AI 리서치 도구로 30분 만에 보고서 완성

 

2025년 3월27일. 김덕중 교수가 기업 실무자를 위한 보고서 작성 팁을 공개했다. 그는 무료 AI 도구만을 활용해 약 30분 만에 수준 높은 보고서를 완성한 경험을 자신의 링크드인을 통해 공유했다.

 

김 교수는 먼저 구글의 생성형 AI 서비스인 '제미나이(Gemini)'의 딥 리서치(Deep Research) 기능을 활용해 조사를 시작했다. 입력한 주제는 “GPT Operator, Agent, Deep Research와 같은 AI 기능들이 계속 강화되면 기업의 사무직 노동자들의 업무는 어떻게 바뀌게 될 것이며, 이런 직원들을 관리하는 관리자의 역할은 어떻게 바뀌게 될 것인가?”였다.

 

제미나이에서 생성된 결과물은 구글 Docs로 자동 전송할 수 있다. 김 교수는 이 문서를 기반으로 필요한 내용을 편집하거나 자신의 아이디어를 추가했다. 이후 구글의 노트 정리 도구인 노트북LM(NotebookLM)으로 이동해 새 노트북을 생성하고, 앞서 작성한 문서를 소스로 불러왔다.

 

노트북LM에서는 전체 문서를 기반으로 요약, FAQ, 대화형 정리 등이 가능하다. 김 교수는 “전체 내용을 프레젠테이션할 수 있게 목차와 주요 내용을 정리해달라”고 요청했고, 결과에 매우 만족했다고 밝혔다.

 

그는 “약 30분 정도 소요되었는데, AI 도움 없이 했다면 리서치만 2~3일 걸렸을 것”이라며 “캡처 이미지를 남겨두었으니 다른 사람들도 한 번 시도해보길 바란다”고 전했다.

 

이번 사례는 생성형 AI가 보고서 작성 과정에서 정보 수집, 구조화, 프레젠테이션 준비에 이르기까지 전반적인 효율을 높일 수 있음을 보여주는 대표적 예시로 주목된다.

 

 

디지털 디자인 실무자를 위한 참고 사이트 ‘모빈(Mobbin)’

 

2025년 3월25일. 디지털 제품 디자인을 위한 참고 자료로 ‘모빈(Mobbin)’이 주목받고 있다. 김덕중 교수는 최근 자신의 링크드인 계정을 통해 이 사이트를 소개하며 “웹이나 앱을 디자인할 때 참고할 수 있는 유용한 리소스”라고 전했다.

 

모빈은 1,150개 앱에서 추출된 40만 개 이상의 실제 스크린샷과 8만 개 이상의 사용자 플로우를 제공하는 디자인 자료 라이브러리다. 모바일(iOS, Android)과 웹 기반 앱의 화면 구성과 사용자 경험 흐름을 카테고리별로 정리해, 사용자들이 실전에서 쓰이는 UI/UX 패턴을 한눈에 비교하고 참고할 수 있도록 했다.

 

이용자는 원하는 디자인 패턴을 PNG 파일로 다운로드할 수 있으며, Figma 플러그인을 활용해 선호하는 디자인을 직접 복사해 활용할 수도 있다. 사용자 여정 전체를 시각적으로 탐색할 수 있는 플로우 모드와 프로토타입 모드도 제공되어 디자인 의도와 사용자 인터랙션을 보다 입체적으로 파악할 수 있다.

 

모빈은 유료 플랜을 통해 더 많은 자료를 제공하지만, 김 교수는 “무료 버전만으로도 최신 디자인 트렌드를 파악하는 데 유용하다”고 평가했다. 특히 그는 AI 앱 화면을 모아둔 예시를 공유하며, 트렌디한 디자인을 빠르게 분석할 수 있다는 점을 강조했다.

 

현재 모빈은 나이키, 드롭박스, 스포티파이, 에어비앤비, 노션, 위즈(Wise), 트위치, 클라르나(Klarna) 등 글로벌 브랜드 디자인 팀들이 사용하는 레퍼런스 툴로 알려져 있다. 사용자 후기에 따르면 “실제 제품 기반 디자인에서 인사이트를 얻는 데 탁월하다”는 평가가 이어지고 있다.

 

한편, 사이트는 “디자인 인사이트를 통해 더 나은 디지털 경험을 만들어가자”는 슬로건과 함께, 누구나 무료로 가입해 사용할 수 있는 구조를 갖추고 있으며, 매주 새로운 콘텐츠를 지속적으로 업데이트 중이다.

 

 

AI 기반 데이터베이스 설계 툴 ‘Database.Build’ 등장… “이제 AI 도움 받아 설계 가능”

 

2025년 3월15일. 데이터베이스 설계를 자동화하는 AI 기반 도구 ‘Database.Build’가 관심을 받고 있다. 김덕중 교수는 16일 자신의 링크드인 글에서 “이제 AI 도움을 받아 데이터베이스 설계를 할 수 있네요”라며 직접 사용해 본 경험을 공유했다.

 

김 교수에 따르면, Database.Build는 사용자가 원하는 테이블을 요청하면 즉시 생성해 주고, ERD(Entity Relationship Diagram) 형태로도 변환해 시각적으로 제공한다. 김 교수는 이를 활용해 ‘프로젝트 적임자를 위한 인력 검색’과 관련된 데이터 모델을 만들었으며, 추가 질문을 통해 스킬과 조직 테이블을 확장하는 과정을 경험했다.

 

이 도구는 생성된 테이블을 SQL 명령어로 변환하는 기능도 갖추고 있어 실제 데이터베이스에 적용할 수 있다. 김 교수는 “DBA 담당자가 전문적으로 사용할 수도 있고, 저 같은 아마추어가 기획 작업하면서 사용해 볼 수도 있겠습니다”라며, 비전문가도 쉽게 접근할 수 있는 점을 강조했다.

 

Database.Build의 등장은 데이터베이스 설계의 자동화 가능성을 높이고, 신속한 프로토타이핑을 지원한다는 점에서 주목받고 있다. AI 기반 데이터 설계 도구가 앞으로 기업과 개발자들의 업무 방식에 어떤 변화를 가져올지 관심이 쏠린다.

 

 

전 세계 언어모델(LLM) 19만 개 돌파…‘LLM 라우팅’ 기술 주목

 

2025년 3월13일. 언어모델(LLM)의 수가 급격히 증가하고 있다. 김덕중 교수가 3월 13일 자신의 링크드인(LinkedIn)을 통해 전한 바에 따르면, AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 등록된 언어모델의 수는 193,512개에 달하는 것으로 확인됐다. 김 교수는 "이처럼 많은 모델이 존재하는 상황에서, 존재 자체를 모르고 지나치는 언어모델도 상당할 것"이라고 밝혔다.

