<div>이기봉 대표㈜센트릭덴탈솔루션 치과기공센터<figure><img src="https://www.dentalarirang.com/news/photo/202503/43928_74113_1019.jpg" /></figure>인간의 일상생활을 송두리째 바꿀만한 인공지능의 엄청난 발전이 쉼 없이 진행중입니다.일상생활뿐만 아니라 우리 치과계에서 AI 활용이 매우 빠른 속도로 진행될 것으로 예상됩니다.지난 칼럼에서 언급한 기억이 납니다.미국의 엔비디아, 구글, 메타, 오픈AI 등의 전유물로만 여겨지던 AI 생태계는 올해 초 중국의 ‘딥시크’가 내놓은 생성형 AI ‘R1’으로 요동쳤습니다. 그렇다면 인터넷 선진국, 반도체 수출 대국을 앞세우며 디지털 선진국임을 자부하던 우리는 어떤 상황일까요?여러 가지 지표를 놓고 보았을 때 한국에서 생성형 AI와 같은 인공지능이 나올 수 있는 가능성은 그리 높아 보이지 않습니다. 그렇다고 우리는 과연 낙담만 해야 할까요.우리는 이미 선진국에서 개발한 프로그램들을 직접 개발해서 소유해야 한다는 강박관념이 있는 것 같습니다. 어쩌면 무한 희망 고문일지도 모르겠습니다. 남이 만들어 놓은 것을 토대로 각 분야에서 우리가 할 수 있는 일을 해야 합니다.치과기공계로 돌아와 보면, 모든 치과기공소가 모든 제품을 처음부터 끝까지 모두 제조해야 한다는 일종의 강박관념이 있는 것은 아닌가 생각합니다.인력과 고가의 장비가 필요한 보철물 제작시스템을 모든 기공소가 소유하기란 힘듭니다. 우리는 그러한 생각에서 벗어나서 공유하고 의뢰하는 협업 문화가 필요한 것 같습니다.일종의 벤더시스템입니다. 상호 필요에 의해서 연합하는 얼라이언스입니다. 과도한 투자보다는 가성비 넘치는 투자가 우리 생태계를 살릴 수 있는 길인 것 같습니다.</div>

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/03/11/news-p.v1.20250311.a0ab5ff11fdc4f97ac041291ca463a1c_P2.png" />인간은 인공지능(AI)에 의해 대체되지 않을 것이다. AI를 다룰 줄 아는 인간에 의해 대체 될 것이다. 생성형 AI를 활용해 생산성을 몇 배나 끌어 올린 작가나 카피라이터, AI 도움을 받는 소프트웨어(SW) 개발자를 찾는 건 이미 어려운 일이 아니다. 만약 현재의 생성형 AI가 기술적 변곡점에 도달했다면 향후 고용시장은 다분히 혼재된 형태가 될 것이다. AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 인력 수요는 계속 증가하지만 단순 반복적인, 즉 에스모글루와 오토 교수가 정의한 '일상적' 업무의 일자리는 낙관적으로 예상하기 어렵다는 의미다.비슷한 상황은 이미 존재했다. 지난 2000년대 초반 정보화로 인한 세계화는 대부분의 SW 개발 업무를 인도와 같은 국가로 아웃소싱했다. 양질의 저비용 노동력 효과는 강력했다. 하지만 머잖아 기존 개발자 연봉은 인플레이션을 상쇄하고 남을 만큼 높아졌다. 스마트폰과 인터넷 사용이 보편화되면서 새로운 SW 기반 솔루션에 대한 수요가 폭증한 덕분이다. 앞으로도 이와 다르지 않다. AI시대 대다수 산업 분야에서 새롭게 등장한 문제 해결을 위해 AI 기술 수요가 증가할 것이기 때문이다.개인이 아닌 기업으로 확장하면 문제는 보다 명확해진다. 규모는 작지만 AI를 활용하는 민첩한 기업과 크지만 인간 노동력에 의존하는 기업을 가정해보자. 시간이 흐르면서 작은 기업은 큰 기업에 비해 비슷하거나 더 나은 품질의 상품을 더 저렴하게 생산하기 시작하면서 큰 기업의 시장 점유율을 빼앗을 것이다. 작은 기업의 경제적이고 효율적인 공급으로 소비자는 이익을 얻게 되지만 일자리 감소의 직접적 영향을 받는 이들에게는 재앙이 될 것이다. 결국 이는 일자리 순감소로 이어지게 된다. 상상 속 우려가 아니다. 이미 온라인 프로그램을 통해 학습 지원 서비스를 제공하던 교육 기술 기업들이 많은 학생들이 생성형 AI를 활용해 숙제를 하는 탓에 빠르게 몰락하고 있다.AI는 전반적인 생산성을 높임과 동시에 여러 산업과 일자리를 대체하거나 파괴할 수도 있다. 극단적으로 노동 피라미드의 맨 아래의 사람들, 심지어는 중간에 해당하는 사무직 노동도 상당 부분 사라질 수 있다. 생산성 향상과 부의 축적이 노동 피라미드 맨 꼭대기에만 주어지고 나머지가 실직 상태로 남아 있는 사회는 결코 안정적일 수 없다. 세계적 교육 전문가 살만 칸은 실질적인 해결책은 노동 피라미드를 거꾸로 뒤집는 방법이라고 조언한다. AI와 협력하는 방법을 배운다면 대부분의 사람들이 뒤집어진 피라미드 상부에서 생산성을 높일 수 있다는 것이다. AI기술이 인구 대부분의 기술 수준을 크게 높일 수 있다면 상상 속에서만 가능한 일도 아닐 것이다.AI는 분명 인류에게 위험도, 기회도 될 수 있다. 기술 발전을 그저 관망하던 시기는 순식간에 지나버렸다. 충분한 관심과 AI 역량이 부족할 때 인류는 날로 정교해지는 속임수의 희생양이 될 수밖에 없다. 영상통화 속 가족이 급하게 돈을 요구할 경우 AI의 속임수임을 알아차릴 수 있는 사람은 몇 없을 것이다. 수많은 사람이 예금 인출을 위해 발을 동동 구르는 가짜 이미지를 만들어 사회관계망서비스(SNS)에 올릴 경우 뱅크런은 실제로 일어날 수도 있다.일부에서는 AI 발전 속도를 늦추는 것이 해법이라고 목소리 높인다. 하지만 이미 AI 기술은 램프 밖을 나와버렸다. 현 상황에서 대응책은 공공의 이익을 위해 기술을 활용하는 사람들에게 힘을 실어주는 일일지 모른다. 과거의 시스템과 시각으로 AI를 재단하는 시기는 지났다. 이제는 AI를 중심으로 제도와 활용 방식을 바꿀 때다. 그때야 비로소 AI전환이 시작될 수 있다. 그렇게 모든 사람이 분야와 역할에 상관없이 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있어야 한다. 엑셀처럼 말이다.김동영 KDI 전문연구원 kimdy@kdi.re.kr </div>

