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AI 노출도, 학력과 소득이 높을수록 높다
AI의 영향은 저숙련 일자리에 먼저 닥친다고 생각하기 쉽습니다. 그런데 한국은행 조사국 연구진이 AI 종류별로 노출도를 계산해 보니, 글을 쓰고 일을 처리하는 AI는 오히려 학력과 소득이 높은 쪽에 더 가까웠습니다. 소득부터 보면, 생성형 AI와 에이전틱 AI 모두 임금이 높을수록 노출도가 올라갔습니다. 에이전틱 AI는 특히 임금 상위 20% 구간에서 두드러지게 높았습니다. 학력도
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전방배치기술자(FDE)란? AI 시대에 주목받는 새 직업
전방배치기술자(FDE, Forward Deployed Engineer)는 고객사 현장에 직접 들어가 일하는 소프트웨어 개발자입니다. 본사에서 제품을 만들어 넘기는 대신 고객의 공장에 상주하면서, 현장의 노하우를 AI 제품에 녹여 넣고 AI 기술이 실제 업무에 자리 잡도록 양쪽을 잇는 역할을 맡습니다. 이름에 '전방'이 붙은 건 개발자가 본사가 아니라 현장이라는 최전선에 배치되기
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지역별 AI 준비도 순위: 서울 다음은 대전
AI를 만들고 쓸 준비가 가장 잘된 지역은 어디일까요. 한국은행 조사국 연구진이 17개 시도의 'AI 준비도'를 매겨 보니, 일자리와 관계가 확인된 항목만 놓고 볼 때 1위는 서울, 2위는 대전이었습니다. 경기와 세종이 그 뒤를 이었습니다. AI 준비도는 여섯 갈래로 잰 점수입니다. 인터넷 이용률 같은 디지털 인프라, AI 전공자와 AI
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AI 영향이 큰 지역 순위, AI 종류에 따라 뒤집힌다
어느 지역 일자리가 AI의 영향을 가장 많이 받을까요. 답은 어떤 AI를 묻느냐에 따라 거의 정반대로 나옵니다. 문서를 다루는 생성형 AI는 서울이 1위, 몸을 쓰는 피지컬 AI는 경북이 1위입니다. 한국은행 조사국 연구진은 17개 시도의 직업 구성을 바탕으로 지역별 AI 노출도를 계산했습니다. 생성형 AI는 서울, 세종, 경기, 인천 순으로 높았고 전남, 경북,
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생성형·에이전틱·피지컬 AI, 각각 어떤 직업에 가장 가까울까
요즘 AI는 크게 세 갈래로 나눠 부릅니다. 글과 이미지를 만들어 내는 생성형 AI, 목표를 주면 스스로 계획을 세워 일을 끝까지 처리하는 에이전틱 AI, 로봇처럼 현실 세계에서 몸을 움직여 일하는 피지컬 AI입니다. 학계에서 정립된 분류는 아니지만, 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 2025년 1월 CES에서 이렇게 구분한 뒤 널리 쓰이고 있습니다. 세 AI는
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국가데이터기본법 제정안, 흩어진 공공 데이터를 잇는 구조적 변화
통계청이 '국가데이터처'로 간판을 바꾼 지 1년, 당국은 조직 개편의 첫 실질적 결과물로 국가데이터기본법 제정안을 발의했습니다. 정부가 내세운 법안의 요지는 크게 3가지 조항으로 요약됩니다. 복잡한 행정 용어 이면에 담긴, 우리 데이터 생태계의 구체적인 변화를 짚어봅니다. 1. 국가데이터 총괄·조정: 부처 간 칸막이 철거 지금까지 공공데이터는 각 부처의 고유
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80년 만의 기묘한 동거, 파월의 잔류
미국 연방준비제도(Fed)의 권력 교체기에는 일종의 불문율이 있습니다. 새로운 의장이 취임하면, 전임자는 남은 임기와 상관없이 조직을 완전히 떠나는 것입니다. 후임자가 자신만의 통화 정책과 철학을 온전히 펼칠 수 있도록 길을 열어주기 위한 관례입니다. 그런데 최근 이 오래된 관행이 깨졌습니다. 제롬 파월 전 의장이 2026년 5월 의장직에서 물러난 후에도, 2028년 1월까지
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레시피가 특허청의 문턱을 넘지 못하는 이유
맛집의 '며느리도 모르는 비법 레시피'는 법적으로 보호받을 수 있을까요? 결론부터 말하자면 음식의 제조법도 특허의 대상이 될 수는 있지만, 현실적으로 동네 빵집이나 개인 카페의 메뉴가 특허청의 문턱을 넘는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 특허를 받기 위한 가장 핵심적인 조건은 '신규성'과 '진보성'입니다. 이 중
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배송비 3천 원 아끼려다 3만 원 더 쓰는 이유
장바구니에 담긴 물건의 총액은 2만 7천 원. 결제 버튼을 누르려는데 화면 아래 작지만 강렬한 문구가 보입니다. "3만 원 이상 구매 시 무료배송!" 배송비 3천 원을 내자니 왠지 손해를 보는 기분이 들어, 결국 크게 필요하지 않은 5천 원짜리 양말 세트를 추가하고 기어코 '무료배송'을 받아냅니다. 우리는 왜
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장마라는 용어가 사라진다?
여름철에만 반짝 신던 레인부츠가 어느새 봄, 가을 가릴 것 없이 현관 앞을 지키는 사계절 필수템이 되었습니다. 우리의 일상이 이렇게 바뀐 이유는 매년 여름을 알리던 '장마'의 패턴이 완전히 달라졌기 때문이죠. 500년 넘게 사용된 친숙한 단어 '장마'는 현재의 불규칙한 한반도 기상 상황을 제대로 반영하지 못한다는 판단에
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체리피킹, 왜 하필 '체리'를 골라냈을까?
마케팅이나 논리학에서 자주 쓰이는 용어 '체리피킹(Cherry Picking)'. 말 그대로 과수원에서 체리를 수확하는 과정에서 유래했습니다. 체리 나무에는 잘 익은 빨간 열매와 덜 익은 파란 열매, 벌레 먹은 열매가 섞여 있습니다. 농부는 당연히 가장 잘 익고 먹음직스러운 체리만 골라(Pick) 바구니에 담습니다. 이때 바구니만 본 소비자는 이렇게 생각하게 되죠.
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'성장' 대신 '축소'를 선택한 도시들
도시계획의 오랜 불문율은 '성장'이었습니다. 인구가 늘고, 새 도로가 뚫리고, 신도시가 지어지는 것만이 도시가 살아남는 길이라고 믿어왔죠. 지방소멸 위기 앞에서도 우리 지자체들이 기업을 유치하고 인구를 늘리겠다며 '장밋빛 청사진'을 놓지 못하는 이유도 여기에 있습니다. 하지만 전 세계적으로 저성장과 인구 감소가 고착화되면서, 기존의 문법을 완전히 뒤집은 도시들이