 

기업들은 보안 문제로 인해 폐쇄적 환경에서 실행할 수 있는 로컬 LLM을 활용하는 한편, 일반적인 작업에는 챗GPT와 같은 상용 서비스를 이용하고 있다. 이러한 서비스는 무료와 유료로 나뉘며, 오픈소스 기반 LLM도 API 형태로 제공되고 있다.

 

이와 관련해 김덕중 교수는 다중 LLM을 목적에 따라 적절히 사용하는 기술이 필요하다고 강조했다. 이른바 ‘LLM 라우팅(LLM Routing)^{다양한 목적과 상황에 맞게 여러 개의 대형 언어모델(LLM)을 자동으로 선택하고 연결하는}’ 기술이 그것이다. 예를 들어, 기업 내부에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 검색이 필요할 경우 Mistral과 같은 로컬 LLM을 활용하고, 웹 검색이 필요할 경우 SearchGPT를 사용하는 방식이다. 이러한 라우팅 기술은 비용 절감과 트래픽 분산이라는 효과를 가져올 수 있다.

 

현재 가장 널리 사용되는 LLM 라우팅 프레임워크는 RouteLLM이다. 김 교수에 따르면, RouteLLM은 사용자의 입력을 분석하여 적절한 LLM을 자동으로 연결하는 방식으로 작동하며, 기업뿐만 아니라 온디바이스 AI에도 적용되고 있다.

 

김 교수는 "LLM의 수가 급격히 증가하는 상황에서, 개별 모델의 장점을 효과적으로 결합해 최적의 성능을 이끌어내는 라우팅 기술이 향후 AI 분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다.

 

 

개발자도 디자인까지 AI의 도움을 받을 수 있는 시대

 

2025년 3월9일. 지능형 글쓰기 보조 도구 '루시드(Lucid)'가 관심을 끈다. 루시드는 콘텐츠 작성과 편집, 강화에 특화된 인공지능(AI) 기반 서비스로, 사용자들이 보다 효과적으로 글을 쓸 수 있도록 다양한 기능을 제공한다.

 

루시드의 주요 기능으로는 먼저 '변형(Transform)' 기능이 있다. 사용자는 원하는 문장을 선택한 뒤 단축키 ⌘K(윈도우는 Ctrl+K)를 눌러 다양한 스타일로 문단을 재작성하거나, 문법 및 맞춤법 오류 수정, 긴 내용을 요약하거나 짧은 메모를 상세하게 확장할 수 있다.

 

다음으로 '채팅(Chat)' 기능은 글쓰기 과정에서 궁금증 해결이나 콘텐츠 개선, 아이디어 브레인스토밍을 위한 AI 대화창을 제공한다. 사용자는 ⌘L(윈도우는 Ctrl+L) 단축키로 채팅창을 열어 질문하거나 선택된 문장에 대한 구체적인 피드백을 받을 수 있다. 특히 ⌘Shift+L 단축키로 기존 채팅에 여러 문장을 추가하여 한 번에 조언을 얻을 수 있다.

 

마지막으로 '리서치(Research)' 기능은 콘텐츠에 필요한 정보를 빠르게 수집할 수 있도록 돕는다. 사용자는 ⌘;(윈도우는 Ctrl+;)를 통해 별도의 웹 브라우저 없이 편집기 내에서 인터넷 검색, 자료 수집, 핵심 데이터 추출 및 정보 종합이 가능하다.

 

김덕중 교수는 "루시드는 AI 글쓰기 기능에 리서치 기능이 결합된 툴로, 구글 닥스와 퍼플렉시티의 장점을 동시에 활용할 수 있는 도구"라며, 특히 전문적인 리서치 보고서를 작성할 때 유용할 것이라고 평가했다. 루시드는 현재 완전 무료로 제공되고 있으며, 관련 정보는 공식 홈페이지(https://www.getlucid.app/)에서 확인할 수 있다.

 

루시드는 서식 지원 또한 강화했다. 텍스트의 볼드체, 이탤릭체, 밑줄 및 하이라이트 강조, 외부 링크 삽입이 간편하게 이뤄진다. 기술적 콘텐츠 작성을 위한 인라인 코드나 코드 블록 사용도 지원하며, 수학 및 과학 표기를 위한 첨자 및 위첨자 기능까지 갖췄다.

 

루시드 관계자는 "다양한 단축키를 활용해 루시드의 기능을 빠르게 익힐 수 있으며, 사용자의 이용 빈도가 높아질수록 더욱 다양한 기능을 발견할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

 

 

개발자도 디자인까지 AI의 도움을 받을 수 있는 시대

 

2025년 3월3일. 김덕중 교수는 최근 자신의 링크드인 게시물을 통해 생성형 인공지능(AI)의 발전 속도에 감탄하며, 특히 Claude 3.7의 등장에 주목했다. 그는 "개발자도 이제 디자인까지 AI의 도움을 받을 수 있는 시대가 됐다"고 평가하며, 생성형 AI가 단순 코드 작성에서 벗어나 시각적인 결과물까지 효과적으로 생성하는 수준에 이르렀다고 분석했다.

 

그는 X(구 트위터)에서 여러 개발자들이 AI를 활용한 사례를 공유하는 것을 본 뒤, 직접 실험해봤다고 밝혔다. 김 교수가 AI에 입력한 프롬프트는 ‘애니메이션 날씨 카드를 생성하기 위해 CSS와 JavaScript가 포함된 단일 HTML 파일을 작성하라’는 내용이었으며, Claude 3.7은 움직이는 구름, 흔들리는 나무, 바람 등 다양한 기상 조건을 애니메이션 효과로 구현하는 코드를 생성했다. 이를 통해 AI가 단순한 코드 작성 도우미를 넘어 디자인적 감각까지 갖춘 도구로 발전하고 있음을 확인할 수 있었다고 덧붙였다.

 

Claude 3.7, 무엇이 달라졌나?

 

Claude 3.7은 Anthropic이 개발한 최신 생성형 AI 모델로, 이전 버전 대비 텍스트 이해, 코드 작성, 이미지 및 디자인 요소 생성 능력이 더욱 향상됐다.
 

