 기괴하면서도 초현실적인 이 광고는 AI로 생성한 영상으로, 실험적인 영상미를 통해 브랜드의 혁신성을 보여주려는 시도였다. 하지만 반응은 예상과 달랐다.소셜미디어에서는 “아름답지도 않고 그저 값싸 보인다”, “브랜드 이미지와 전혀 어울리지 않는다”, “아무나 찍어내는 AI 찌꺼기(AI Slop) 영상을 발렌티노에서 만들었다니”와 같은 부정적 반응이 이어졌다. 일부 패션 커뮤니티에서는 발렌티노의 정체성과 헤리티지를 훼손한 캠페인이라는 강한 비판까지 등장했다. 출처: Valentino (유튜브 영상 캡처)이 사례를 단순히 AI 활용의 실패로만 해석하는 것은 충분하지 않다. 문제의 핵심은 기술의 미숙함이 아니라, 변화하는 환경 속에서 브랜드 서사를 어떻게 전환할 것인가에 대한 전략적 고민의 부재에 있다. 발렌티노, 그리고 럭셔리 산업이 오랫동안 구축해 온 핵심 서사는 바로 ‘장인정신’이다. 수작업의 정교한 디테일, 비효율적일지라도 오랜 시간 공들이는 정성, 최고의 서비스, 그리고 수년에 걸쳐 축적된 기술력은 제품의 높은 가격을 정당화할 수 있는 근거가 되어왔다.그러나 장인정신이라는 기존 서사를 유지할 것인지, 혹은 AI를 활용한 새로운 창작 방식과 연결해 확장할 것인지에 대한 명확한 방향 설정 없이 기술을 앞세운 결과, 발렌티노가 쌓아온 브랜드 서사와 캠페인의 메시지 사이에 단절이 발생했다. 이는 곧, 기존의 서사를 변화하는 맥락 속에서 설득력 있게 다시 정의하지 못할 때, 혁신적 시도가 오히려 브랜드 가치를 훼손할 수 있음을 보여준다.‘완성된 이야기’에서 ‘진화하는 서사’로오늘날 기업이 마주한 환경은 과거보다 훨씬 빠르게 변화한다. 기술의 발전이나 산업 구조는 물론, 소비자의 가치관과 문화 역시 실시간으로 재편되고 있다. 이런 환경에서 중요한 것은 단순히 변화에 얼마나 빠르게 반응하느냐가 아니라, 그 변화가 기업에게 어떤 의미인지 지속적으로 재해석하고, 그에 맞게 방향을 조정하는 능력이다.이러한 문제 의식은 경영 전략 분야에서 이미 논의되어 왔다. 2000년대 이후 민첩성(Agility)이 핵심 역량으로 강조되기 시작한 것도 같은 맥락이다. 특히, 인시아드(INSEAD)의 이브 도즈(Yves Doz) 교수는 단순히 시장 변화에 대한 단순한 대응을 넘어, 전략을 상황에 맞게 적절히 조정할 수 있는 조직 역량을 ‘전략적 민첩성(Strategic Agility)’으로 설명하며, 유연한 방향 전환의 중요성을 강조했다.이러한 흐름은 이제 커뮤니케이션 영역으로 확장되고 있다. 과거에는 브랜드의 역사와 철학, 제품의 차별성을 하나의 완성된 이야기로 정리해 전달하는 방식이 주효했다. 그러나 시장, 고객, 기술 환경이 실시간으로 변하는 오늘날, 기업의 서사는 고정된 메시지가 아니라 전략 전환 속도에 맞게 유연하게 재구성되어야 하는 대상이 되었다.이러한 흐름 속에서 등장한 개념이 내러티브 애질리티(Narrative Agility)다. 2025년 이 용어를 처음 언급한 글로벌 전략 커뮤니케이션 전문가 니콜라스 러브(Nicholas Love)는, 이를 문화적 흐름을 예민하게 포착해 브랜드의 목소리를 조정하는 마케팅 전략의 일환으로 설명했다. 그러나 이 개념은 마케팅을 넘어, 산업의 변화 속에서 기업의 역할과 존재 이유를 새롭게 설정하는 전사 전략 차원으로 확장될 수 있다.이러한 논의를 바탕으로, IGM은 내러티브 애질리티를 변화하는 기술, 문화, 시장 상황에 맞게 기업의 의미와 존재 이유를 동기화하고, 그 의미를 내부 구성원과 외부 고객이 납득할 수 있는 이야기로 유연하게 재구성하는 서사적 민첩성으로 정의한다. 다음 글에서 이어지는 사례에서는 내러티브 애질리티가 실제 비즈니스 현장에서 어떻게 구현되는지 살펴본다.