용인SCV

[용인SCV @yonginscv]

자동차 트래픽 -50%, 자전거 도로 6배 증설
자전거 이동 횟수가 자동차의 2배 돌파
'학교 거리' 300곳 보행자 천국으로 변신
2031년까지 수도권 외곽 메트로 68개역 신설 예정

[용인SCV @yonginscv]

파리는 자전가를 차도다 두배 많이 이용

https://t.co/x2yeaXCbqx

[Sahil Bloom @SahilBloom]

Major life trap: Getting your dopamine from information gathering. Dopamine from information is a dangerous drug. Your entire life will change the moment you stop looking for more information and start acting on the information you already have. Get your dopamine from action.

[용인SCV @yonginscv]

맥킨지는 경영대학원 졸업생을 대상으로 악명 높을 만큼 까다로운 시험 과정에 자사 AI 도구 ‘릴리(Lilli)’를 포함하기 시작했다.

시범 운영에 참여한 지원자들은 한 차례 면접에서 챗봇을 사용하라는 요청을 받았고, 이는 기술이 사무직 업무를 바꾸는 상황에서 회사가 컨설턴트에게 기대하는 업무 방식을 재현하려는 목적이었다.

한 관계자는 지원자들이 릴리를 활용해 사례 연구를 분석하고 결론을 다듬었다고 말했다. 이어 면접에서는 지원자들이 릴리에 어떻게 프롬프트를 입력하는지, 그리고 “릴리가 [내놓는] 결과물을 가져다가 다루고, 의문을 제기하고, 고객의 구체적인 요구 사항이라는 맥락에 맞춰 적용할” “호기심과 판단력”을 갖췄는지를 평가했다고 덧붙였다.

이번 조치는 알파벳의 순다르 피차이, 시티그룹의 제인 프레이저, 로이즈 뱅킹 그룹의 찰리 넌 등 최고경영자를 다수 배출하며 오랫동안 CEO 사관학교로 불려 온 이 회사의, 세계에서 가장 경쟁적인 채용 절차 중 하나에까지 AI 주도의 혼란이 스며들고 있음을 보여준다.

관계자들은 시범 운영이 성공적으로 입증되면 맥킨지가 향후 몇 달 안에 모든 주니어 채용자에게 이 시험을 적용할 것이라고 전했다. 또한 이는 합격·불합격을 가르는 과제가 아니라 여러 평가 항목 중 하나라고 덧붙였다.

https://t.co/acm95SyJQx

[용인SCV @yonginscv]

MIT 교수이자 건축가인 카를로 라티(Carlo Ratti)의 "소비자의 짧은 기다림이 도시 교통 체증을 어떻게 해결할 수 있는가"

두바이 미래 재단(Dubai Future Foundation)과 협력하여 UAE 내 800만 건 이상의 식료품 배송 데이터를 분석 연구

1. 핵심 발견: "5분의 미학"

놀라운 효율성: 소비자가 배송 시간을 단 5분만 더 기다려준다면, 배송 차량의 전체 주행 거리를 약 30% 줄일 수 있습니다.
비선형적 효과: 인내심과 효율의 관계는 직선형이 아닙니다. 즉, 처음 몇 분의 대기 시간이 시스템에 '여유(slack)'를 만들어 경로가 겹치는 주문들을 묶음 배송(Bundling)할 수 있게 하는 가장 큰 효과를 발휘합니다.

2. 현재 도시의 문제점: "속도 전쟁"

즉각적 만족의 대가: 아마존 프라임 이후 플랫폼들은 분 단위의 속도 경쟁을 벌이고 있습니다.
개별화된 여정: 배송이 너무 빨라지면 여러 주문을 하나로 묶기가 어려워집니다. 결국 클릭 한 번이 도로 위 차량 한 대의 개별적인 여정을 만들어내며, 이는 고스란히 도시의 교통 체증으로 이어집니다.
전망: 세계경제포럼(WEF)에 따르면 이커머스 증가로 인해 2030년까지 전 세계 배송 트래픽은 약 61% 증가할 것으로 보입니다.