1. 코딩 및 소프트웨어 개발 지원 강화

   • 다양한 프로그래밍 언어를 더 정밀하게 이해하고, 버그 수정 및 최적화 기능이 개선됐다.
   • HTML, CSS, JavaScript 같은 프런트엔드 기술뿐만 아니라 백엔드 로직 설계까지 지원하는 능력이 탁월하다.
      

2. 디자인 및 비주얼 생성 능력 개선

   • 이전 버전과 달리, Claude 3.7은 코드뿐만 아니라 디자인을 고려한 결과물을 생성하는 데 강점을 보인다.
   • UI/UX 설계와 관련된 스타일 가이드를 제시할 수도 있으며, 프로토타이핑 과정에서 큰 역할을 할 수 있다.
      

3. 자연어 처리(NLP) 성능 업그레이드

   • 문맥 이해력이 강화되어 더욱 정확한 답변과 자연스러운 텍스트 생성이 가능해졌다.
   • 데이터 분석, 리서치, 문서 작성 등에서도 활용도가 높아졌다.
      

4. 멀티모달 기능 확장

   • 텍스트 기반이지만, 이미지 및 영상 데이터와의 통합 가능성이 높아졌다.
   • Claude 3.7은 단순한 텍스트 요약을 넘어, 데이터를 시각적으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있다.
      

김 교수의 평가처럼, Claude 3.7은 이제 단순한 AI 코딩 보조 도구를 넘어서 개발과 디자인의 경계를 허무는 도구로 자리 잡아가고 있다. AI의 발전 속도가 가속화되면서, 개발자와 디자이너의 역할도 점차 융합되는 흐름이 가시화될 전망이다.

 

 

AI 시대, 데이터에서 지혜로 가는 길

 

2025년 2월27일. 김덕중 교수는 최근 자신의 링크드인 글에서 AI가 기업 경영에서 제공하는 가치를 강조하며, 단순한 데이터 활용을 넘어 ‘지혜’를 구축하는 것이 중요하다고 밝혔다. 그는 많은 기업이 데이터 기반 의사결정을 강조하며 AI 기술을 도입하고 있지만, 궁극적으로 AI가 생성하는 데이터와 분석 결과 속에서 올바른 길을 선택하는 것이 경영진의 핵심 과제라고 지적했다.

 

김 교수는 AI의 작동 원리가 DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom) 모델과 밀접하게 연결된다고 설명했다. 그는 “데이터가 정보로, 정보가 지식으로, 그리고 궁극적으로 지혜로 전환되는 과정에서 AI는 어디까지 역할을 할 수 있으며, 경영진은 무엇을 해야 하는가?”라는 질문을 던지며, AI가 단순한 분석 도구가 아닌 전략적 의사결정에 기여하는 방향을 모색해야 한다고 주장했다.

 

데이터에서 정보로: AI가 처리하는 방대한 데이터
 

김 교수는 기업이 소비자 행동 패턴, 시장 동향, 내부 운영 데이터 등 방대한 양의 데이터를 생성하고 있지만, 정제되지 않은 데이터는 의미 없는 숫자에 불과하다고 강조했다. 그는 “AI는 이 데이터를 수집하고 정리하며, 의미 있는 정보로 변환하는 역할을 한다”며, 예를 들어 고객 데이터를 단순한 수치가 아닌 구매 패턴과 미래의 수요를 예측하는 정보로 가공할 수 있도록 돕는다고 설명했다.

 

정보에서 지식으로: AI가 제공하는 통찰
 

김 교수는 AI가 단순한 데이터 분석을 넘어 인과관계를 도출하고 패턴을 발견함으로써 경영진이 실질적인 결정을 내릴 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 그는 “특정 고객군이 어떤 이유로 이탈하는지, 특정 제품이 시장에서 성공하는 이유를 AI가 학습하고 분석할 수 있다”고 설명했다. 다만, 그는 AI가 과거 데이터를 기반으로 패턴을 찾을 뿐, 비즈니스의 전반적인 맥락을 이해하는 것은 아니라고 지적했다. 김 교수는 “AI가 제공하는 분석 결과를 전략적으로 해석하고 기업의 목표와 연결하는 것은 여전히 경영진의 몫”이라고 강조했다.

 

지식에서 지혜로: 인간이 해야 할 역할

김 교수는 AI가 아무리 정교한 예측을 제공하더라도, 최종적인 의사결정은 기업의 가치관과 전략적 방향성을 반영해야 한다고 말했다. 그는 “AI는 데이터를 기반으로 최적의 결정을 추천할 수 있지만, 그것이 기업에 진정으로 적합한 선택인지 판단하는 것은 인간의 역할”이라며, AI의 분석 결과를 맹목적으로 따르는 것이 아니라 윤리적 요소와 기업 전략을 고려해야 한다고 주장했다.

 

그는 “예를 들어, AI는 생산 비용을 최소화하는 방법을 제안할 수 있지만, 그 과정에서 윤리적 문제가 발생할 가능성은 경영진이 고려해야 할 요소”라며, 기업이 AI를 도입할 때 ‘지혜로운 선택’을 내릴 수 있는 환경을 구축하는 것이 가장 중요한 과제라고 밝혔다.

기업 경영진이 가져가야 할 자세
 

김 교수는 AI가 기업의 데이터 활용 방식을 혁신했지만, 자동적으로 지혜로운 의사결정으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 그는 “데이터를 신뢰할 수 있도록 정제하고, 정보를 기업 전략과 연결하며, 궁극적으로 AI가 아닌 인간이 지혜로운 판단을 내릴 수 있도록 해야 한다”고 말했다.

 

그는 AI 시대에 중요한 것은 단순한 기술 도입이 아니라, AI를 활용해 ‘어떤 질문을 던지고, 어떤 결정을 내릴 것인가’를 고민하는 것이라고 강조했다. 김 교수는 “경영진은 이제 AI를 도구로 삼아, 단순한 정보가 아닌 진정한 통찰과 전략을 만들어가야 한다”며, 그것이 AI 시대에 데이터에서 지혜로 가는 길이라고 밝혔다.

 

 

AI 맞춤형 교육 플랫폼, 구글 클래스룸과도 연동

 

2025년 2월25일. 김덕중 교수가 소개한 School AI는 "교사나 학교 계정을 가지고 계신 분들은 꼭 한번 써보시면 좋은 사이트"이다. 한국의 대부분 학교가 등록되어 있어 가입하기도 쉽다. https://app.schoolai.com 교사와 학습자를 위한 다양한 AI 툴을 (거의) 무료로 제공한다. 김 교수는 "우리나라도 이런 사이트가 있으면 좋겠다"며 소개를 마쳤다. 다음은 관련 스트레이트 기사.