* '내러티브 애질리티를 발휘하는 기업 사례'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· “비즈니스 트랜스포메이션은 왜 실패하는가: 성공하는 리더의 차별화된 전략”, Kearney Insight, 2026.01.16· “AI is a 5layer cake”, Jensen Huang, Nvidia Blog, 2026.03.10· “Narrative Agility: How Brands Win the Moment Without Losing Themselves”, Nicholas Love, Dope Thinkers Only, 2025.10.29· “Valentino trashed for ‘tacky’ and ‘lazy’ AI ad: Fashionistas accuse luxe couture brand of choosing ‘efficiency over artistry’”, New York Post, 2025.12.03· “Agentforce Marks Salesforce’s Critical Pivot To Autonomous AI”, Forbes, 2025.12.08· “Nike Reintroduces “Just Do It” to Today’s Generation with “Why Do It?” Campaign”, Nike Newsroom, 2025.09.04

  작성자 작성일 05-19 조회 469
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  [프리즘] 전 세계가 사활 건 바이오 기술! 합성생물학…

  * '바이오 기술' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 '프리즘'에 게시된 글로, 총 2편으로 나뉘어 연재됩니다.석유화학 100년 질서를 뒤흔들‘바이오’의 거대한 물결지금까지 우리가 당연히 여겨온 제조의 공식이 변화하고 있다. 우리가 매일 접하는 페트병, 옷, 화장품, 의약품 등 대부분의 제품은 석유를 정제하거나 자연에서 원료를 추출해 만들어왔다. 앞으로는 세포나 미생물 등 생명체(Bio)를 소프트웨어처럼 설계해 원하는 물질을 찍어내는 ‘바이오 제조’가 산업의 판도를 통째로 바꿀 것으로 예상된다. 글로벌 컨설팅사 맥킨지앤컴퍼니(Mckinsey&Company)는 전 세계 제조 제품의 약 60%를 생물학적 공정(Biologically)으로 생산할 수 있다고 전망한다. 값비싸고 느리게 연구되던 실험실의 아이디어들이 AI, 로봇 등 기술을 통해 압도적인 속도로 현실화되고 있기 때문이다.이미 세계 주요국은 국가의 사활을 걸고 ‘바이오 패권’ 전쟁에 돌입했다. 바이오 혁신을 이끄는 핵심 기술인 '합성생물학'과 이를 구현하는 필수 인프라 '바이오파운드리'에 대해 살펴보자.합성생물학(Synthetic Biology)이란?‘합성생물학’은 생명과학에 공학적 개념을 접목해 인공적으로 생명 시스템(유전자, 단백질, 세포 등)을 설계, 제작, 합성하는 학문이자 기술이다. 예를 들어 바닐라 향을 내는 원료인 ‘바닐린’을 생산하는 경우, 전통적인 방식으로는 바닐라 난초를 재배하고 → 열매에서 바닐린 성분을 추출해 → 향료로 사용한다. 그런데 천연 바닐라는 생산량이 적고 가격도 매우 비싸다는 단점이 있다. 합성생물학에서는 바닐린을 만드는 데 필요한 여러 유전자를 미생물에 조합해 넣고 → 그 미생물을 발효 탱크에서 배양하여 → 바닐린을 생산한다. 이렇게 하면 식물을 재배하지 않아도 향료를 생산할 수 있다. 이처럼 합성생물학은 소프트웨어를 설계하듯 생명 시스템을 설계하고 조합해 원하는 생명체 기능을 만들 수 있다.바이오파운드리(Biofoundry)란?그런데 아무리 뛰어난 설계 아이디어라도, 실제 산업으로 연결하는 과정은 쉽지 않다. 합성생물학은 설계(Design)-제작(Build)-시험(Test)-학습(Learn)으로 이어지는 ‘DBTL 사이클’을 반복하며 발전하는데, 이 연구개발 과정은 모두 사람 손을 거쳐야 하기 때문에 오랜 기간 동안 막대한 비용이 든다. 이러한 고질적인 문제를 해결하는 인프라가 바로 ‘바이오파운드리’다.바이오파운드리는 반도체 산업의 ‘파운드리’ 개념에서 출발한 용어다. 반도체 파운드리가 설계도에 따라 칩을 대량 생산하는 것처럼, 바이오파운드리는 AI, 로봇 등 디지털 기술을 접목해 합성생물학의 연구개발 과정을 표준화, 고속화, 자동화한 인프라다. 쉽게 말해, 24시간 돌아가는 세포 공장이라고 할 수 있다. 연구원이 상주하지 않아도 DBTL 사이클을 무한 반복할 수 있기 때문에 신약이나 신소재 개발에 걸리던 수년의 시간을 수주, 또는 수일로 단축할 수 있다.이처럼 바이오파운드리가 등장하면서 합성생물학 시장의 발전 가능성이 커지고 있다. 맥킨지는 2030년대에 합성생물학 시장 규모가 최대 3조6,000억 달러(약 4,865조 원)까지 커질 것으로 전망한다. 이는 반도체 시장 성장 예상 규모의 3배 수준에 달한다. 