인간은 인공지능(AI)에 의해 대체되지 않을 것이다. AI를 다룰 줄 아는 인간에 의해 대체 될 것이다. 생성형 AI를 활용해 생산성을 몇 배나 끌어 올린 작가나 카피라이터, AI 도움을 받는 소프트웨어(SW) 개발자를 찾는 건 이미 어려운 일이 아니다. 만약 현재의 생성형 AI가 기술적 변곡점에 도달했다면 향후 고용시장은 다분히 혼재된 형태가 될 것이다. AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 인력 수요는 계속 증가하지만 단순 반복적인, 즉 에스모글루와 오토 교수가 정의한 '일상적' 업무의 일자리는 낙관적으로 예상하기 어렵다는 의미다.

[기고] AI의 민주화

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/03/13/news-p.v1.20250313.e28eca92c8704b5dbcd4ee66705179fa_P3.jpg" />산업의 지형을 뒤흔드는 혁신은 때때로 예상치 못한 곳에서 시작된다. 글로벌 빅테크 기업들이 기존 비즈니스 영역을 파괴하는 혁신의 주역이 되고 있다.구글과 마이크로소프트(MS), 엔비디아, 아마존, 애플, 오픈AI 같은 거대 기술기업들이 의료 데이터와 인공지능(AI)을 무기 삼아 신약개발부터 환자 관리까지 헬스케어 혁신을 주도하며 전통적인 제약·바이오 업계의 입지를 위협하고 있다.혁신의 포문은 2024년 노벨 화학상을 받은 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)가 열었다. 알파폴드는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 AI 프로그램으로 기존의 실험방법으로는 몇 년이 걸리던 단백질 구조를 단 몇 시간만에 예측해준다. 난치성 질환 치료, 분자·세포 수준의 생물학적 과정을 밝히는 길을 열어줬다.구글은 여기서 더 나아가 자회사 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)를 설립해 올해 안에 AI로 설계한 신약을 임상시험한다.MS는 자사의 클라우드 컴퓨팅과 AI 알고리즘을 결합해 신약 개발 과정을 가속화하는 플랫폼을 내놓았다. 다양한 제약 회사들과의 파트너십을 통해 AI 기반 신약 개발에 매진하고 있다.'칩의 제왕' 엔비디아도 하드웨어를 넘어 바이오 생태계로 영역을 확장하고 있다. 엔비디아는 강력한 GPU 기술을 바탕으로 단백질 서열 생성 및 결합 구조 예측 생성형 AI 플랫폼 '바이오니모(BioNeMo)'를 선보였다. 이 플랫폼으로 신약 개발 비용과 기간을 기존 대비 7분의 1 수준으로 단축할 수 있다고 강조하며 AI 신약개발 계획까지 밝혔다.아마존도 뒤질세라 'AWS 헬스'라는 이름 아래 제약사들의 신약 개발, 임상 연구, 의료 데이터 분석을 지원한다. 생성형 AI를 통해 환자의 진료 기록을 자동화으로 작성하고 관리를 돕는 건강 관리 시스템 AWS 헬스 스크라이브(AWS Health Scribe)도 내놓았다. 온라인 약국 회사 '필팩(PillPack)'을 인수해 '아마존 약국(Amazon Pharmacy)'까지 운영하며 전방위로 헬스케어 시장을 공략 중이다.애플은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스를 선도하고 있다. 애플워치를 통해 심전도 측정, 심박수 모니터링 등 건강 관련 기능을 제공하며 개인 건강 관리에 앞장서고 있다. 리서치 킷(ResearchKit)과 케어킷(CareKit)같은 플랫폼으로 연구자와 의료기관의 임상시험 설계 및 환자 데이터 활용을 돕는다.오픈AI까지 가세했다. 장수 연구 스타트업 레트로 바이오사이언스와 협력해 일반 세포를 젊은 줄기 세포로 바꿀 수 있는 단백질 설계 모델 'GPT-4b 마이크로(Micro)'를 개발했다. 최근에는 단백질 설계 모델 연구에 집중하는 등 생성형 AI 기술을 적극적으로 바이오 영역에 접목하려는 시도를 하고 있다.이처럼 빅테크 기업들이 의료 데이터와 클라우드 인프라, 빅데이터 분석 역량에 AI 기술력을 결합해 전례 없는 속도로 혁신을 가속화하고 있다.대량의 데이터를 빠르게 체계화하고 임상현장으로 직접 연결하는 능력은 빅테크가 가진 최대 강점이다. 이로써 전통 제약사들과는 전혀 다른 '새로운 연구 패러다임'을 만들어냄으로써 단백질 구조 예측, 유전체 빅데이터 분석, 원격진료 플랫폼, 질병 메커니즘 연구, 개인 맞춤형 치료, 임상시험 등 파괴적 혁신을 일으키고 있다.이는 단순 서비스 확장이 아니다. 21세기 최대 격전지로 불리는 헬스케어 시장 패권을 장악하기 위한 전략적 행보다. 기존 제약·바이오 업계가 고수하던 방식만으로는 빅테크가 창출하는 시장 변화 속도를 따라가기 어렵다. 'K바이오' 역시 글로벌 패러다임의 전환을 얼마나 빠르게 수용하고 적응하느냐에 미래가 달렸다. 전통 영역을 넘어서는 발상의 전환과 혁신이 필요한 시점이다.최은수 aSSIST 석학교수·인텔리빅스 대표·CES2025 혁신상 심사위원 </div>

산업의 지형을 뒤흔드는 혁신은 때때로 예상치 못한 곳에서 시작된다. 글로벌 빅테크 기업들이 기존 비즈니스 영역을 파괴하는 혁신의 주역이 되고 있다.