 

SchoolAI가 인공지능(AI)을 활용한 맞춤형 교육 플랫폼을 제공하며 교사, 학생, 학교 관리자를 위한 다양한 기능을 지원한다. SchoolAI는 수업 계획 및 퀴즈 생성, 학생 개별 학습 지원, 학습 진행 상황 모니터링 등의 기능을 갖추고 있다.

 

교사를 위한 기능으로는 자동화된 수업 계획, 워크시트, 평가 자료 생성을 통해 업무 부담을 줄이고 학생 참여도를 높이는 시스템을 제공한다. 또한, 학생 개별 맞춤형 학습을 지원해 학습 이해도를 향상시키는 것이 특징이다.

 

학생들은 대화형 AI 채팅을 통해 실시간 학습 지원을 받을 수 있으며, 맞춤형 활동과 인터랙티브한 학습 환경을 통해 학습 동기를 강화할 수 있다. 관리자들은 학생들의 학습 진행 상황과 감정을 실시간으로 분석하여 적절한 개입이 가능하다.

 

또한, SchoolAI는 FERPA, COPPA, SOC 2 등 교육 데이터 프라이버시 법규를 준수해 보안성을 갖췄다. Google Workspace, Canvas, Powerschool, Google Classroom 등 기존의 학습 관리 시스템(LMS)과 통합이 가능하며, 이를 통해 AI 기반의 교육 환경 구축이 용이하다.

 

SchoolAI 측은 "AI를 활용한 맞춤형 학습이 교육의 미래를 변화시킬 것"이라며, "교사들의 업무 부담을 줄이고 학생들의 학습 효과를 극대화하는 데 초점을 맞추고 있다"고 밝혔다.

 

 

AI 기반 프리젠테이션 만드는 서비스

 

2025년 2월23일. 김덕중 교수의 최근 포스트 내용이다. 

 

"최근 생성형 AI 기술로 프리젠테이션을 만드는 서비스가 많이 늘어났네요. Gamma나 Tome 처럼 유명한 툴들도 있지만 아래 4개 툴들도 상당히 잘 만들어 줍니다. 참고해 보세요."

https://www.popai.pro/ai-presentation (한국어 이슈)
https://www.decktopus.com (유료 등록해야 함)
https://www.slidesai.io/ko (구글 슬라이드용)
https://slidespeak.co (한국어 매우 잘 됨)

 

 

AI 기반 스토리텔링 분석 도구 ‘Storytell AI’ 소개

 

2025년 2월22일. 김덕중 교수가 22일 링크드인을 통해 AI 기반 데이터 분석 및 스토리텔링 도구 ‘Storytell AI’를 소개했다. ‘Storytell AI’는 엑셀, CSV 등 다양한 형식의 문서 파일을 업로드하면 이를 분석해 스토리텔링 방식으로 정리해주는 기능을 제공한다. 사용자가 입력한 질문을 더욱 효과적으로 만들 수 있도록 세 가지 버전으로 개선해 주는 기능도 포함돼 있다.

 

이 도구는 여러 개의 파일을 동시에 업로드할 수 있으며, ‘Public Knowledge’ 모드를 선택하면 일반적인 대화도 가능하다. 또한, 음성을 활용해 요구사항을 입력할 수도 있어 사용 편의성을 높였다.

 

특히, 사용자가 보유한 스프레드시트나 문서 파일을 기반으로 보고서를 작성할 때 유용하게 활용될 수 있으며, 별도의 회원가입 없이도 이용 가능하다. 김 교수는 공공데이터포털 등 공개된 데이터셋을 활용해 ‘Storytell AI’를 테스트해보는 것도 의미가 있을 것이라고 덧붙였다.

 

 

김덕중 교수 “AI 에이전트 도입, HR 담당자 역할 근본적으로 바뀐다”

 

2025년 2월3일. 김덕중 교수가 최근 자신의 링크드인 글을 통해 AI 에이전트 도입이 HR(인적 자원) 분야에 미치는 영향을 분석하고, 이로 인해 HR 담당자의 역할이 어떻게 진화해야 하는지에 대한 견해를 제시했다.

 

김 교수에 따르면 AI 에이전트가 단순 업무 자동화를 넘어 조직 핵심 기능으로 자리 잡으면, 인사팀은 기존의 업무 방식에서 벗어나 보다 전략적이고 가치 중심적인 역할로 전환해야 한다. 그는 이를 위해 다음 다섯 가지 핵심 변화 요인을 제시했다.

 

첫째, 데이터 인사이트 해석과 조직 맥락 관리이다. AI가 수집·분석한 정형 및 비정형 데이터를 단순히 받아들이는 것에 그치지 않고, 조직 문화와 비즈니스 전략에 맞춰 해석·조정하는 역할이 필요하다는 설명이다. 김 교수는 “AI의 수치나 통계 뒤에 숨겨진 패턴을 놓치지 않도록 인간의 감성과 직관이 결합된 해석이 중요하다”고 강조했다.

 

둘째, 직원 잠재력과 미래 역량 관리다. AI를 활용해 직원의 학습 능력, 창의성, 협업 역량 등을 실시간 분석함으로써 기존 평가 기준의 한계를 보완해야 한다는 주장이다. 이를 통해 인사팀은 개인 잠재력을 재발견하고, 맞춤형 커리어 개발 및 경력 설계 프로그램을 구축해 조직 내에서의 지속적 성장과 역량 확장을 지원해야 한다.

 

셋째, 조직 구조의 분산화와 네트워크 기반 운영이다. AI로 협업 패턴을 분석해 최적의 팀 구성을 도출하는 과정에서 기존 위계적 조직보다 유연하고 네트워크 중심의 조직 모델이 요구될 수 있다는 것이다. 이에 따라 인사팀은 팀 간 경계를 허물고 자율적 협업 환경을 마련하는 ‘네트워크 관리자’이자 ‘협업 촉진자’로 거듭나야 한다고 설명한다.

 

넷째, AI 윤리 및 알고리즘 투명성 관리에 관한 문제다. AI가 인사 판단에 직접 영향을 미칠수록 알고리즘 편향성과 투명성에 대한 우려가 커지므로, 인사팀이 결과를 검증하고 윤리적 감시와 공정성 확보 역할을 맡아야 한다는 것이다. 이를 위해 AI 관련 기술·법·윤리에 대한 전문성과 조직 전반의 AI 소양 교육이 필수적이라고 김 교수는 덧붙였다.