합성생물학과 바이오파운드리는 아직 태동한지 30년도 채 되지 않았지만 막대한 경제적 가치를 창출할 첨단 바이오 기술로 빠르게 부상하고 있다.* '바이오파운드리가 만드는 산업별 변화 사례'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· “백신 제조 수십배 빠르게! 국가 바이오파운드리 본궤도”, 2025.4.10, 서울경제· "합성생물학의 데이터 기반 글로벌 연구동향과 국가경쟁력 분석", 2024.12.30, 한국과학기술정보연구원· “아하 바이오! 반도체파운드리만 있나? 바이오파운드리도 있다”, 2023.12.7, 한국생물공학회· 「국가 합성생물학 이니셔티브」, 2022.11.29, 과학기술정보통신부· “새 균주 만드는데 단 2.5분…'바이오파운드리'가 BT 판을 바꾼다”, 2020.7.22, 한경비즈니스· “Inside Ginkgo and Bayer’s quest to rewrite the fertilizer rulebook: The race to create next-gen nitrogen-fixing biologicals”, 2025.11.3, AFN· “Sumitomo Chemical Achieves Scale-Up of Its Proprietary Process for Producing Propylene Directly from Ethano”, 2025.8.20, Sumitomo Chemical· “Ginkgo Bioworks and Sumitomo Chemical Announce Expanded Partnership To Develop Functional Chemicals with Synthetic Biology”, 2023.7.18, Sumitomo Chemical· “U.S loans $1.1 bln to Ginkgo Bioworks for pandemic effort”, 2020.11.25, Reuters· The Bio Revolution: Innovations transforming economies, societies, and our lives, 2020.5.13, Mckinsey & Company

  작성자 작성일 04-22 조회 723
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  [프리즘] AI 시대 진짜 권력, 데이터센터(AIDC)…

  ※ 'AI 차세대 인프라, AIDC' 콘텐츠는 2편으로 연재됩니다.AI 모델 경쟁은 끝났다!이제 '인프라 격차'가 승부를 가른다AI 경쟁의 승부처가 바뀌고 있다. GPU와 같은 고성능 ‘칩’을 확보하는 것에서 AI를 안정적으로 운영할 수 있는 ‘인프라’를 갖추는 것으로 이동했다. AI가 단순한 ‘실험’ 단계를 벗어나 대규모 연산을 실시간 서비스에 적용하는 ‘실행’ 단계로 진입했기 때문이다. 실제로 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 최근 실적 발표를 통해 “현재 AI 수요에 비해 인프라 공급이 턱없이 부족한 상황이며, 인프라 구축의 속도가 곧 우리의 성장 속도를 결정할 것”이라고 강조했다. 또한, 인프라의 차이는 곧 기업의 재무 성과로 이어진다. 동일한 AI 모델이라도 어떤 인프라 환경에서 운영하느냐에 따라 총소유비용(TCO)을 최대 40%까지 절감할 수 있기 때문이다.AI 시대의 인프라인 AIDC(AI Data Center)는 이제 AI 품질 뿐 아니라 비용와 수익성을 좌우하는 핵심 요소가 되었다. 구글, 마이크로소프트와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 올해에만 약 5,000억 달러(한화 약 720조 원)를 AIDC에 쏟아붓는 이유도 바로 여기에 있다. 우리 기업의 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 AIDC를 어떻게 활용할 수 있을지 살펴보자.왜 지금 AIDC(AI Data Center)인가?기존의 데이터센터(DC)가 단순 '저장소'였다면, AIDC는 거대한 '연산 공장'이다. 즉 AIDC는 대규모 AI 연산을 처리하기 위해 설계된 데이터센터로, AI 모델의 학습과 추론을 안정적으로 수행하기 위한 차세대 컴퓨팅 인프라다. 앞으로 AI를 활용하지 않는 기업은 없을 것이다. 