3. 해결을 위한 정책적 제언

인센티브 도입: '느긋한 배송(No-rush)'을 선택하는 고객에게 요금 할인이나 충성도 보상을 제공해야 합니다.
그린 슬롯(Green Slots): 플랫폼은 배송 묶음이 가장 쉬운 시간대를 '그린 슬롯'으로 지정해 고객에게 제안하고, 지자체는 이런 운영사에 우선 주차권 등의 혜택을 줄 수 있습니다.
도시 형평성 고려: 초고속 배송은 주로 부유한 지역에 집중되지만, 그로 인한 교통 체증은 도시 전역과 외곽 지역이 분담하는 불균형 문제를 해결해야 합니다.

https://t.co/Td3BiNRhQd

[용인SCV @yonginscv]

가난한 나아일수록, 가난한수록 더 외롭다는 설문 결과.
https://t.co/NIq3gsJCMJ

[용인SCV @yonginscv]

올해 달러 기준으로 미국 S&P 500 지수가 16% 상승한 것은 미국 투자자들에게는 좋은 소식이다. 하지만 2025년 초 달러화 약세로 인해 유로화 기준 S&P 500 지수에 투자한 투자자들은 올해 수익률이 2.6%에 그칠 것으로 예상된다.

[용인SCV @yonginscv]

2025년
(출처: financial times 2025-12-27)

[용인SCV @yonginscv]

(GPT-5)
대형 소프트웨어 과제 실패를 반복하지 않으려면 “새 방법론”보다 조직이 학습하는 방식 자체를 바꾸는 것이 핵심입니다. 요약하면:

1. 시작 전: “우리가 뭘 모르는지”부터 냉정하게 드러내기

전례 확인부터 하기
- “우리랑 비슷한 규모·범위·복잡도의 시스템을, 이 일정·예산·기능으로 성공한 사례가 실제로 있는가?”
- 없다면 → 왜 우리는 예외라고 믿는지, 문서로 설명하게 만들기(경영진까지 공유).

초기 단계에서 정직한 “3가지 추정치” 사용
- 낙관·가장 가능성 높은·비관 시나리오(일정, 비용, 범위)를 모두 산출.
- 경영진 의사결정 자료에 이 3개를 모두 포함시켜 “한 줄짜리 숫자”만 올리지 않기.

목표를 “기술”이 아니라 “업무 결과”로 정의
- “신규 시스템 구축”이 아니라, 예: “급여 오류율을 1년 내 0.2% 이하로 감소”, “민원 처리 평균 시간을 30% 단축”.
- 이렇게 정의하면, 범위가 비대해질 때 “이게 목표 달성에 정말 필요한가?”를 판단하기 쉬워집니다.

2. 작게 시작하고, 점진적으로 키우기

MVP/파일럿 필수화
- 바로 전면 오픈하지 말고, 제한된 조직·인원 대상으로 파일럿 + 병행 운영(듀얼 런)을 일정 기간 거쳐야 합니다.
- Phoenix, Horizon 같은 참사는 대부분 파일럿·병행운영을 과감히 줄이다가 발생.

복잡도를 구조적으로 줄이는 설계
- 한 번에 전사 통합/올인원 → 모듈화, 인터페이스 중심 설계.
- “모든 요건을 한 시스템이 다 한다” 대신
“핵심 기능 + 안정적인 연동” 구조를 먼저 세우고, 확장은 이후 단계로.

‘빅뱅 롤아웃’ 금지에 가까운 원칙
- 사용자 수·조직 수를 단계별로 늘리는 롤아웃 계획을 기본값으로 두고,
- 빅뱅이 필요한 경우에는 별도의 리스크 승인을 받도록.

3. 프로젝트 관리·거버넌스의 “기본기”부터 지키기
독립적인 “적색팀(리스크 팀)” 두기
- 프로젝트 조직 밖에 있는, 보고라인이 경영진에 직접 연결된 리스크/감사 역할.
- 일정·예산·품질에 대한 “불편한 진실”을 올리는 역할을 제도화.

스코프 크립(Scope Creep) 관리
- 기능 추가 요구는 모두 비용·일정 영향 추정 + 우선순위 평가를 거치게 하고,
- 상위 의사결정 회의록에 “무엇을 포기했는지”까지 남기기(추가만 하지 말고).

테스트·운영 준비에 대한 ‘게이트’ 강화
- “테스트 계획·성능 테스트·장애 복구 훈련”을 다 통과해야만 다음 단계로 넘어가게 하는 식의 게이트를 실제로 적용.
- 일정이 밀렸다고 게이트를 생략·형식화하지 않도록, 이 부분은 외부 감사를 붙이는 것도 방법.