 

마지막으로, 예측적 리스크 관리와 조직 문화 혁신이 거론됐다. AI가 직원 이탈, 갈등, 스트레스 수준 등 다양한 리스크를 조기에 감지할 수 있는 만큼, 인사팀은 데이터 분석을 토대로 조직 문화 개선과 직원 복지 전략을 마련해야 한다는 주장이다. 김 교수는 “단순 문제 해결을 넘어 장기적 조직 문화 혁신의 중심에 인사팀이 서게 될 것”이라며 이 변화를 긍정적으로 평가했다.

 

끝으로 김 교수는 “HR 전문가들은 직관과 경험을 AI 기반 데이터 분석과 융합하는 역량을 갖춰야 한다”고 조언했다. 또한 AI 도구 활용, 조직 문화 변화, 협업 모델 구축 등을 통해 HR 부서가 기업의 핵심 전략 파트너로 성장해야 한다고 강조하며, “AI 에이전트 도입은 HR 부서를 단순 행정 지원에서 인재와 문화 혁신의 중심으로 변화시키는 계기가 될 것”이라고 전망했다.

 

한편, 김 교수는 HR 담당자들이 변화하는 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 데이터 분석 능력과 AI 윤리, 조직 문화 혁신 역량을 강화하는 것이 필수적이라며 향후 관련 논의가 더욱 활발해져야 한다고 덧붙였다.

 

 

사진 촬영해 올리면 제품 소개를 해주는 AI

 

2025년 1월21일. 김덕중 교수는 제미나이(Gemini)에서 별도 앱 설치 없이 사진을 촬영한 후에 제품 소개를 받는 기능을 소개했다. 김 교수는 "챗GPT 유료버전에 있는 고급 대화 기능과 같은 방법으로 사용하면 된다. 카메라로 제 마우스를 보여주며 제품을 설명해 달라고 하는 장면이다"라며 아래 사진을 올렸다. 김덕중 교수의 따라쟁이인 뉴저널리스트는 제미나이를 다운로드해서 제품 소개를 받아보았는데 아주 만족스러웠다. 아래 영상에 나온다. 늘 김 교수님께 감사하는 마음이다. 

 

김덕중 교수는 제미나이(Gemini)에서 별도 앱 설치 없이 사진을 촬영한 후에 제품 소개를 받는 기능을 소개했다. 김 교수는 "챗GPT 유료버전에 있는 고급 대화 기능과 같은 방법으로 사용하면 된다. 카메라로 제 마우스를 보여주며 제품을 설명해 달라고 하는 장면이다"라며 사진 한 장을 올렸다.… pic.twitter.com/zQWxtMF6Lw

— New Journalist Today (NjT) (@gugguro) January 20, 2025

 

 

PEST 분석으로 본 정치와 경영의 연관성

 

2025년 1월16일. 김덕중 숙명여대 겸임교수는 최근 자신의 링크드인에 올린 글에서, 거시환경분석 도구인 PEST 분석(Political, Economic, Social, Technological analysis)을 활용해 정치적 사건과 기업 경영 및 개인 커리어의 연관성을 설명했다. PEST 분석은 기업이 경쟁 환경이나 시장 변화뿐만 아니라 세상의 거대한 변화 속에서 자신의 위치를 조망하도록 돕는 전략적 도구다.

 

김 교수는 현재 진행 중인 정치적 사건, 예컨대 대통령의 계엄령 발동 가능성과 탄핵 과정 등을 언급하며, 이러한 정치적 사건이 기업과 조직 내부에도 영향을 미친다고 지적했다. 그는 많은 사람들이 이를 자신이 속한 조직이나 업무와 무관한 일로 치부할 수 있지만, 정치와 경영, 개인 커리어는 밀접하게 연결되어 있다고 강조했다.

 

그는 과거 노동부와 함께 여성 고용 창출 프로젝트(적극적 고용개선조치, AA)를 진행했던 경험을 예로 들었다. 당시 500인 이상 사업장에서 여성 고용 비율은 3.4%에 불과했으나, 제도 시행 후 2024년 기준으로 34%로 증가해 10배의 성과를 거두었다. 김 교수는 이러한 변화가 고용평등을 정책적으로 실현한 결과이며, 다양성과 DEI(다양성, 형평성, 포용성) 확장이 가능해진 배경이라고 설명했다.

 

또한, 최저임금, 근로기준법, 차별금지법, 괴롭힘금지법 등의 정책이 현재의 업무 환경을 형성하는 데 중요한 역할을 했다고 덧붙였다. 그는 군사정권 시절 상명하복식 직장 문화를 예로 들며, 정치적 상황과 기업 문화는 떼려야 뗄 수 없는 관계임을 강조했다. 현재 R&D 예산 삭감이 조직에 미치는 영향 역시 이러한 연관성을 보여주는 사례로 언급했다.

 

김 교수는 정치적 민감성이 기업 경영과 업무 혁신의 필수 요소라고 주장했다. AI와 디지털 전환(Dx)을 통해 업무 혁신을 이루고 데이터 분석을 경영의 핵심 역량으로 삼기 위해서도 정치적 민감성과 비판적 사고가 필요하다고 강조했다. 그는 "세상의 잘못과 부조리를 이야기하지 못한다면 회사와 조직 내의 문제도 침묵하게 될 것"이라며 글을 마무리했다.

 

김 교수의 주장은 정치적 변화가 기업 경영과 조직 문화를 형성하는 중요한 동력이며, 경영 전략 수립에서도 이를 고려해야 한다는 점을 시사한다.

 

 

생성형 AI는 조직에 어떤 영향을 미칠까? - 캡제미나이의 보고서

 

2024년 11월18일. 김덕중 교수는 최근 "생성형 AI가 조직내 어떤 영향을 줄것인가? 1위는 '관리자(리더)의 변화'"라는 글을 올렸다. 그리고 그가 링크로 단 것은 캡제미나이의 보고서였다. 그 보고서 내용은 다음과 같다. 

 

캡제미나이 리서치 연구소가 발표한 보고서 일터에서의 생성형 AI(Gen AI at Work: Shaping the Future of Organizations)는 생성형 AI(Gen AI)가 조직 내 역할과 책임을 재구성하고 업무 방식을 변화시킬 잠재력을 강조했다. 이 보고서는 연 매출 10억 달러 이상을 기록하는 15개국 기업의 관리자 1,500명과 직원 1,000명을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 작성됐다.

 

보고서에 따르면 생성형 AI는 초급 업무의 약 3분의 1을 자동화해 직원들이 업무에서 더 큰 자율성을 확보하고, 창작에서 검토 중심의 역할로 전환될 가능성이 높다. 설문에 응답한 관리자 절반은 이러한 변화가 초급 직원들의 경력 발전을 가속화할 것이라고 밝혔다.