그렇기 때문에 AI로 인한 장애나 비효율은 단순한 기술 이슈를 넘어 기업의 생산성 저하, 비용 증가, 운영 리스크로 직결될 것이다. AIDC에 주목해야 하는 이유이자 핵심 기술은 다음과 같다.1) 전력 확보가 곧 생산력AI는 ‘전기 먹는 하마’로 불릴 만큼 엄청난 전력을 소모한다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2030년 데이터센터의 전력 사용량이 일본 전체 소비량에 육박할 것이라는 전망이 나올 정도로, 이제 AI 경쟁의 핵심은 칩 확보를 넘어 '안정적인 전력 수급'으로 옮겨가고 있다. 이에 따라 AIDC의 전력 설계 역시 세 가지 방향으로 변화하고 있다.먼저, 과거 국내 가정용 전압을 110V에서 220V로 전환했듯, AIDC의 전압을 12V에서 48V로 높여 에너지 손실과 발열을 원천적으로 줄이고 있다. 또한, 급증하는 AI 서비스 수요에 즉각 대응할 수 있도록 전원 시스템을 모듈화하여 설치 속도와 확장성을 높였다. 마지막으로, 서비스 중단이 곧 치명적인 장애로 이어지는 AI 특성을 고려해 운영 중에도 장비를 교체할 수 있는 '핫 스와퍼블' 구조를 도입해 24시간 무중단 운영이 가능하도록 했다.2) 발열 제어가 곧 비용AIDC에서는 ‘발열과의 전쟁’이 진행 중이다. 서버에서 발생하는 막대한 열을 잡지 못하면 시스템 장애로 이어져 서비스 자체가 불가능해지기 때문이다. 실제로 데이터센터 전력의 최대 50%가 냉각에 소비될 만큼 발열 제어는 핵심 과제이며, 최근에는 기존의 바람(공랭식) 대신 액체로 열을 식히는 방식이 대안으로 떠오르고 있다. 대표적으로 칩 표면에 냉각판을 붙여 열을 직접 흡수하는 D2C(Direct-to-Chip) 방식이 있다. 전기가 통하지 않는 특수 액체를 활용해 누수 위험을 낮추면서도 칩 온도를 안정적으로 유지한다.또한, 서버 전체를 특수 냉각액에 통째로 담그는 액침 냉각(Immersion Cooling) 방식도 주목받고 있다. 이는 냉각액이 열을 100% 흡수하여 별도의 에어컨 설비가 필요 없을 만큼 에너지 효율이 극대화되는 방식이다. 액침 냉각에 사용되는 냉각액은 D2C 방식보다 높은 온도에서도 작동할 수 있어서 더 오랜 시간 사용할 수 있다. 여기에 냉각기(Chiller)까지 사용한다면, 에너지 효율은 더 높아진다. 엔비디아 역시 차세대 반도체 ‘블랙웰’에 이러한 액체 냉각 도입을 선언하며 냉각 인프라의 거대한 변화를 예고했다.3) 제한된 공간 내 연산 능력 극대화AIDC는 거대한 하나의 슈퍼 컴퓨터처럼 유기적으로 작동해야 한다. 아무리 성능 좋은 AI 칩을 쓰더라도 칩 사이의 통로가 좁으면 데이터 병목 현상이 발생하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터센터의 네트워크 구조도 빠르게 변화하고 있다. 먼저, 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 네트워크 대역폭을 확대하고 있으며, 네트워크 장비에 자체적인 연산 기능을 탑재해 데이터 처리 속도를 높이는 방식도 도입하고 있다. 또한, 보안 체계에 있어도 속도가 지연되지 않도록 이를 자동화하는 기술도 함께 적용하고 있다.AIDC에서는 단순한 규모보다, 제한된 공간 안에 얼마나 많은 연산 능력을 집약할 수 있는지가 중요하다. AI는 칩끼리 데이터를 주고받는 빈도가 매우 높기 때문에, 서버 간 거리를 최소화하는 고밀도 설계가 필수적이다. 서버를 촘촘하게 배치해 데이터 전송 지연을 줄이는 것이 곧 성능이자 운영 효율로 직결되기 때문입니다. 마지막으로, 예측하기 어려운 AI 수요에 민첩하게 대응하기 위해, 최근에는 처음부터 거대하게 짓기보다 필요할 때마다 조립하여 늘리는 모듈형 설계를 도입하고 있다. 이러한 방식은 구축 기간을 획기적으로 단축할 뿐만 아니라, 수요 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 큰 장점이 있다.* '리더를 위한 AIDC 구축 전략 시나리오'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· “AI 시대, AIDC의 전략적 의미와 활용 방향: 필수 인프라인가, 새로운 비즈니스 기회인가”, Kearney Blog, 2026· AI Data Center Market Size, Share & Trends Analysis Report 2025-2030, MarketResearch, Apr 08, 2025· “What is an AI data center?”, IBM, 2025· "칩보다 전기가 더 중요"… AI 경쟁핵심 변수 떠오른 전력, 조선일보, 2025. 