4. 조직과 문화: “실패를 말할 수 있게” 만들기

문제 제기 보호 장치
- 일정·품질 리스크를 보고한 사람에게 불이익이 돌아오지 않도록 상시적인 신호를 보내야 합니다.
- 예: 리스크를 빨리 발견해 상위에 보고한 팀에 포상, 숨긴 팀에는 제재.

실패 리뷰(포스트 모템)를 제도화
- 장애/실패마다 “비난 없는(blameless) 회고”를 진행:
> 무슨 일이 있었나 (팩트)
> 시스템·프로세스·의사결정에서 어떤 구조적 문제가 있었나
> 재발 방지 조치(프로세스·규정·조직 변경)를 명문화
- 이 내용을 내부 지식 베이스에 축적해, 새로운 프로젝트는 반드시 먼저 훑고 시작.

리더가 공개적으로 “모른다·위험하다”고 말하는 문화
- 최고 책임자(CIO, 사업부장 등)가
“이 부분은 불확실성이 크다, 그래서 우리가 이렇게 방어적으로 설계했다”
같은 메시지를 주기 시작하면, 하향식으로 솔직한 보고가 가능해집니다.

5. 사용자의 고통과 윤리 비용을 “처음부터” 반영하기

비즈니스 케이스에 사용자 피해 비용 포함
- 시스템 장애·오류로 발생할:
> 내부 인력 추가 업무시간
> 고객/국민의 추가 대기·민원 비용
> 평판·소송 가능성
을 금액으로 추정해, 프로젝트 투자 판단에 반영.

고위험 자동화·AI 시스템일수록 “휴먼 인 더 루프”
- 전체 자동화가 가져올 이득보다, 잘못된 자동판단이 줄 수 있는 피해가 더 큰 경우:일정 금액 이상, 특정 위험 등급 이상은 반드시 사람이 최종 승인.
- MiDAS, Robodebt 같은 사례를 피하려면, 사람을 완전히 빼는 자동화는 신중해야 합니다.

설계 단계부터 “설명 가능성” 요구
- 규칙 기반이든, AI든
“왜 이 사람이 부당지급/부정수급으로 분류됐는지”
설명 가능한 구조를 기본 요구 조건으로 넣기.

6. 기술 도입보다 “조직 역량”을 먼저 키우기

프로젝트 리더·PM·아키텍트 역량 투자
- 새로운 프레임워크·툴보다, 숙련된 PM·시스템 아키텍트·도메인 전문가 확보가 우선.
- 핵심 인력은 외주에만 의존하지 않고 최소한의 내부 역량을 반드시 갖추기.

애자일·DevOps는 “라벨”이 아니라 “습관”
- 스탠드업 미팅·Jira 도입했다고 애자일이 아니라,
> 짧은 주기의 릴리즈
> 매 이터레이션마다 실제 사용자 피드백 반영
> 배포 자동화·롤백 계획
이런 습관이 몸에 배도록 프로세스와 조직 구조를 조정.

레거시 교체 시 “단계적 리타이어 플랜” 마련
- 오래된 시스템을 한 번에 끄려고 하지 말고:
> 기능별로 신·구 시스템 병행 운영 기간을 계획
> 마이그레이션 진행 상황에 따라 점진적으로 기능·사용자를 옮김
- 각 단계마다 “되돌리기(rollback)” 방법을 반드시 정의.

7. 최소한 이것만은: 스스로에게 던질 질문들

프로젝트를 시작하거나 중간 점검할 때, 아래 질문에 YES라고 자신 있게 답하기 어렵다면 멈추고 재설계하는 편이 낫습니다.

- 이전에 비슷한 규모·범위·일정·예산으로 성공한 사례를 찾아보고, 그 교훈을 반영했는가?
- 파일럿·병행 운영·롤백 계획이 구체적이고, 일정에 반영돼 있는가?
- 독립적인 리스크/감사 라인이 실제로 작동하고 있는가?
- 스코프 추가가 들어올 때, “무엇을 포기할지”도 함께 결정하고 있는가?
- 장애나 실패가 발생했을 때, 사람 탓이 아니라 시스템·프로세스 레벨에서 원인을 찾는가?
- 사용자·국민이 겪을 수 있는 최악의 피해를 상정하고, 이를 줄이기 위한 설계를 반영했는가?
- 경영진이 “모든 것이 순조롭다”라는 보고만이 아니라, “어디가 위험한지”를 정기적으로 보고받고 있는가?