 

리더와 관리자는 생성형 AI가 주당 최대 7시간의 업무를 줄여줄 것으로 예상하며, 이를 통해 전략적 의사결정과 감정 지능을 요구하는 작업에 집중할 수 있을 것으로 내다봤다. 관리자 54%는 AI 중심 변화 속에서 관리자의 역할이 더욱 중요해질 것이라고 응답했다.

 

조직 구조의 변화도 예상된다. 관리자와 리더의 51%는 향후 3년 안에 중간 관리자의 역할이 일반화에서 전문화로 전환될 것으로 전망했으며, 이를 위해 조직은 보다 평평하고 민첩한 구조를 채택해야 한다고 주장했다. 또한, 65%는 생성형 AI가 전략적 기획과 의사결정 과정에서 "사고 파트너" 역할을 할 수 있다고 평가했다.

 

보고서는 생성형 AI의 도입을 저해하는 주요 요인으로 정확성, 보안 문제, 명확한 사용 지침 부족, 통합의 복잡성, 기술 부족 등을 꼽았다. 현재 생성형 AI 도구를 매일 사용하는 관리자는 15%, 직원은 20%에 불과하다.

 

캡제미나이 리서치는 생성형 AI가 조직에 성공적으로 통합되기 위해 역할 재설계, 기술과 소프트 스킬 개발, AI와 인간 간 협업을 위한 프레임워크 구축이 필요하다고 강조했다. AI와 자동화를 결합한 하이브리드 AI 생태계가 조직에 최적의 효율성을 제공할 것이라는 전망도 제시했다.

 

 

또다른 강력한 오픈소스 LLM: 미스트랄 AI

 

2024년 11월15일. 기자는 최근 프랑스어를 프로처럼 쓰고 검수하는 방법에 대해 고민을 한 바 있다. 프랑스어를 대학시절 조금 배우기는 했지만 글을 쓰고 글을 검증하는 수준은 아니다. 그러나 최근 프랑스어를 쓸 일이 있었는데 이 고민을 한 방에 해결해준 AI가 있다. 바로 미스트랄 AI. 김덕중 교수가 추천해 준 AI다. 

 

김 교수는 링크드인에 "오픈소스 LLM에서 꽤 유명한 회사이자 언어모델이 있다. 바로 Mistral이다. 프랑스 회사임에도 한국어 처리가 매우 자연스러웠다. 무엇보다도 무료로 배포되는 언어모델이기 때문에 기업에서 적절히 튜닝해서 사용이 가능하다는 점이 매력적이다. 성능도 매우 좋고, 파일첨부, 이미지 인식, 코딩 작업을 모두 무료로 사용하실수 있다"라고 소개했다. 

 

기자는 미스트랄 AI에 등록해서 어떤 회사인지 물어보았다. 

 

Mistral AI는 프랑스 파리에 본사를 둔 인공지능 스타트업입니다. 이 회사는 고성능 언어 모델을 개발하고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. Mistral AI의 목표는 최신 기술을 활용하여 인공지능 모델의 성능을 극대화하고, 다양한 산업 분야에서 이를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하는 것입니다.
 

Mistral AI는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:
 

1. 고성능 언어 모델: Mistral AI는 대규모 언어 모델을 개발하여 자연어 이해와 생성 능력을 극대화합니다. 이러한 모델은 다양한 언어와 문화적 맥락을 이해하고 처리할 수 있습니다.
    

2. 혁신적인 기술: 회사는 최신 딥러닝 기술과 알고리즘을 활용하여 모델의 성능을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.
    

3. 다양한 응용 분야: Mistral AI의 언어 모델은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다.
    

4. 글로벌 시장 진출: Mistral AI는 프랑스뿐만 아니라 전 세계 시장을 목표로 하고 있습니다. 다국어 지원과 글로벌 파트너십을 통해 다양한 국가와 문화에서 활용될 수 있는 솔루션을 제공합니다.

Mistral AI는 인공지능 기술의 발전을 통해 사람들의 삶을 더 편리하고 효율적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 지속적인 연구와 개발을 통해 최신 기술을 도입하고 있습니다.

기자는 미스트랄 AI에 챗GPT와 비교해달라고 요청했다. 미스트랄 AI의 답변은 다음과 같았다. 

 

Mistral AI와 ChatGPT는 모두 고성능 언어 모델을 기반으로 한 인공지능 서비스입니다. 그러나 각 모델은 특정 기능이나 성능에서 차이가 있을 수 있습니다. Mistral AI가 제공하는 특정 기능이나 장점은 다음과 같습니다:
 

1. 다국어 지원: Mistral AI는 다양한 언어와 문화적 맥락을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 강조합니다. 특히 프랑스어와 같은 특정 언어에 대한 지원이 강화될 수 있습니다.
    

2. 특정 도메인 최적화: Mistral AI는 특정 산업이나 도메인에 최적화된 모델을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 의료, 금융, 법률 등 특정 분야에 맞춘 모델을 개발하여 더 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.
    

3. 사용자 맞춤형 모델: Mistral AI는 특정 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 모델을 제공할 수 있습니다. 이는 특정 기업이나 조직의 데이터와 요구사항에 맞춘 모델을 개발하여 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.
    

4. 데이터 프라이버시와 보안: Mistral AI는 데이터 프라이버시와 보안을 강조하며, 특히 유럽의 데이터 보호 규정(예: GDPR)을 준수하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 이는 특정 지역이나 산업에서 중요한 요소일 수 있습니다.
    

5. 혁신적인 기술 도입: Mistral AI는 최신 딥러닝 기술과 알고리즘을 활용하여 모델의 성능을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 이는 특정 기능이나 성능에서 ChatGPT와 차별화될 수 있습니다.

ChatGPT와 Mistral AI는 기본적으로 비슷한 기능을 제공하지만, Mistral AI는 특정 언어, 도메인, 사용자 요구에 맞춘 맞춤형 모델과 데이터 프라이버시 및 보안에 중점을 둘 수 있습니다. 이러한 차별화된 기능이 특정 상황에서 더 유리할 수 있습니다.

 

 

국가 차원의 AI 역량 강화, 단순 교육을 넘어 사회적 문제 해결 필요

 

2024년 11월14일. AI 기술 발전을 위한 국가 차원의 노력이 필요하다는 주장이 나왔다. 김덕중 교수는 최근 링크드인 글을 통해 국가 차원에서 AI 역량을 강화하는 것이 단순 기술 교육을 넘어서, 사회적 문제 해결과 거버넌스 정의, 윤리적 문제 해결을 포함해야 한다고 강조했다.