09· “AI 데이터센터 열 식혀줄 해법…42조 '액침냉각' 시장 경쟁 본격화”, 중앙일보, 2024· “Understanding direct-to-chip cooling in HPC infrastructure: A deep dive into liquid cooling”, VERTIV· “[심층분석] 액침냉각 기술의 현재와 미래: AI 데이터센터 냉각 트렌드”, kt cloud 기술 블로그, 2025· “Immersion cooling systems: Advantages and deployment strategies for AI and HPC data centers”, VERTIV· ““AI가 전기를 삼킨다”…3700억달러 쏟고도 ‘블랙아웃 공포’ [AIDC 인프라 전쟁①]”, 쿠키뉴스, 2025· “Constellation to Launch Crane Clean Energy Center, Restoring Jobs and Carbon-Free Power to The Grid”, Constellation Energy, 2024· “Breaking Down the AI server data center cost”, Uvation, July 2025

  작성자 작성일 04-13 조회 4368
• 43

  [시금치] 철썩 같이 믿은 15년 파트너가 경쟁사로 떠…

  넷플릭스 오리지널 시리즈 '브리저튼' 보셨나요? 19세기 영국 사교계를 배경으로 하는 로맨스 드라마인데요. 클래식한 시대극에 현대적인 설정을 더한 시나리오와 연출로 전세계적인 흥행을 이어가고 있습니다. 특히 이번에 공개된 시즌4에서는 한국계 배우 ‘하예린’이 주인공으로 등장해 국내에서 큰 관심을 얻었죠. 브리저튼은 단순히 인기 드라마를 넘어 플랫폼 성장에 실질적인 영향을 준 대표 IP이기도 합니다. 브리저튼 세계관은 글로벌 기준 약 10억 달러(1조 3천억 원) 규모의 경제적 가치를 창출하고 있다고 해요. 실제로 시즌1이 처음 공개되자마자 3주 만에 전세계 8천2백만 가구가 시청하며 넷플릭스 역대 최고 기록을 세웠습니다. 한 시즌이 공개될 때마다 약 170만 명 가까이 신규 가입자 유입 효과가 있다고도 하죠.이렇게 대단한 작품을 만든 사람이 누구냐고요? 바로 숀다 라임스(Shonda Rhimes)입니다. 이미 업계에서는 히트 메이커로 정평이 난 작가죠. 대표작으로는 미국 방송 역사에 한 획을 그은 메디컬 드라마 '그레이 아나토미'가 있습니다. 숀다는 원래 ABC(디즈니가 소유한 미국 대표 방송사) 소속이었습니다. ABC에서 TV 시리즈 작가로 데뷔했고, 무려 15년 간 전속 계약을 유지했습니다. 그래서 그녀가 2017년 돌연 경쟁사인 넷플릭스로 이적한다는 소식이 전해졌을 때, 업계는 크게 술렁였습니다. 그런데 더 흥미로운 사실은, 숀다 라임스가 이적하게 된 결정적 계기가 ‘디즈니랜드 티켓 한 장’ 때문이라는 것입니다.숀다의 계약 조건에는 본인과 보모의 디즈니랜드 자유이용권이 포함되어 있었습니다. 그런데 바쁜 일정 탓에 직접 갈 일은 많지 않았죠. 그래서 아이들을 자주 돌보아주는 여동생 명의로 티켓을 대신 발급해달라고 요청합니다. 반응은 썩 달갑지 않았습니다. “원래 이렇게는 안 해 드려요.” 라는 말까지 들어야 했죠. 그렇게 유모와 여동생이 아이들을 데리고 디즈니랜드에 간 날, 또 한 번 문제가 생깁니다. 여동생의 티켓이 입구에서 ‘사용 불가’로 뜬 겁니다. 단순한 오류라고 생각한 숀다는 디즈니 임원에게 직접 전화를 겁니다. 상황을 설명하며 도움을 요청했죠. 하지만 돌아온 대답은 예상보다 더 차가웠습니다.“숀다, 그 정도 해 줬으면 충분하지 않아요?”그 순간 그녀는 깨달았다고 합니다. ‘아, 이게 이 사람들이 생각하는 내 가치구나.’그리고 곧바로 대리인에게 전화를 걸어 이렇게 말했다고 하죠.“지금 당장, 넷플릭스로 갈 수 있는 방법을 알아봐 주세요.”이 이야기를 들으면, 문득 이런 생각이 듭니다. ‘정말 이 모든 일이, 디즈니랜드 티켓 한 장 때문이었을까?’ 