[최은수의 AI와 뉴비즈] 〈16〉산업경계 허무는 빅테크···'AI 신약' 패권 노린다

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202503/13/45091ead-8ab4-40f8-892b-0f17e2a790d4.jpg" /></figure>"디지털 경제가 새로운 산업 혁명을 일으키고 있는 가운데 인공지능(AI)의 빠른 발전이 이를 견인하는 강력한 엔진으로 작용하고 있습니다."야오진보(姚勁波) 58퉁청(同城) 회장 겸 최고경영자(CEO)는 급속한 기술 발전이 방대한 시장 공간과 산업 발전의 기회를 가져다 줬다고 밝혔다. 특히 민생 서비스 업계에서 AI의 응용이 산업 업그레이드를 이끌며 더 많은 고용 기회와 혁신을 만들어낼 것으로 내다봤다.58퉁청은 디지털 생활서비스 플랫폼을 구축해 업무 효율을 높였다. 또한 'AI+'를 통해 채용, 부동산 거래, 가사서비스 등 여러 업계에 기술 동력을 불어넣고 있다.그중 사용자, 중소∙영세기업, 근로자를 연결하는 가사서비스는 민생 개선과 더불어 고용 흡수와 소비 확대를 실현하는 중요 분야이기도 하다.58퉁청의 'AI 에이전트'는 가사관리사에 대한 리뷰와 기본 정보를 수집·정리하고 고용인의 요구사항을 매칭하여 취업률은 높이고 민원율은 낮추는 효과를 가져왔다.야오 회장은 "현재 가사서비스 산업의 온라인율은 10%도 채 되지 않아 생활서비스 업계 평균 수준을 크게 밑돈다"고 밝혔다. 그러면서 이는 'AI+가사서비스'의 응용 가능성이 방대함을 의미한다고 덧붙였다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202503/13/aa1f5655-fae9-4199-8d99-54348abddc20.jpg" /></figure>그는 AI가 이미 58퉁청의 여러 사업에서 눈에 띄는 실적을 내고 있다고 말했다. 대표적인 예로 '스마트 면접실'을 통해 더욱 정밀한 일자리 매칭이 가능해졌으며 디지털 휴먼 라이브방송, 실사형 가상현실(VR) 매물 투어 등 혁신기술로 부동산 거래 절차가 대폭 간소화됐다.하지만 관련 기술 및 도구의 보급과 관련해 초기 투자 규모가 크고 이를 도입한 매장이 많지 않으며 자원이 분산되는 등 문제가 존재한다. 이에 야오 회장은 국가 지원을 통해 AI 모델을 '범용'에서 '업계 전용'으로 전환해 민생서비스 업계 등의 스마트화 전환을 추진해야 한다고 제언했다.디지털 플랫폼과 스마트 도구의 융합으로 사업 역시 경계를 넓혀가고 있다. 특히 ▷실버 경제 ▷가사서비스 ▷스마트 양로 ▷의료·보건 ▷문화·관광·교육 분야에서 융합이 두드러진다.야오 회장은 AI와 가사서비스의 결합은 서비스 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 고령화 사회의 도래로 파생되는 다양한 사회 문제에 대비한 대응책이 될 수 있다고 강조했다. 로봇과 디지털 도구의 도움으로 가사서비스 종사자가 노인의 니즈를 정확하게 파악하고 양질의 서비스를 제공할 수 있다는 설명이다.최근 수년간 58퉁청은 인스(因時)로봇, 쑹옌(松延)동력, 쯔볜량(自變量)로봇(X Square) 등 기업에 투자하며 양로 로봇, 가사서비스 로봇 등 업계에서 새로운 기회를 모색하고 있다.출처 신화통신정리 차이나랩</div>

"디지털 경제가 새로운 산업 혁명을 일으키고 있는 가운데 인공지능(AI)의 빠른 발전이 이를 견인하는 강력한 엔진으로 작용하고 있습니다."

[Biz-inside,China] 노인 돌보고 가사관리사 추천까지...일상 속으로 들어온 AI

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/03/14/news-p.v1.20250314.994ca65dc83a46009fe944b5a68020bb_P2.png" />4차 산업혁명과 디지털 전환이 가속화되는 시대, 소프트웨어(SW) 역량은 국가와 지역의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이에 발맞춰 경남대학교는 2023년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의'SW중심대학'사업에 선정되며, 지역 산업과 사회의 디지털 대전환을 선도하는 중추적 역할을 수행하고 있다.국내 제조업의 최대 거점인 경남의 전통 제조업은 날이 갈수록 경쟁력이 저하되고 있어, 제조업의 스마트ICT 기술 접목과 AI응용을 통해 디지털 제조산업으로의 대전환이 시급하다. 이를 위해 기존처럼 공장 부지, 설비 투자 등의 하드웨어적 인프라보다 이러한 산업 대전환을 이끌어갈 인적 자원인 AI·SW 인재가 훨씬 더 중요한 산업 인프라가 되어 가고 있다.이제는 우리에게 익숙해진 AI·SW 기술은 산업의 모든 분야에서 활용하며, 개인의 삶의 질을 향상하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. AI·SW 기술의 발전은 기업의 생산성 향상, 과학 연구의 가속화, 의료 혁신, 교육 환경개선 등 다양한 분야에서 긍정적인 영향을 미치고 있다. 이에 따라 AI·SW 가치확산은 지속 가능한 사회적 변화를 이끄는 중요한 과제로 대두되고 있다.미래산업의 구조와 AI·SW 기술 발전에 따라, 앞으로의 기업 경쟁력은 AI·SW 역량에서 차이가 날 것이다. 디지털화와 자동화가 산업의 핵심 흐름으로 자리 잡고 있으며, 모든 분야에서 AI·SW 기술의 적용이 필수적이다. 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(loT), 클라우드 컴퓨팅 등의 최신 기술은 모두 AI·SW 개발과 혁신적 응용이 필요하므로 AI·SW 전문 인재는 미래 사회의 혁신적인 변화와 경제 성장에 중요한 역할을 할 것이다.AI·SW는 제조업, 금융, 의료, 교육, 유통 등 다양한 산업에서 활용되며, 혁신을 촉진하고 있다. AI기반 자동화 시스템과 데이터 분석 기술을 활용하여 효율적인 의사결정을 내리고, 비용을 절감하며, 생산성을 극대화할 수 있다. 또한 소비자로 하여금 보다 나은 서비스를 제공한다. 이러한 AI·SW 기술의 지속적인 개발을 위해서는 전문 인력 양성이 필수적이다. AI·SW 기술은 나날이 빠른 속도로 발전하기 때문에 교육기관에서는 AI·SW 교육에 대한 커리큘럼을 확대하고, 실습 중심의 교육을 강화해야 한다. 또한 초·중·고등학교에서도 AI·SW 및 기초 코딩 교육을 실시하여, 미래 전문 인력의 발판이 될 수 있도록 접근성을 열어 두는 것이 중요하다.필자가 소속된 경남대학교에서도 지역 사회와 함께하는 AI·SW 교육 확산에 힘쓰고 있다. ▲초·중·고등학생을 대상으로 하는 AI·SW 융합교실 ▲지역아동센터 AI·SW 융합 프로그램 ▲기업 재직자를 위한 AI·SW 재직자교육 프로그램 ▲지역 주민 대상의 디지털 역량 강화 프로그램 ▲가족과 함께 하는 토요 원데이 클래스 ▲IT취업캠프 등을 운영하며 누구나 쉽게 AI·SW 교육을 접할 수 있는 기회를 제공하고 있다.특히 AI·SW 기술은 사회의 남녀노소 할 것 없이 쉽게 접근할 수 있어야 한다. 따라서 정부 및 공공기관은 AI·SW 관련 정책을 마련할 때 누구나 쉽게 접근 할 수 있도록 지원해야 하며, 소외계층이 발생하지 않도록 주의해야 한다. 산업의 경우도 매한가지다. 모든 분야의 산업에서 AI·SW 기술이 활용될 수 있도록 지원해야 하며, 절대 소외되는 분야가 있어서는 안된다. 때문에 정부 및 공공기관에서는 AI·SW 접근성을 높이기 위한 정책을 마련하고, 지속적으로 관리해야 한다.끝으로, AI·SW 가치확산은 단순한 기술적 발전을 넘어, 사회적 변화와 혁신을 이끄는 핵심 요소로 작용하고 있다. 산업 경쟁력 강화, 교육 혁신, 윤리적 AI 개발 등 다양한 측면에서 AI·SW의 가치를 확산시키기 위한 노력이 필요하다. 산·학·연·관이 서로 협력하여 AI·SW를 올바르게 활용하고 발전시켜 나가면, 미래 사회는 보다 스마트하고 지속 가능한 방향으로 나아갈 수 있다. </div>