[용인SCV @yonginscv]

https://t.co/epvFeJGNrz
(gpt-5)
실패 원인은 요약하면 “기술 문제가 아니라 사람과 조직의 문제”입니다. 핵심적으로 다음과 같이 기술하고 있습니다.

1/ 상상력·목표 설정의 실패
- 인간의 상상력 부족
- 비현실적이거나 모호하게 정의된(“unrealistic or unarticulated”) 프로젝트 목표
- 자신들이 실제로 할 수 있는 일·범위를 냉정하게 상상하지 못함

2/ 복잡성과 위험을 감당·관리하지 못함
- 시스템·조직·재무·비즈니스·정치적 요소가 뒤엉킨 복잡성을 감당할 능력 부족
- 위험을 식별·관리하지 않는 “unmanaged risks”
- 일정·예산·기능이 전례 없이 야심찬데도, 왜 자신들은 된다고 믿는지 따져보지 않음

3/ 반복 학습 실패, ‘알고도 또 하는’ 실수
- 수십 년간 문서화된 동일한 실패 패턴이 계속 반복 (“failure déjà vu”)
- “우리 프로젝트는 특수해서 과거 사례는 안 맞아”라는 오만한 태도
- 첫 번째 실패(예: 캐나다 1995년 급여시스템 교체 실패)에서 기록된 교훈을 두 번째 시도(Phoenix)에서 무시

4/ 프로젝트 관리·거버넌스 부실
- 기본적인 IT 프로젝트 관리와 거버넌스 실수의 상시 반복
- 예산을 실제 필요치보다 터무니없이 낮게 잡고(과소추정), 인력·테스트·파일럿을 줄여서 “절감”하려다가 파국
- 애자일·DevOps 같은 방법론 도입 시에도 리더십·조직문화·훈련·규율에 필요한 투자와 인내가 부족

5/ 조직·정치·윤리 차원의 실패
- 고위 경영진의 비합리적 의사결정과 조직 정치
- 문제 제기자를 적대시하고, 불리한 정보 은폐·축소 (Horizon 사례의 조직적 커버업 등)
- 알고리즘·자동화 시스템에 대한 과도한 신뢰와, 오류가 확인된 뒤에도 인정·보상에 저항
- ‘행정적 악(administrative evil)’에 가까운 행태: 사람들의 삶을 파괴하면서도 책임 회피

6/ 자원과 책임에 대한 경영진의 인식 부족
- 소프트웨어 개발·운영을 고난도 엔지니어링으로 존중하지 않고, 인력·예산·시간을 충분히 주지 않음
- 실패에 대한 실질적 책임(책임 추궁, 법적·직업적 책임)이 거의 부재
- “수정 예산은 잘 따오면서, 처음부터 충분한 예산은 못 따오는” 왜곡된 재정 인센티브

7/ 윤리·사용자 피해 비용을 무시
- 비용·편익 분석에서, 시스템 문제로 인한 사용자(국민·직원)의 재정적·정서적 피해를 거의 고려하지 않음
- MiDAS, Robodebt, Phoenix 등에서 나타난 장기적 정신적·재정적 피해는 사실상 설계 단계에서 무시

8/ AI·새 기술에 대한 과도한 기대와 오용
- AI는 이런 근본적인 경영·조직 문제를 해결해 줄 수 없는데, 만능 해결책처럼 기대
- 이미 “관리 환각, 망상”이 많은 IT 프로젝트에 AI까지 더해지면 오히려 악화될 수 있음
- 인간 중심(Human-centered) 설계·리스크 사전 검토 없이 AI를 규제·복지·인프라 시스템에 밀어 넣는 행위

9/ 직업적 태도 문제: 정직·회의·윤리 결여
- 위험, 한계, 불확실성을 정직하게 말하지 않고 포장
- 벤더의 과장(‘puffery’)을 충분히 의심하지 않고 그대로 수용
- 윤리보다 단기 성과·이익을 우선시하는 문화

저자는 이 모든 것을 관통하는 근본 원인으로, 기사 제목 그대로 “IT의 고의적 무지(willful ignorance)”, 즉
알고도 외면하고, 배웠어야 할 교훈을 적용하지 않는 경영진·조직의 태도를 소프트웨어 실패의 주된 원인이라고 규정하고 있습니다.