 

김 교수는 싱가포르의 국가 주도 AI 기관인 ‘AI 싱가포르’ 사례를 언급하며, 이 기관이 연구개발에서부터 대국민 교육에 이르기까지 광범위한 활동을 수행하고 있다고 밝혔다. 특히 대학 및 대학원 수준의 커리큘럼을 통해 사회적 문제 해결에 중점을 두고 있어 교육의 질이 높다는 평가를 받았다.

 

또한, 그는 캐나다의 ‘Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy’와 핀란드의 ‘AuroraAI’ 프로젝트를 소개하며, 국가 주도의 AI 프로젝트가 글로벌 트렌드로 자리 잡고 있음을 강조했다. 김 교수는 AI가 미래를 바꿀 기술이라면 국가와 기업이 함께 진지한 접근을 해야 하며, 이를 통해 AI 활용 방안을 더욱 확대해야 한다고 덧붙였다.

 

 

데이터 분석 및 데이터의 비주얼화 

 

2024년 11월13일. 김덕중 교수는 최근 브릭스라는 툴을 소개했는데 주소는 https://www.thebricks.com 이다. AI 기반 데이터 분석을 얼마든지 해볼수 있게 되었다는 김 교수는 다음과 같이 설명했다.

 

"구글로 로그인을 하면 엑셀과 유사한 창이 뜨는데요. 여기서 숫자도 넣고 함수를 적용해서 계산도 가능합니다. 하지만 이게 다가 아니죠. 제가 했던 방법입니다. 아래 채팅창에,

1) 10개의 자동차 대리점의 가상의 데이터를 만들어줘
2) 만들어진 데이터에 직원수, 대리점 크기, 매출액 등의 정보를 추가해줘
3) 이제 머신러닝을 이용해서 대리점을 군집화 시켜줘.
4) 군집화된 대리점 그룹별로 지원 전략을 세워줘.
5) 마지막으로 대리점 정보를 이용해서 대시보드 만들어줘.

라고 테스트를 해 봤습니다. 이렇게 접근한 이유는 기업에서 보안 이슈로 파일을 직접 업로드 하지 못하기 때문에 가상의 데이터로 AI 실습을 하는 상황을 고려해서 입니다. 물론 실제 엑셀이나 CSV 파일 업로드도 되고 분석도 잘됩니다."

 

뉴저널리스트 투데이도 김덕중 교수가 알려준 대로 데이터를 넣어주고 다음과 같은 차트 및 그래프를 얻게 되었다. 결괄를 보여주는 데 상당히 오래 걸린다는 단점은 있다. 

 

 

AI 서비스 하나 만들려고 하는데 예산이 얼마나 들지?

 

2024년 10월27일. 김덕중 교수가 링크드인에 AI 예산 산출 서비스를 소개했다. 그는 AI 서비스를 제작하려는 이들이 가장 궁금해할 '예산' 문제를 해결해주는 새로운 AI 견적 서비스가 등장했다고 전했다. 김 교수는 이미 유사한 서비스들을 접해본 경험이 있어 전체적인 서비스 구성에 익숙했지만, 오늘 확인한 ‘아이디어링크’라는 사이트의 AI 견적서는 기존과 차별화된 정교함을 보였다고 밝혔다. 해당 서비스는 사용자의 요구사항과 기술적 특징, 배포 환경 등을 선택하면 이메일을 통해 결과를 전달한다. 김 교수는 이 이메일을 열어보고, 비용, 기간, 구현 시 주의사항, 예상 리스크 등 상세한 내용이 체계적으로 정리된 모습에 깊은 인상을 받았다고 전했다.

 

 

개인 파일, 공유된 파일, 웹사이트, 논문을 혁신적으로 다루는 어포라

 

2024년 10월17일. 김덕중 교수는 최근 링크드인 포스트를 통해 기업의 문서관리시스템(ECM)이 변화해야 한다고 주장했다. 그는 Afforai(어포라 또는 어포라이로 발음. https://afforai.com)라는 리서치 툴을 사용해본 경험을 바탕으로, 이러한 방식이 기업의 문서 관리에도 적용되어야 한다고 강조했다.

 

Afforai는 개인 파일, 공유된 파일, 웹사이트, 논문 등 다양한 문서를 업로드하고 그룹화해 사용할 수 있는 기능을 제공하며, 문서 폴더나 목적별로 파일을 선택해 해당 내용에 대한 채팅이 가능하다. 김덕중 교수는 자신이 작성한 기고글, 네이버 뉴스, AIHR 블로그 주소를 등록한 후, 유용한 답변을 얻었다고 언급했다. 특히 무료 버전에서도 500MB 파일을 등록하고 하루 20회 채팅할 수 있다는 점을 높이 평가했다.

 

김덕중 교수는 기업이 보유한 공유 문서와 개인 문서, 관련 웹사이트 정보를 결합해 지식을 관리할 경우 매우 유용할 것이라고 덧붙였다. 이를 통해 기업의 문서관리 방식에 새로운 접근이 필요함을 제안했다.

 

뉴저널리스트 투데이가 어포라 또는 어포라이를 사용해 본 결과 논문 작성에 매우 좋은 도구라는 것을 발견했다. 다음은 한 유튜버의 어포라 소개 영상이다.

 

 

 

프롬프트 공부할 수 있는 사이트들

 

2024년 10월15일. 김덕중 님이 소개한 프롬프트를 공부할 수 있는 사이트들이다. 상당히 유익한 정보다. 

 

1) Google AI Studio https://lnkd.in/gXFemke5

2) Hero Prompt Library https://hero.page/discover

3) Snack Prompt https://lnkd.in/g_PWt6RD

4) OpenAI Prompt Library https://lnkd.in/gc3kq6fy

5) Anthropic Prompt Library https://lnkd.in/gXWmtBBF

6) PromptHero https://prompthero.com/

7) Github ChatGPT Prompts https://lnkd.in/g5U57kHm

8) Google Vertex AI Prompts https://lnkd.in/gNgDS4ji

 

 

생성형 AI 여러 툴을 비교해볼 수 있는 서비스 '천칭'

 

2024년 10월3일. 생성형 AI가 여러 개가 시장에 나왔는데 이를 한 자리에서 비교해볼 수 있는 비교툴이 나왔다. 이는 김덕중 님이 링크드인에서 소개한 것이다. 챗GPT, 제미나이 등의 유료 서비스도 무료로 사용해볼 수 있는 천칭을 사용해보면 여러 도구를 비교해볼 수 있고 유료 서비스도 맛보기를 할 수 있다. 일본어로 되어 있기에 번역을 돌려 G메일로 등록하면 간단하게 서비스를 이용할 수 있다. 