4차 산업혁명과 디지털 전환이 가속화되는 시대, 소프트웨어(SW) 역량은 국가와 지역의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이에 발맞춰 경남대학교는 2023년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의'SW중심대학'사업에 선정되며, 지역 산업과 사회의 디지털 대전환을 선도하는 중추적 역할을 수행하고 있다.

[에듀플러스]〈기고〉AI·SW 가치확산 교육을 통한 미래 신산업 융합인재 양성

<div><figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/03/typescriptfeature.jpg" /></figure>자바스크립트에 정적 타입 문법을 추가한 ‘타입스크립트’가 네이티브 언어로 전환된다.타입스크립트 수석 설계자인 아네르스 하일스베르 마이크로소프트 테크니컬 펠로우는 지난 11일 블로그를 통해 타입스크립트 성능을 근본적으로 개선하기 위해 컴파일러와 도구의 네이티브 이식 작업을 시작했다고 발표했다.그는 “타입스크립트의 핵심 가치 제안은 뛰어난 개발자 경험”이라며 “코드베이스가 커질수록 타입스크리트 자체의 가치는 커지지만 이경우 가장 큰 코드베이스까지 확장할 수 없었다”고 설명했다.그는 “대규모 프로젝트에서 작업하는 개발자는 긴 로드 및 확인 시간을 경험하고, 합리적인 편집기 시작 시간과 소스코드 전체 보기 중에서 선택해야 한다”며 “개발자는 자신있게 변수 이름을 바꾸고, 특정 함수에 대한 모든 참조를 찾고, 코드베이스를 쉽게 탐색하고, 지연 없이 모든 작업을 수행할 수 있을 때 좋아한다”고 덧붙였다.그에 따르면, 마이크로소프트는 타입스크립트 컴파일러 도구의 네이티브 포팅 작업을 시작했다.기계어 수준의 언어로 작성해 코드편집기에서 시작 시간을 크게 개선하고, 빌드 시간을 10배 단축하며, 메모리 사용량을 상당히 줄일 수 있게 된다고 안데르스 하일스버그는 설명했다. 그는 현재 코드베이스를 포팅해 2025년 중반까지 명령줄 유형 검사가 가능한 네이티브 구현의 미리보기를 선보일 것으로 예상했다. 연말까지 프로젝트를 위한 완벽한 기능을 갖춘 솔루션과 언어 서비스를 제공할 예정이라고 덧붙였다.새로운 타입스크립트 컴파일러와 도구는 구글에서 개발한 프로그래밍 언어 ‘고(Go)’로 만들어진다. 마이크로소프트는 고 코드로 이뤄진 새로운 작업 리포지토리를 공유했다.마이크로소프트는 현재의 자바스크립트 기반의 타입스크립트 5.8 버전과 곧 출시될 5.9 버전까지 기존 코드베이스를 유지하고, 타입스크립트 6 버전에서 향후 네이티브 코드베이스에 맞춰 일부 지원 중단과 중단 변경 사항을 도입한다. 새로운 네이티브 컴파일러와 도구로 이식된 버전은 타입스크립트7으로 불린다. 고 코드베이스 기반인 타입스크립트7 버전이 현재의 수준과 동등해지면 출시될 예정이다. 타입스크립트7 이후 성숙도가 충분히 올라갈 때까지 자바스크립트 코드베이스의 6.X 버전을 유지한다고 한다.타입스크립트는 자바스크립트 엔진과 언어를 사용하면서 객체지향언어처럼 정적 타입을 활용할 수 있다. 2012년부터 만들어지기 시작해 2014년 1.0 버전으로 오픈소스로 공개됐다.타입스크립트는 웹 언어로 클라이언트와 서버 애플리케이션을 개발할 수 있어 큰 인기를 끌고 있다. 하지만 코드 규모가 커지면 편집기 고급 기능을 활용해 작업할 때 전반적인 속도가 느려지는 문제가 있다.특히 최근 들어 생성형 인공지능(AI) 기반의 코드 어시스턴트 기능을 코드 편집기에서 적극 활용하게 되면서 타입스크립트의 문제점이 커졌다.일례로 비주얼스튜디오코드(VS코드)는 단순한 에디터면서 신택스 지정, 코드 자동완성, 코드 추천 등의 인텔리전스 기능을 확장 설치로 이용할 수 있다. 여기에 깃허브 코파일럿, 커서 등 다양한 생성형 AI 기반 코드 어시스턴트 기능도 붙여 이용할 수 있다.VS코드에서 AI 기능을 이용하려면 프로그래밍 언어별 ‘랭귀지서버(LS)’를 연결해 언어 서비스를 받아야 한다. 편집기와 LS 간 정보 교환에 활용되는 프로토콜이 ‘랭귀지서버프로토콜(LSP)’이다. 타입스크립트도 LS와 LSP를 활용해 AI 보조 기능을 이용할 수 있다.그러나 타입스크립트의 경우 AI 기능을 이용할 때마다 LS에서 자바스크립트 코드 전체를 읽고 컴파일하게 돼 긴 코드베이스 환경에서 AI 기능이 빠르게 작동하기 힘들다.아네르스 하일스베르가 네이티브 전환 계획을 밝히며 편집기 성능과 AI 도구를 언급한 이유다. 만약 자바스크립트 대신 기계어에 가까운 언어로 타입스크립트 백엔드를 대체하면 대규모 코드베이스에서 나타난 문제점을 해결할 수 있다.<figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/03/xkdlqtmzmflqxmtodtjdsmdrotjs.jpg" /></figure>그에 의하면, VS코드에서 네이티브 타입스크립트를 활용할 경우 전체 프로젝트를 로드하는 데 걸리는 시간이 9.6초에서 1.2초로 줄어든다. 