[용인SCV @yonginscv]

소득 수준의 따라 내는 세금의 차이가 가장 큰 나라-UK

https://t.co/WE5uyHJ1RP

[용인SCV @yonginscv]

https://t.co/ZDXp6lF9B1

(AI 생성 내용) 미국 주식 보유액 확인 데이터 소스분석

핵심부터 말하면, FT 기사에 나온 숫자(“한국 투자자의 미국 주식 보유액 1,700억 달러”)는 한국예탁결제원(KSD) 외화증권 통계에서 나온 것이고, 이 데이터를 2차 가공해서 쓰는 곳들이 몇 군데 더 있습니다.
“한국인이 미국 주식을 얼마나 들고/매수했는지”를 보려면 아래 사이트들을 보시면 됩니다.
1. 한국예탁결제원 증권정보포털 SEIBro (가장 직접적인 원천)

홈페이지: https://t.co/UtoAgec32v (https://t.co/5YgftOnR4c)

무슨 데이터?
외화증권 보관현황(국가·종목별): 한국 거주자가 해외 브로커를 통해 산 주식·채권 등을 예탁결제원 기준으로 집계한 잔액(Stock, 보유 잔고)
미국 주식 포함해서 국가별 보관잔액, 종목별 잔액, 거래대금 등을 볼 수 있습니다. (https://t.co/5YgftOnR4c)

접근 경로 예시(사이트 내 메뉴)
상단 메뉴에서 ‘통계/자료’ → ‘예탁결제 통계’ 비슷한 탭 →
‘외화증권현황’ / ‘외화증권예탁결제’ 메뉴에서 국가별/종목별 통계 조회
특징
FT 기사에서 말한 “한국 투자자의 미국 주식 보유액이 올해 1,700억 달러 수준”이라는 수치가 바로 이 KSD 데이터 기반입니다. (Financial Times)
핀테크용으로는 국가별·종목별 외화증권 보관/결제 현황 API도 오픈플랫폼에서 제공한다고 명시되어 있습니다. (https://t.co/twjaL7vZcS)

“한국인이 미국 주식을 얼마나 들고 있나(잔고 기준)?”를 가장 직접적으로 볼 수 있는 1순위 소스라고 보면 됩니다.
2. 한국예탁결제원(KSD) 메인 홈페이지
홈페이지: https://t.co/w4LzJPUksr (영문: https://t.co/ifF57WS6bh) (KSD)

무슨 데이터?
KSD 전체 보관 증권 규모, 서비스 설명,
세부 통계는 대부분 위의 SEIBro나 통계 포털(KOSIS)에 연계되어 있습니다.
쓰기 좋은 용도
기관 소개/공식 레퍼런스로 인용할 때
보고서에서 “본 데이터는 한국예탁결제원(예탁결제 통계) 기준”이라고 공신력을 달고 싶을 때.
3. 국제금융센터(Korea Center for International Finance, KCIF)

홈페이지: https://t.co/zk384WQY9Q
해외자본 흐름 메뉴(국제금융 → 자본유출입)에서 관련 리포트 제공 (Kcif)
무슨 데이터?
“국내 개인투자자, ○월 중 해외주식 역대 최대 순매수” 같은 월별 순매수(Flow) 통계가 정리된 리포트들을 정기적으로 냅니다. (Kcif)
‘내국인 해외증권 투자 현황 및 평가’ 등에서 미국 주식 비중, 순매수 규모, 시계열 추세를 요약해서 보여줍니다. (Kcif)

특징
KSD, FSS 등의 원시 통계를 모아서 분석·해설까지 붙인 보고서라,
“10월 한 달 동안 내국인이 해외주식을 얼마나 순매수했나?”
“그 중 미국 비중이 얼마냐?”
를 보기 좋게 정리해 둡니다.
최근 기사들에서도 KSD + 국제금융센터 데이터를 같이 인용하는 패턴이 많습니다. (Korea Times)

4. 한국은행(Bank of Korea, BOK)

홈페이지: https://t.co/vTpfBkRcty (Bank of Korea)

무슨 데이터?
국제투자대조표(IIP), 포트폴리오 투자(자산) 등 거시 차원의 해외증권 투자 잔액
일부 블로그/연구 글에서 KSD(SEIBro) 자료와 결합해
“거주자 전체의 미국주식 투자잔액 비중이 얼마인지”
“개인투자자의 미국 주식 쏠림 정도”
를 시계열로 보여줍니다. (Bank of Korea)
특징
직접 “한국인이 미국 주식을 얼마나 보유”라고 딱 잘라서 나오기보다는,
총 해외주식 투자 잔액
미국 비중(%)
-> 이런 걸 통해 규모 추정·트렌드 분석에 좋습니다.