아마 아닐 겁니다. 이 사건은 티켓의 문제가 아니라, 무너진 신뢰의 문제에 더 가깝습니다. 구성원 복지로 제공된 티켓의 명의를 바꾸는 일은 원칙적으로 어려웠을 수도 있습니다. 하지만 숀다 라임스는 ABC에 약 20억 달러 이상의 가치를 만들어 온 오랜 파트너였습니다. 그에 비하면 400달러짜리 티켓은 디즈니 입장에서 얼마든지 유연하게 대응할 수 있는 사안이었죠. 그럼에도 불구하고, 가능하다고 했다가 번복하고, 문제가 생겼을 때 충분한 배려가 없었으며, 마지막에는 무례한 한 마디까지 더해졌습니다. 이 모든 과정이 쌓이면서 관계는 서서히 무너진 것입니다. 결국 숀다 라임스는 1억 5천만 달러에 달하는 파격적인 러브콜을 받으며, 넷플릭스로 떠났습니다.흔히 사람들은 협상이나 계약이 테이블 위에서 끝난다고 생각합니다. 그래서 종종 ‘이기는 것’, ‘이익을 얻는 것’에 몰두하곤 하죠. 협상이 끝나고 나면 ‘잡힌 물고기’로 여기며 소홀히 대하기도 합니다. 하지만 이런 태도로 인해, 그 다음 기회가 영영 오지 않을 수도 있습니다. 반대로 협상의 결과와는 관계 없이 따뜻한 감정과 신뢰를 남기면, 그것이 더 큰 협상으로 이어지는 물꼬가 되기도 합니다. 결국 협상의 승패를 좌우하는 것은 거창한 조건이 아니라, 작은 유연성, 사소한 배려, 따뜻한 말 한 마디일지도 모릅니다.당신은 눈앞의 400달러를 지켜내는 원칙주의자인가요, 아니면 상대의 감정을 헤아려 더 큰 판을 만들어내는 협상가인가요?* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 03-27 조회 666
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  [프리즘] 성공은 과학이다! 필승하는 '실험 조직'의 …

  ※ '실험 조직' 콘텐츠는 총 2편으로 연재됩니다."기업이 실험하지 않는 날은, 곧 돈을 잃은 하루"빅테크, 스타트업의 일하는 방식으로 여겨졌던 ‘실험’의 장벽이 허물어졌다. IT 기술의 발전으로 기업 곳곳에 데이터가 쌓이고 있고, 노코드·로우코드, 생성형 AI 덕분에 비개발 부서(기획, 마케팅, 영업 등)도 데이터를 전보다 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 문제는, 실험의 문턱이 낮아진 만큼 경쟁의 속도가 훨씬 더 빨라졌다는 것이다. 이미 민첩한 대기업과 선도 기업은 작고 빠르게 가설을 검증하고 그 결과를 학습하는 ‘실험 조직’으로 변모하고 있다. 반면 여전히 ‘절대 실패하면 안 된다(Never Fail)’며 돌다리만 두드리는 기업은, ‘절대 승리할 수 없는(Never win)’ 조직으로 밀려나고 있다.실험 경제학의 대가로 불리는 존 리스트(John List) 시카고대 교수는 “기업이 실험하지 않는 날은, 곧 돈을 잃는 하루”라고 경고한다. 매일 기회비용을 지불하며 스스로를 도태시키지 않으려면 어서 ‘실험 조직(Experimentation organization)’으로 변화해야 한다. 그렇다면, 앞서가는 실험 조직은 무엇을 하고 있을까? 실험 조직으로 거듭나기 위해서는 무엇부터 시작해야 할까? 그 답을 알아보자.빅테크·스타트업은 대표적인 실험 조직!이들은 어떤 실험을 할까?실험(Experimentation)이란 아이디어에 대한 가설(hypothesis)을 세우고, 작고 빠르게 테스트(Test)하여, 그 결과를 학습(Learning)하는 과정이다. 가설이 틀리더라도 괜찮다. 테스트를 통해 얻은 데이터와 인사이트를 다음 의사결정에 반영하는 것이 중요하다. 25년간 실리콘밸리 기업을 연구한 하버드경영대학원 스테판 톰키(Stefan Thomke) 교수는 마이크로소프트, 아마존, 구글 등 빅테크 기업은 모두 실험 조직이라는 공통점을 지닌다고 말한다. 일례로, 구글에서는 한 해에만 1만 건이 넘는 실험이 실시될 정도다.또한, 스타트업의 대표적인 일하는 방식인 린스타트업(Lean startup)도 실험이 핵심 개념이다. 빅테크 기업과 스타트업이 주로 활용하는 실험 방식으로는 RAT, MVP, MLP, A/B 테스트 등이 있다. 각 방식의 특징과 사례를 살펴보자.1) RAT(Riskiest Assumption Test)RAT은 이름 그대로 ‘가장 위험한 가정’을 검증하는 방식이다. 