깃허브의 150만5000라인 규모의 코드베이스를 VS코드에서 이용할 때 현재 77.8초에서 7.5초로 10배 이상 로드 성능이 빨라진다.하일스베르는 “모든 언어 서비스 작업(완성 목록, 빠른 정보, 정의로 이동, 모든 참조 찾기)에 대한 편집기 응답성도 상당한 속도 향상을 보일 것”이라며 “다른 언어와 구현을 더 잘 일치시키기 위해 오랜 인프라 작업 항목인 LSP로 이동할 것”이라고 밝혔다.C# 창시자의 ‘고’ 채택에 커뮤니티는 “왜?”타입스크립트에 고 백엔드를 도입한다는 발표 후 반응이 폭발했다. 각종 커뮤니티 게시판의 관련 포스트와 토론 스레드에 ‘불’ 이모지가 연이어 붙었다.반응은 세갈래로 나뉜다. 일단 타입스크립트의 편집기 성능이 획기적으로 개선된다는 점에서 환영하는 입장이다.다음은 왜 ‘고’를 백엔드 언어로 택했느냐는 반응이다. 이는 다시 ‘왜 러스트가 아니냐’와 ‘왜 C#이 아니냐’로 나눠진다.특히 C#의 창시자인 아네르스 하일스베르가 ‘고’를 택했다고 발표했다는 것 자체에 실망감을 표한 반응이 다수를 이뤘다. 지난 수년 사이 마이크로소프트의 닷넷 플랫폼 기반 프로그래밍 언어 투자가 축소되고, 커뮤니티도 방치되고 있다는 불만이 누적돼왔다. 커뮤니티 내부의 불만이 쌓여있던 와중에 C# 닷넷의 창시자가 경쟁 플랫폼을 선택했다고 하자 불만이 격하게 표출된 것이다.마이크로소프트 타입스크립트팀의 라이언 카바노프는 깃허브 F&Q에서 왜 ‘고’를 선택했는지 설명했다. 그는 “의미론과 코드 구조 측면에서 새로운 코드베이스를 가능한 한 호환되게 유지해야 한다는 것이 가장 중요한 측면”이라며 “구조적으로 유사한 코드베이스를 허용하는 언어는 두 코드베이스 간 변경 사항을 쉽게 이식할 수 있기 때문에 코드를 변경하는 모든 사람에게 상당한 이점을 제공한다”고 밝혔다.이어 “고는 관용적인 언어로 타입스크립트 코드베이스의 기존 코딩 패턴과 매우 유사해 이식 작업이 훨씬 더 수월하다”며 “또한 고는 전체 코드베이스가 메모리 관리에 지속적으로 관여할 필요없이 메모리 레이아웃과 할당을 탁월하게 제어한다”고 덧붙였다.타입스크립트의 네이티브 이식에서 여러 언어 가운데 고가 가장 목표 달성에 유리하고 성능 개선에서 우월했다는 것이다.C# 창시자의 설명 “C#도 좋지만 호환성, 메모리 관리, 그래프 처리 때문에 고 선택”이후에도 유사한 질문과 불만제기가 이어지자 아네르스 하일스베르가 직접 해명했다.그는 “고로 이식하기로 한 결정은 실용적인 엔지니어링 선택”이라며 “우리의 초점은 사용된 언어와 관계없이 최상의 결과를 달성하는 것이었다”고 밝혔다.<figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/03/dkspfmtmfgkdlfmqpfmxkdlqtmzmflqxm.jpg" /></figure>이어 “타입스크립트 컴파일러의 고로 이동은 기존 자바스크립트 기반 코드베이스와 구조적 호환성, 메모리 관리의 용이성, 복잡한 그래프 처리 등을 효율적으로 관리할 수 있는 능력 같은 특정 기술적 요구사항의 영향 때문”이라며 “수많은 언어를 평가하고 C#을 포함한 여러 프로토타입을 만든 후 고가 최적의 선택으로 결정된 것”이라고 했다.그러면서 “C#에서 컴파일러를 처음부터 재설계할 수 있고 효과도 있었을 것”이라며 “하지만 이것은 컴파일러 재설계가 아니었고, 타입스크립트에서 고로 이동은 훨씬 더 자동화가 가능했으며, 매핑에서 일대일로 더 많이 이뤄졌다”고 덧붙였다.또한 “이 결정이 C#과 닷넷에 대한 우리의 깊고 지속적인 투자를 약화시키지 않는다”며 “마이크로소프트의 서비스와 제품 대부분은 타의 추종을 불허하는 생산성, 강력한 생태계, 강력한 확장성으로 인해 C#과 닷넷에 크게 의존하며, C#은 빠르고 유지 관리 가능하며 확장 가능한 개발을 요구하는 시나리오에서 뛰어나고 중요한 시스템과 수많은 내부 및 외부 마이크로소프트 솔루션을 구동한다”고 강조했다.그는 이번 선택이 정치적 고민보다 철저한 실용주의에 입각해 이뤄졌다는 점을 밝혔다. 마이크로소프트가 내부 정치적 토론에서 닷넷과 C#을 포기한 게 아니란 것이다.그는 “현실적으로 보면, 마이크로소프트가 고를 사용해 타입스크립트 컴파일러를 작성하는 건 몇년 전만 해도 불가능하거나 상상조차 할 수 없었다”며 “지난 수십년 간 마이크로소프트는 오픈소스 소프트웨어에 대한 강력하고 지속적인 헌신을 보였으며 무엇보다 개발자 생산성과 커뮤니티 협업을 우선시했다”고 설명했다.이어 “당사의 목표는 내부 정치나 좁은 제약에 얽매이지 않고 개발자에게 최상의 도구를 제공하는 것”이라며 “각 특정 작업에 적합한 도구를 선택할 수 있는 이런 자유는 궁극적으로 전체 개발자 커뮤니티에 이롭게 작용해 혁신, 효율성, 개선된 결과를 촉진한다”고 강조했다.타입스크립트에 대한 마이크로소프트의 결정에 너무 많은 토론이 진행되자 깃허브 F&Q 페이지의 댓글 기능은 중단됐다. 래딧, 해커뉴스 등에선 여전히 이번 타입스크립트 네이티브 전환에 대한 결렬한 토론이 이어지고 있다.글. 바이라인네트워크<김우용 기자>yong2@byline.network</div>