 

일본에서 만든 천칭(저울)이라는 생성형 AI 비교툴입니다. 특징은 단하나, 무료로 언어모델들을 사용해 볼수 있다는 점입니다. (https://lnkd.in/gQKsXHaj ) 사이트가 일본어로 되어 있어, 번역 툴을 이용해서 로그인까지 성공하시면 사용방법은 매우 쉽습니다. 그리고 당연히 한국어 사용이 가능하기 때문에 무료로 다양한 언어모델들을 사용할 수 있네요.

 

챗GPT의 대화 기능, 어학 및 기초 개념 교육 가능할 듯

 

2024년 9월26일. 영화 '그녀(Her)'에 나오는 수준은 아니지만 인공지능과 대화를 나눌 수 있는 기능이 챗GPT에 최근 소개되었다. 김덕중 님이 링크드인에 올린 글을 보고 시도해보았는데 그의 말처럼 어학 공부를 할 때 도움이 될 것 같다. 먼저 김덕준 님의 링크드인 내용은 다음과 같다.

 

오늘 ChatGPT의 새로운 고급음성모드를 한참동안 사용해 봤습니다.

나 : 나는 최근 한 기업의 HR 조직에 입사를 했어. 그런데 HR 업무를 수행해본적이 없어서 지금부터 너가 30분정도 오리엔테이션을 진행해주면 좋겠어. 계속 설명만 하지 말고 사이사이 퀴즈도 내주고 다양한 사례도 알려줘.

결과는 정말 놀라웠습니다. 대화를 진행하다, 영어로 바꿔서도 해보고 지방 사투리, 애교 섞인 목소리 등을 요구해도 척척 대응해 줬습니다.

잘은 모르겠지만, 어학 교육이나 기초 개념 교육은 상당부분 대체 될것 같습니다.

이 내용을 보고 유튜브 검색을 해보았다. 

 

 

 

2024년 9월26일. Llama(라마) 3.2는 메타(Meta)에서 개발한 인공지능 언어 모델인 LLaMA(Large Language Model Meta AI)의 최신 버전이다. 이 모델은 자연어 처리 능력을 갖춘 AI로, 다양한 언어로 텍스트를 생성하고 분석할 수 있다. Llama 3.2는 이전 버전보다 성능이 향상되었으며, 더 작은 용량으로 더 빠르게 작동할 수 있다. 이를 통해 AI가 문서를 작성하거나 번역, 요약하는 등의 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있게 되었다. 쉽게 말해, Llama 3.2는 사람이 사용하는 언어를 잘 이해하고 처리하는 최신 AI 프로그램이라고 생각하면 된다. 다음은 김덕중 님이 26일 링크드인에 올린 글이다. 

 

최근에 발표된 Llama3.2를 Ollama에 설치해서 사용해 보니 정말 좋아졌네요.

- 모든 환경은 제 사무용 노트북에서 구동시켜 본 결과입니다.
- 일단 속도가 확실히 빨라졌네요. 3.2 3b 이 이전 3.1 버전에 비해 용량은 줄어 들었지만 품질은 더 좋아졌다는게 실감 되네요.
- 한글도 입출력 속도는 빨려졌지만 한글 표현에 영어나 한자가 섞어서 나옵니다. 만족할만한 수준은 아니네요.

제 개인적인 생각으로는 간단한 문서 작성의 목적이라면 굳이 다른 유료 버전을 사용하기 보다는 Llama 3.2버전을 로컬에 설치 해서 사용하는 것이 더 유리할 것 같습니다. (언젠가는 PC에 내장되어 나오겠죠.)

 

 

[들어가는 글]

 

현 숙명여대 겸임교수인 김덕중 님은 디지털 기술과 인적 자원 아젠다를 모두 이해하는 능력을 갖춘 전문가다. 그는 1997년 HR(인적자원) 시스템의 솔루션 아키텍트 및 IT 개발자로 경력을 시작했다. 2003년에는 HR 컨설턴트로 전환해 비즈니스 아젠다에 대한 심도 있는 통찰력을 얻었다. 2007년에는 SK 그룹의 디지털 워크플레이스 프로젝트를 주도하며 IBM에서 컨설팅 서비스와 소프트웨어 패키지를 결합한 ‘디지털 워크플레이스’ 솔루션을 개발했다.

 

김덕중 님은 IT 거버넌스 프로젝트에서 실질적인 경험을 쌓았으며, 디지털 워크플레이스 플랫폼을 관리하고 운영하는 역할을 맡았다. 그는 은행, 소매, 전자, 항공 등 다양한 산업 분야에서 IT 전략 및 거버넌스 프로젝트 경험을 바탕으로 고객에게 기술 기반의 기업 운영 지침을 제공했다.

 

최근에는 디지털 전환 아젠다를 기업의 디지털 워크플레이스에 적용하는 데 집중하고 있으며, AI 기반의 개인 비서, 맞춤형 애플리케이션 추천, 업무 프로세스 자동화를 통해 업무 효율성을 개선하는 데 기여하고 있다.

 

뉴저널리스트 투데이는 김덕중 님이 링크드인에 올리는 글을 Log로 소개하기로 했다. 뉴저널리스트 투데이는 "김덕중 님은 특히 새로운 AI 도구에 대해 전문가다. 독자 여러분이 많은 것을 그에게서 배울 것"이라고 새로운 시리즈가 많은 사람에 유익이 될 것임을 확신했다.

 

출판 및 기여

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• 애플리케이션 관련 서적 6권 (Acrobat, Dreamweaver 등)
• 기업 학습 관리 관련 서적 3권 (Corporate Learning Style Guide 등)
• 한국 HR 관리 협회에 다수 기고

수상 내역

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• 2018년 라운드 오브 어플로즈, 베스트 매니저
• 2015년 IBM GBS 코리아 서비스 우수상
• 2012년 IBM GBS 코리아 우수 공로자상
• 2012년 IBM GBS 코리아 올해의 직원상
• 2012년 IBM GBS 전략 및 변혁 부문 이달의 직원상 6회
• 2010년 IBM GBS 코리아 올해의 직원상
• 2009년 IBM GBS 코리아 올해의 직원상

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박성훈 기자

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