5. 자본시장연구원(KCMI) – 2차 분석 자료
홈페이지: https://t.co/uzpiqBMswU
관련 보고서 예시
「국내투자자의 해외주식투자 현황 및 증권업 동향」 (KCMI)
「개인투자자의 해외주식투자 특성 및 시사점」 (KCMI)

무슨 데이터?
KSD, 한국은행 자료를 재가공해서
투자 주체별(개인, 자산운용사 등) 해외주식 투자 잔액
미국 비중, 증가율, 시계열
을 정리해서 보여줍니다.
특징
원시 데이터 다운로드 용도 보다는,
프레젠테이션/리포트에 쓸 그래프·해석·숫자 요약 참고용으로 매우 좋습니다.

6. 국가통계포털 KOSIS

홈페이지: https://t.co/wDcwsU1vKY

무슨 데이터?
‘증권관리현황’ 등에서 한국예탁결제원이 제공하는 각종 증권 잔고 통계가 탑재되어 있습니다. (KOSIS)
외화증권(해외주식 포함) 관련 표도 점차 늘어나는 추세라,
KOSIS를 통해 표/그래프 변환, API 호출이 가능할 때가 있습니다.

특징
이미 KSD 통계를 내부에 싣고 있어서,
KSD 원천 데이터 + KOSIS 편의 기능(API, 엑셀 다운로드)을 같이 쓰고 싶은 경우 유용합니다.
어떻게 쓰면 좋을지 간단 정리

“정확한 원천 통계 + 세부(종목·국가별)까지 보고 싶다”
→ **SEIBro(한국예탁결제원 증권정보포털)**를 1순위로 보시면 됩니다.
“월별 순매수, 미국 비중, 해설까지 한 번에 보고 싶다”
→ 국제금융센터(KCIF)의 ‘자본유출입’ 리포트 + 한국은행 블로그/자료 조합.
“리포트/슬라이드에 쓸 그림·해석이 필요하다”
→ 자본시장연구원(KCMI) 연구보고서 활용.

[용인SCV @yonginscv]

멀티플은 아직 낮은 한국기업들
https://t.co/sjG6doprZK

[용인SCV @yonginscv]

고유지능 책에서
- 직관은 계획을 촉발한다.
- 상상력은 계획을 형성한다. (산정상을 향하는 다양한 길)
- 감정은 계획을 유지한다. (두려움은 계획이 없다는 뇌의 경고, 분노는 계획이 하나뿐이라는 위험 신호, 슬픔과 수치심은 현명한 행동을 이끄는 신호등
- 상식은 계획을 선택한다. (과거 불안은 없애고, 미래 불안은 지금+1 에 집중)

[용인SCV @yonginscv]

DORA report 2025

https://t.co/K52h7XrgS3

[용인SCV @yonginscv]

왜 AI 신약개발이 실패하는가?

"우리는 훌륭한 새로운 도구들을 얻게 되는데, 그건 정말 환상적입니다. 그런데 또 다른 문제가 발견되죠."

Dar­ren Green, a vet­eran chem­ist who spent more than 30 years at GSK, says drug dis­cov­ery is “prob­ably the hard­est thing man­kind tries to do”. “We get these great new tools, which is fant­astic. And then you just find another prob­lem,” he says.

https://t.co/rtThwrTPeV

[용인SCV @yonginscv]

성공한 CEO/자영업자 4명 중 1명은 ENTJ
출처: DBR 2025-08-2, 자영업 트렌드 워치, 노승욱 창톡 대표

[용인SCV @yonginscv]

한국은행 이슈노트 - 한국 근로자의 AI 활용 현황

> 63.5%가 사용하고 있고 업무(52%) 보다 개인 목적(60%)으로 더 잘 사용
> "법률 및 행정 전문직"은 90%로 가장 많이 사용하고 이어서 "정보통신전문가 및 기술직" 85%, "경영/금융전문가 및 관리직" 80% 등

https://t.co/RyLb7L8diC