자바스크립트에 정적 타입 문법을 추가한 ‘타입스크립트’가 네이티브 언어로 전환된다. 타입스크립트 수석 설계자인 아네르스 하일스베르 마이크로소프트 테크니컬 펠로우는 지난 11일 블로그를 통해 타입스크립트 성능을 근본적으로 개선하기 위해 컴파일러와 도구의 네이티브 이식 작업을 시작했다고 발표했다.

“타입스크립트가 10배 빨라집니다” 그리고 불이 났다

<div><figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/03/closer.jpg" /></figure><blockquote>바이라인네트워크에서 스타트업을 리뷰합니다. 줄여서 ‘바스리’. 투자시장이 얼어붙어도 뛰어난 기술력과 반짝이는 아이디어, 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업은 계속해 탄생하고 있습니다. 세상을 깜짝 놀라게 하겠다고 출사표를 던진 이들을 바이라인의 기자들이 만나봤습니다.</blockquote>인공지능(AI) 에이전트. 요즘 IT 솔루션 기업에서 가장 많이 쓰는 용어다. AI 서비스를 하는 곳 중 상당수가 자신들의 제품에 ‘AI 에이전트’라는 단어를 붙일 정도로 화두다. AI 에이전트라는 개념은 각 기업마다 조금씩 다르지만, ‘AI가 사람이 해야 할 업무를 대신해 운영 자동화를 할 수 있는 솔루션’이라는 공통적인 의미를 가진다.데이터 기반의 의사결정 솔루션 스타트업 클로저랩스는 AI 에이전트를 ‘정답이 있고 반복적인 업무를 대신해주는 업무 보조 역할’이라고 정의하고, 그에 맞는 솔루션을 개발했다. 가령, AI 에이전트는 기업 담당자가 매주 월요일마다 작성해야 하는 주간 리포트를 자동으로 생성해준다. 혹은 기업이 보유한 각종 데이터를 분석해 의사결정에 참고할 수 있도록 한다. 커머스 기업의 경우 “지난주 배송지연이 많았던 배송사를 순서대로 알려줘”라는 명령을 통해 관련 데이터를 뽑아볼 수 있다.업무 보조 역할을 해내는 AI 에이전트를 개발하기 위해 가장 중요한 것은 데이터를 정해진 규격에 맞추는 것이다. 이를 데이터 정형화라고 한다. 기업은 음성, 텍스트, 이미지, 전자파일(PDF), 워드프로세서, 계약서 등 다양한 형태의 데이터를 보유하고 있다. 기업이 데이터를 써먹기 위해서는 데이터를 공통된 규격으로 만들어야 하는 작업이 필요하다. 그러나 이 작업은 결코 만만치 않다. 산적된 데이터의 양이 방대할뿐더러, 규격을 맞추는 데 시간이 오래 걸린다.클로저랩스는 금융, 커머스 등 주요 산업군 별 비정형 데이터를 규격에 맞춰 정형화하는 작업을 다수 진행했다. 이런 노하우를 기반으로 고객이 업무 운영화를 할 수 있는 자사의 AI 에이전트 솔루션 ‘ADP’를 개발했다. 자동으로 보고서를 생성하거나 기업이 의사결정할 수 있도록 데이터 기반의 인사이트를 도출한다. 클로저랩스만의 강점은 빠른 도입이다. 기업은 짧으면 한 달 이내에 ADP를 도입할 수 있다.클로저랩스가 데이터 정형화, 솔루션의 빠른 구축 등 기술력을 보유하게 된 것은 고객센터 상담 솔루션을 제공하면서 쌓은 경험 덕분이다. 출범 초기 고객센터의 비정형 데이터를 정형화하는 사업을 하면서 기술 노하우를 쌓았고, 이를 기반으로 업무 운영화를 위한 AI 에이전트 솔루션을 개발했다.지난 12일 서울 마포구 프론트원에서 박경호 클로저랩스 대표(=사진)를 만나 회사가 보유한 데이터 정형화 기술, 그리고 서비스 내용 대한 자세한 이야기를 들어봤다.-쏘카 출신이라고그렇다. 창업 전 쏘카에서 차량 관리 비용을 줄이기 위한 AI 업무와 AI를 활용한 고객 상담 프로젝트를 진행했었다. 고객상담 프로젝트의 경우 잘 되진 않았지만 배운 것이 많다.고객상담 업무는 질문이 들어오면 명확한 정책을 기반으로 답변을 해야 하는데, 이때 생성형AI를 이용하면 할루시네이션(환각 현상)이 발생할 수 있는 위험이 있다. 또 고객센터에 접촉한 대부분의 고객은 (서비스에 대한 불만으로) 감정적인 위로를 받고 싶어하는 반면, 챗봇은 문제 해결에만 초점이 맞춰져 있다. 결국 AI가 상담원을 완전히 대체하기보다 상담원의 일을 더 빠르고 효율적으로 돕는 것이 맞다고 생각했고, 이 아이디어로 클로저랩스를 창업했다.-클로저랩스, 어떤 회사인가작년 3월 출범 이후 고객센터 고객상담(CS) 솔루션을 만들어 공급해왔다. 올해부터 기업의 데이터를 기반으로 운영 업무를 자동화하는 솔루션으로 사업을 확장하고 있다.<figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/03/e-720x465.jpg" /></figure>-고객상담 솔루션 먼저 설명을 듣고 싶다고객상담 솔루션 ‘데스크룸’은 데이터 기반의 CS 솔루션이다. 대부분의 고객상담 챗봇은 고객에게 상담원 연결 전, 먼저 연결되어 상담원에게 가는 문의 수를 줄이는 역할을 한다. 이때 AI가 잘못 답변을 하거나 고객의 감정적 위로를 해소해줄 수 없다는 점을 고려, AI가 상담원에게 적절한 답변을 추천하는 서비스를 제공 중이다. 상담원은 데스크룸에서 상담 시 필요한 정보를 실시간으로 보고 AI가 만든 답변을 골라 고객에게 채팅으로 응답할 수 있다. 또 상담원은 고객의 제품이 출고, 대기 상태인지 바로 확인할 수 있다.