제품·서비스를 본격적으로 개발하기 전, 아이디어 구상 단계에서 유용하게 사용된다. RAT는 아이디어가 성공하기 위해 반드시 충족되어야 하는 ‘핵심 전제조건’을 선별하고, 이를 최소 비용으로 실험하는 것이다. RAT의 초점은 ‘무엇을 만들 것인가’가 아니라, ‘이 아이디어가 성공하기 위한 전제조건이 타당한가’를 확인하는 데 있다.클라우드 기반 파일 저장 및 공유 서비스 기업 드롭박스의 ‘제품 소개 영상’은 RAT의 대표적인 사례다. 드롭박스는 제품 개발에 착수하기 전 ‘사람들이 로컬 저장이 아닌 클라우드 방식의 파일 동기화 개념을 이해하고 신뢰할 것인지’ 우선 검증하고자 했다. 이를 위해 실제 제품은 없었지만, 3분 미만의 제품 소개 영상을 제작해 온라인에 공개했다. 그 결과, 수만 명이 베타 서비스 대기자로 등록했다. 이로써 드롭박스는 개발에 자원과 시간을 들이기 전 ‘핵심 전제조건’을 성공적으로 검증할 수 있었다.2) MVP(Minimum Viable Product)와 MLP(Minimum Lovable Product)MVP와 MLP는 완벽한 제품을 만들기보다, 핵심만을 구현한 제품·서비스를 만들어 시장 반응을 빠르게 검증하는 방식이다. 두 방법 모두 개발 단계부터 빠르게 시장의 피드백을 받아 수정·보완하는 것을 목표로 하지만, 초점이 다르다. MVP는 최소 단위의 ‘핵심 기능’을 구현하여 이 기능이 실제로 작동하는지 그리고 시장 수요가 있는지 확인하는 데 중점을 둔다. 반면 MLP는 최소 단위의 ‘매력적인 경험’을 제공하여 고객이 이 제품·서비스를 좋아하는지 그리고 계속 사용하고 싶은지를 확인한다.MVP의 대표적인 사례는 차량 호출 플랫폼 우버의 베타 버전 앱이다. 우버는 ‘스마트폰을 이용한 차량 호출 서비스’가 작동하는지 검증하기 위해, 우버캡(UberCap)이라는 베타 버전 앱을 출시했다. 이 앱은 차량 호출과 결제 기능만 제공했으며, 서비스 지역은 샌프란시스코로 한정됐다. 우버는 이 베타 버전을 통해 서비스의 실현가능성을 입증했고, 그 결과 125만 달러의 초기 투자금을 유치했다.MLP의 대표적인 사례로는 생산성 플랫폼 노션의 초기 제품이 있다. 노션은 문서 작성·관리 같은 핵심 기능 구현을 넘어, 사용자가 ‘나만의 작업 공간을 꾸미는 경험’을 할 수 있는 초기 제품을 선보였다. 이 경험에 만족한 초기 사용자들이 자발적으로 템플릿을 제작·공유하기 시작했고, 이것이 노션 성장의 동력이 되었다.3) A/B 테스트A/B 테스트는 제품·서비스의 두 가지(또는 그 이상의) 버전을 실제 사용자에게 노출해, 어떤 버전이 더 효과적인지 검증하는 방식이다. 예를 들어, 웹사이트의 문구, 색상, 폰트 등을 달리해 클릭률이 더 높은 버전을 찾아내는 식이다. 여행 플랫폼 익스피디아그룹 CEO 마크 오커스트롬(Mark Okerstrom)은 “우리는 매순간 수백만 명의 방문자를 대상으로 수백 건의 실험을 동시에 진행한다. 덕분에 고객이 뭘 원하는지 더 이상 추측할 필요가 없다”며 실험의 효과를 강조한다.넷플릭스 몰아보기를 더 편리하게 만든 핵심 기능 ‘Skip intro’도 A/B 테스트를 통해 탄생했다. 넷플릭스는 데이터 분석을 통해 사용자들이 콘텐츠 시작 후 처음 5분 이내에 재생바를 조작해 인트로를 건너뛰는 패턴을 발견했다. 이를 토대로 인트로 구간을 한 번에 건너뛸 수 있는 새로운 버튼을 구상했다. 버튼 이름을 정하는 과정에서 Jump Past Credits, Skip Credits, Jump Ahead, Skip Intro, Skip 등 여러 후보가 논의됐다. 주목할 점은 무엇이 좋을지 내부 회의로 결정하지 않는다는 것이다. 넷플릭스는 미국, 영국, 캐나다의 250개 시리즈에 테스트를 진행했고, 실제 사용자의 반응이 가장 좋은 것으로 결정했다.A/B 테스트가 작은 개선 활동으로 보일 수 있다. 하지만 사소해 보이는 UI/UX 변화가 얼마나 큰 경제적 가치를 창출할 수 있는지는 마이크로소프트의 사례가 증명한다. 마이크로소프트 검색엔진 빙의 한 직원이 광고 헤드라인 노출 방식을 바꾸자는 제안을 했다. A/B 테스트 결과는 놀라웠다. 헤드라인만 바꿨을 뿐인데 매출이 12%나 증가한 것이다. 미국 시장에서만 1억 달러 이상의 추가 수익을 창출했다. 이 실험은 빙 역사상 가장 높을 수익을 낸 아이디어로 평가받는다.* '우리 조직, 실험 조직으로 만드는 방법'은 다음 글에서 이어집니다.