-채팅 외 전화 상담을 위한 서비스도 있는지전화 상담도 마찬가지로 AI가 고객 문의에 적절한 응대를 할 수 있는 스크립트를 추천한다.-AI가 추천하는 답변은 어떤 내용인가일반적으로 고객이 상담원에게 하는 질문은 명료하거나 깔끔하지 않다. 가령 처음에 고객이 제품에 대한 고장 접수를 이야기하다가 갑자기 청소기 필터를 살 수 있냐고 물어볼 수 있다. 하나의 질문에 여러 질문이 포함되어 있는 경우도 있다. 이를 종합적으로 고려해 고객의 질문에 관련된 답변 세 가지를 만들어 추천한다.-주로 수요가 많은 산업군은 어디인지?커머스, 금융, 모빌리티, 플랫폼 사업자로, 비즈니스 운영이 복잡하거나 오프라인 서비스가 끼어있는 업종이 해당된다. 전체 고객군에서 커머스가 차지하는 비중이 50%로 가장 많다. 이어 금융이 10~20% 정도의 비중을 차지한다.-현재 어떤 AI모델을 활용하고 있는지네 종류의 거대언어모델(LLM)을 활용하고 있으며, 그 중 챗GPT를 가장 많이 쓰고 있다. 상담 내용의 맥락 이해가 중요한 경우 클로저랩스 자체적으로 개발한 모델을 활용하고 있다. 예를 들어, 고객의소리(VOC) 중 고객 문의 유형을 분류하는데 자체 모델을 쓸 수 있다.-클로저랩스, 어떤 점에서 ‘AI 에이전트’를 표방하고 있나지금까지 고객상담에 집중해왔다면 앞으로 AI 기반의 의사결정 플랫폼 서비스를 지향한다. AI 에이전트는 사람이 하는 일을 보조해주는 것에 가깝다고 생각한다.-서비스를 바꾼 이유는 무엇인가CS 솔루션을 서비스하면서 텍스트, 음성파일 등 다양한 형태의 고객상담 데이터를 정형화하는 작업을 했다. 여기서 더 나아가 정형화한 데이터를 기반으로 기업이 필요한 업무를 조회, 분석하고 자동화할 수 있는 서비스를 제공하기로 결심했다.-업무 운영 자동화, 요즘 솔루션 기업에서 많이 쓰는 용어인데 구체적으로 어떤 것인지예를 들어, 계약서를 주로 다루는 기업이라고 가정하자. 해당 기업은 임시 팀을 꾸려 고객이 의뢰한 계약서 분석할 수 있다. 이때 기업은 데스크룸 솔루션을 적용해 자체적으로 계약서를 분석하는 기준에 따라 의뢰 계약서를 정리하고, 필터를 걸어 조회하고 싶은 내용만 따로 모아 볼 수 있다.두번째 활용 사례는 상업용 부동산 관리다. 관리자는 특정 층에 TV나 자재 등을 바꾼 내용을 기록하는 업무 일지를 쓰는데, 이때 수기로 쓰거나 엑셀 등 툴을 활용한다. 마찬가지로 다양한 형식의 데이터를 정형화해 정리하고 원하는 항목 등을 따로 보거나 한 번에 이를 관리하고 확인할 수 있도록 하는 것이 운영 자동화의 예다.-현재 해당 솔루션을 개발, 서비스하고 있는지그렇다. ADP(AI driven descion making platform)라는 솔루션이다. 크게 네 가지 단계로 기업의 업무 운영 자동화를 돕는다. 가장 먼저 해당 기업의 운영 정책, 가이드라인, 업무 프로세스, 제품 이용약관 등을 일컫는 스키마를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변화한다. 가령 해당 기업의 소비자가 “제품에 이물질이 나왔으니 보상해달라”고 요청했을 때 관련 대처 방안을 AI가 이해할 수 있도록 설정을 한다.-AI가 이해할 수 있는 형태로 바꾼다는 것이 무엇인지쉽게 말해 AI에게 시야를 제한 해주는 것이다. 예를 들어 차량대여 서비스 기업이 사진 속 파손 차량을 구별한다고 하자. 이때 필요한 정보는 해당 차량의 차종이 무엇인지, 어떤 색깔인지가 아니라 ‘범퍼 훼손 여부’다. AI가 “해당 차량 종류는 무엇이고 어떤 색깔이다”라는 답변이 아닌 “범퍼가 훼손됐다”는 여부만 담당자에게 알려주도록, AI가 답변할 수 있는 영역을 한정해주는 작업에 해당된다. AI가 할 수 있는 답변의 범위를 제한해주는 개념인 셈이다. 솔루션 도입 시 가장 먼저 해야 하는 일이자, 가장 중요한 작업이다.-그 다음 과정은 어떻게 되나두번째로 기업에게 정형화된 데이터를 통합, 조회, 관리할 수 있는 플랫폼을 만들어 제공한다. 고객상담을 예로 들면, 관련 데이터는 음성, 텍스트, 이미지 등 다양하다. 무역 회사의 경우 계약서가 PDF, 전자서명, 스캔본 등 형식이 다양하다. 각기 다른 형태의 데이터를 똑같은 규격으로 맞추는 작업을 해야 한다.세번째로 정리한 데이터를 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 가령 기업 담당자가 “한 달 전 고객센터로 들어온 문의 중 제품 별 가장 많이 들어온 문의가 무엇인지”에 대한 질문을 하면, ADP가 관련 데이터를 보여주고 이를 분석해준다. 또 다른 예로, 커머스 기업의 경우 “배송지연이 많이 된 배송사를 순서대로 알려줘”, IT기업의 경우 “오늘 만료되는 계약 중 위약금이 1억원 넘는 계약을 알려줘” 등의 명령을 할 수 있다.-다양한 산업군에서 활용할 수 있는 솔루션 같다. ADP를 활용할 수 있는 또 다른 예시를 들어달라대표적인 운영 업무는 주간 보고서 작성이다. 보통 주간 보고서를 쓰기 위해 담당자는 데이터를 내려 받고 지표를 뽑아 차트를 만든다. 또 이를 기반으로 의사결정 내용을 도출해야 한다. 이 일련의 과정은 반복적인 일에 해당된다. ADP를 활용하면 여기에 들이는 시간을 줄일 수 있다. ADP는 내용 분석, 차트 생성 등 자동으로 보고서를 만들어준다. 보고서 내용 수정도 가능하다.커머스 기업의 경우 자재, 상품별 재고율이 설정 비율(가령 80%)을 넘기면 알림을 준다. 담당자는 재고율이 높은 상품의 회전율을 보고 그에 맞는 판매 전략을 세우는 등의 대처를 할 수 있다.-ADP, 기업이 쓰는 서비스형소프트웨어(SaaS)나 디바이스 등과 연동 가능해야 할 것 같다그렇다. 관련해 연동 작업을 한다. 클로저랩스 엔지니어가 직접 해당 기업이 쓰는 SaaS나 디바이스의 규격을 맞춘다.-업무 자동화를 위한 AI 에이전트 솔루션의 경우 외산을 포함한 기존 서비스가 이미 있는데, ADP의 경쟁력은 무엇인가대표적인 선발주자로 미국 기업 팔란티어, SAP가 있다. 클로저랩스는 이들과는 다른 시장을 보고 있다. 매출이 높고 개발 인력이 많지 않은, 혹은 개발 인력이 있더라도 데이터나 AI 인력이 적은 기업을 목표로 하고 있다. 클로저랩스는 정답이 있고 반복적인 업무 영역에만 집중한다. 주간 보고, 고객상담, 계약관리 등은 명확한 정답이 있고 매일 해야 하는 일이다.두번째 강점은 솔루션 구축 속도다. 시스템통합(SI) 기업이 AI 에이전트 솔루션을 구축하는데 수 개월이 걸린다. 클로저랩스는 이미 정립해 놓은 산업군별 업무 규격화 기준, 노하우 등이 있어 빠르게 기업의 데이터 규격화가 가능하다. 내부적으로 빠르면 한 달, 늦어도 두 달 안으로 고객사에 솔루션을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 엔지니어가 직접 고객사에 가서 커스터마이징해 솔루션을 구축한다.-고객사가 늘면 그만큼 소속 엔지니어 수도 늘려야 할 것 같다최근 고객 도입 문의가 늘어 엔지니어 채용을 계획하고 있다. 현 단계에서 클로저랩스가 지향하는 것은 작은 규모의 조직이다. 유입되는 고객의 요청에 대응하기 위해 엔지니어 수를 늘리는 방법도 있지만, 클로저랩스는 여러 기업에 공통으로 적용할 수 있는 모듈을 만드는 것을 목표로 하고 있다.가령 커머스 기업의 경우 매입, 재고, 출고의 절차를 거치는데 기업 별로 중간에 검수 등 추가 절차가 들어가기도 한다. 이를 위해 엔지니어들이 추가적으로 투입되어야 하는데, 클로저랩스는 (산업군 별 기업의 운영 방식, 절차 등을) 모듈화해둬서 고객의 특성에 맞게 제공하면 된다. 채용을 하더라도 고객사의 솔루션 구축을 위한 목적보다 여러 산업군, 비즈니스 모델을 충족할 수 있는 공통 모듈을 만드는 것이 궁극적인 목적이다. 한 명의 엔지니어가 더 많은 고객사를 커버할 수 있기 때문이다.-정답이 있는 업무 영역에 집중한다고 한 이유가 ‘할루시네이션(환각현상)’ 때문일 것 같은데, 할루시네이션 발생 비율은 얼마나 되나?내부적으로는 0%로 말하며, 솔루션 특성상 할루시네이션이 원천적으로 발생하지 않는다고 본다. 다만, (업무영역 혹은 데이터)를 잘못 분류하는 경우는 있을 수 있다. 가령, A와 B로 나눈다고 했을 때 B를 A로 분류할 수 있지만, 이 가능성은 1% 미만이다.-앞으로 ADP가 회사의 주력 솔루션이 되는 것인가그렇다. 마더 툴(Mother Tool)이 ADP고, 이 플랫폼의 적용 도메인 중 하나가 고객센터 솔루션이라고 보면 된다. ADP 솔루션 확산을 위해 스키마(기업의 업무 운영 방식, 절차 등)를 확대하는 것이 일차적 목표다.두번째로 새로운 산업군을 커버할 수 있도록 AI엔진을 고도화하는 것, 세번째로 업무를 하는 실무자들이 솔루션을 편안하게 쓸 수 있는 사용자경험(UX)을 구현하는 것이 목표다. 고객들로부터 사용 후기나 새로운 기능 추가에 대한 피드백을 받고 이를 반영하고 있다.-수익모델은 어떻게되나고객센터 솔루션, ADP 모두 기업 특성에 따라 온프레미스, SaaS 형태로 제공할 수 있다. 솔루션 구독 비용, 구축 비용이 수익모델에 해당된다.-최근 투자유치를 받았던데올 1월 스프링캠프와 프라이머로부터 시드 투자를, 또 팁스 지원금을 통해 총 13억원의 자금을 조달했다. 당분간 매출 성장과 모듈 설계 등에 집중하기 위 리소스가 투입될 것 같다.글. 바이라인네트워크<홍하나 기자>0626hhn@byline.network</div>

바이라인네트워크에서 스타트업을 리뷰합니다. 줄여서 ‘바스리’. 투자시장이 얼어붙어도 뛰어난 기술력과 반짝이는 아이디어, 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업은 계속해 탄생하고 있습니다. 세상을 깜짝 놀라게 하겠다고 출사표를 던진 이들을 바이라인의 기자들이 만나봤습니다.

[바스리] 똑똑한 업무 보조 AI를 만들겠다는 클로저랩스

인간의 일상생활을 송두리째 바꿀만한 인공지능의 엄청난 발전이 쉼 없이 진행중입니다. 일상생활뿐만 아니라 우리 치과계에서 AI 활용이 매우 빠른 속도로 진행될 것으로 예상됩니다.

[이기봉 소장의 디지털 한줄 팁 92] 직접 제조의 강박

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[에듀플러스]〈기고〉AI·SW 가치확산 교육을 통한 미래 신산업 융합인재 양성

“타입스크립트가 10배 빨라집니다” 그리고 불이 났다

[바스리] 똑똑한 업무 보조 AI를 만들겠다는 클로저랩스

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