  작성자 작성일 03-09 조회 1187
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  [시금치] 지지부진하던 구성원의 작업 능률, 갑자기 1…

  세계 2차 대전 당시, 젊은 과학자 리처드 파인만은 ‘맨해튼 프로젝트’에 참여하게 됩니다. 세계 최초로 원자 폭탄을 개발하는 극비 군사 작전이었죠. 파인만은 폭탄의 임계 질량을 계산하는 이론팀의 관리직을 맡게 됩니다. 임계 질량을 넘는 순간 그대로 폭발하기 때문에, 정확한 계산 값을 찾아내야 하는 그들의 임무는 전체 프로젝트에서 아주 중요한 일이었습니다. 당시에는 신기술이었던 컴퓨터가 있었지만, 막 등장한 기계는 계산 오류가 많았고 결국 사람의 손이 필요했죠. 그래서 전국에서 가장 수학을 잘하는 학생들을 모아, 계산을 시켰습니다.여기서 문제가 생깁니다. 워낙 극비리에 진행된 나머지, 참여자들조차 자신들이 무엇을 만들고 있는지 몰랐다는 건데요. 이유도 알려주지 않은 채 반복 계산을 시키자, 학생들은 빠르게 싫증을 내기 시작했습니다. 이대로는 안 되겠다고 판단한 파인만은 특단의 조치를 취합니다. 학생들도 이것이 얼마나 중요한 일인지 알아야 한다고 생각했기 때문이죠. 그는 프로젝트의 수장인 오펜하이머를 설득한 끝에 정부의 특별 허가를 받아냈습니다. 덕분에 학생들은 자신들이 지금 핵폭탄을 만드는 프로젝트에 참여하고 있으며, 이 계산이 폭탄 개발에 가장 중요한 핵심이라는 사실을 알게 되었습니다.그랬더니 어떤 일이 벌어졌을까요? 학생들의 태도는 180도 달라졌습니다. 시키지도 않았는데 밤을 새워 일하기 시작했습니다. 게다가 자꾸 오류가 나는 이유를 스스로 찾아내기도 하고, 더 효율적인 계산 방법을 찾아내려고 노력하기도 했죠. 그 결과 작업 능률은 거의 10배는 올라갔다고 합니다.파인만이 그들에게 알려준 것은 바로 일의 목적(purpose)입니다. 우리가 지금 이 일을 왜 하는지, 어디로 연결되는지, 궁극적으로 어떤 가치를 창출하는지를 담고 있죠. 목적이 일의 지루함을 줄여주거나 난이도를 낮춰주지는 않습니다. 하지만 사람의 태도를 바꿉니다. “돈 받고 하는 일이니까 시키는 대로 하면 되지.”라고 생각하는 사람도, 자신의 일이 어디로 연결되는지 이해하는 순간 조금은 다르게 움직이게 됩니다.AI가 보편화된 지금, 우리는 '목적'의 힘에 주목해야 합니다. 기술이 상향 평준화되어 누구나 비슷한 도구를 가질 수 있는 시대일수록, 결과물의 마지막 한 끗을 결정짓는 건 결국 사람의 '태도'이기 때문입니다. 파인만의 팀에도 당시 최첨단 기술이었던 컴퓨터가 있었지만, 업무 효율을 10배나 끌어올릴 수 있었던 것은 사람들의 마음가짐 덕분이었죠. 어쩌면 AI 시대 리더에게 중요한 역할은 ‘일의 목적을 설계하는 일’일지도 모릅니다.여러분은 구성원들과 ‘우리가 지금 왜 일하는지’에 대해 얼마나 자주 이야기 하시나요?그 대답 속에 우리 조직의 10배 성장이 숨어 있을지도 모릅니다.* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 02-27 조회 1094