“AX 시대 인간의 핵심 역량은 질문하는 힘” 작성일 04-22 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이태희 삼성SDS 부사장 “AI 고도화될수록 탐색 능력 퇴화”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PcNHP3AiLO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8dbcc297af1d544fde0189c4be5564a9812a40673a7f3eeac53eac0c79b0d904" data-idxno="233816" data-type="photo" dmcf-pid="QkjXQ0cnds" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이태희 삼성SDS AX개발팀 부사장이 22일 서울 삼성동 코엑스에서 월드IT쇼(WIS)2026 부대행사로 열린 '글로벌 ICT 전망 콘퍼런스' 기조연설을 하고 있다. / 사진 = 송주영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552777-a6ToU27/20260422141930006rzyv.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="6Vc5MUEoiI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/552777-a6ToU27/20260422141930006rzyv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이태희 삼성SDS AX개발팀 부사장이 22일 서울 삼성동 코엑스에서 월드IT쇼(WIS)2026 부대행사로 열린 '글로벌 ICT 전망 콘퍼런스' 기조연설을 하고 있다. / 사진 = 송주영 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="021638f40d54114b116cc9c259dd02d94a6dd70fca117005e8624dadae171009" dmcf-pid="xEAZxpkLem" dmcf-ptype="general">[시사저널e=송주영 기자] "AI가 점점 나를 더 잘 이해하고 원하는 것을 즉각 제시할수록 직접 탐색하고 판단하는 능력은 점점 퇴화할 수 있습니다."</p> <p contents-hash="597a79d892dfeca91f77100a532e8c3a847f687aa86ff2a6f55ef99e727c420b" dmcf-pid="yzUiyj71Rr" dmcf-ptype="general">이태희 삼성SDS AI개발팀 부사장은 22일 서울 삼성동 코엑스에서 월드IT쇼(WIS)2026 부대행사로 열린 '글로벌 ICT 전망 콘퍼런스' 기조연설에서 "AI가 제공하는 기술적 가능성과 한계를 넘어서서 인간이 경쟁력을 유지할 수 있는 역량을 키워야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="97bd32d057e27766cf1ac8bf9a32a35da9406b197324761139426d0e913522c1" dmcf-pid="WqunWAztdw" dmcf-ptype="general">그는 구글을 거쳐 지난 2020년 삼성SDS에 합류해 에이젠틱AI와 하이퍼오토메이션 기술 개발 등을 주도하 바 있다. 지난해 연구성과를 인정받아 40대 부사장으로 승진하며 AI 전문가로 인정받았다.</p> <p contents-hash="14e0cd39d07f4da2ba410e3e4976bc28ba24b22ea4694330686c4063805662ab" dmcf-pid="YqunWAztnD" dmcf-ptype="general">이 부사장은 이 자리에서 성장기 청소년과 사회 초년생의 AI 이용에 대해 "뇌가 발달하는 시기에 AI를 무차별적으로 사용하는 것은 장기적으로 해가 될 수 있다"며 "AI 모델의 초기 학습 파라미터가 이후 성능을 결정하듯 사람도 어떤 경험을 하고 어떤 생각을 직접 해보느냐가 역량의 토대를 결정한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="3081fd79e50f736b72f692842839611166ac047c283d76e767d817402006fa5c" dmcf-pid="GB7LYcqFJE" dmcf-ptype="general"><strong>◇ MIT미디어랩 연구, LLM에 의존할수록 문제해결력 떨어져</strong></p> <p contents-hash="93c8a6581826efdbc6d582f54bcab32fba12d177576a714aea6defe5e0e334f9" dmcf-pid="HbzoGkB3Rk" dmcf-ptype="general">이 부사장은 AX 시대에 인간이 키워나가야 할 핵심 역량으로 ▲질문하는 힘·목표 설정 능력 ▲맥락 이해 ▲전문적 판단력 ▲윤리적 책임감 등을 제시했다.</p> <p contents-hash="7afb588302225521851ad0b9fcd4ec21130a71b604a41e5315e122e361dc991d" dmcf-pid="XKqgHEb0Jc" dmcf-ptype="general">이와 관련 MIT미디어랩 연구도 제시했다. 연구에 따르면 LLM에 전적으로 의존해 글을 쓴 사람들은 작업 속도는 빠르지만 장기적인 기억력과 문제 해결 능력에서 직접 생각하고 쓴 사람들보다 뒤처진 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="0b2a1526cf4ccbdd83e938b0b8bf1fb788555b9cea41bc1c998a01c363bca265" dmcf-pid="Z9BaXDKpLA" dmcf-ptype="general">AI에 대한 우려는 세대 문제로도 나타났다. AI가 저경력자에게 위기로 작용할 것이란 전망이다. 고경력자는 경험에 AI를 결합해 효율을 높이는 수단으로 활용할 수 있지만 경험이 적은 저경력자일수록 AI와의 경쟁에서 밀릴 수 있단 우려가 나온다.</p> <p contents-hash="c6534132277acf937078813894ceb311f42505d326f8112e7d48b7642845a385" dmcf-pid="52bNZw9URj" dmcf-ptype="general">AI가 고경력자의 역량을 확대하는 효과를 넘어 다음 세대가 실무 경험을 쌓고 역량을 키울 수 있는 구조를 조직이 의도적으로 설계해야 하는 것이 중요 과제로 제시됐다.</p> <p contents-hash="b3ef3772c43c1e86a2cb2e2d71a4c1ae960b049026a1fc24695789cbf6f55096" dmcf-pid="1VKj5r2unN" dmcf-ptype="general">이 부사장은 "미국은 컴퓨터 전공 졸업생의 취업이 어려워지고 있으며 많은 기업이 신입 채용을 줄이는 추세"라며 "이에 따라 저 경력자의 육성 방안이 그 어느 때보다 중요해졌다"고 진단했다.</p> <p contents-hash="07528ac65ce0abf4a0ff1ebfd903ad7043edbc4eeee168b45b82d3c08b6b6c24" dmcf-pid="tf9A1mV7La" dmcf-ptype="general">또 그는 "데이터, 정보, 지식을 넘어 지능의 영역에서 AI와 경쟁하기보다 AI가 미치지 못하는 지혜의 영역을 인간이 키워나가는 것이 AX 시대의 성장 전략"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="01add6c95152b45c721610db2c5642b182994626f7fd16d59332a37c1ae6bcd7" dmcf-pid="F42ctsfzLg" dmcf-ptype="general">AX 시기로의 연착륙이 개인을 넘어 사회 전체의 과제가 됐단 의미다. 각 주체별로 역할도 제시헀다. 기업은 업무 프로세스와 조직 구조를 AI 기반으로 재편해야 하고 학교는 학생들이 올바른 사고력을 기를 수 있도록 기초 교육에 더 집중해야 한다고 제안했다. 정부 역시 신뢰 기반의 AI 거버넌스 체계를 구축해야 한단점도 강조했다.</p> <p contents-hash="70fcd027cc57ebbb0120edbf3eb564fb262e8f679c37351fed0317de44c09e74" dmcf-pid="38VkFO4qJo" dmcf-ptype="general">이는 AX를 단순한 기술 도입이 아닌 사회 전반의 목표 중심 재설계 과정으로 바라보는 시각에서 비롯된다.</p> <p contents-hash="cc4084ea5a2c513bc6288365514c665bf1f7eefe2946476620930b2417deea84" dmcf-pid="06fE3I8BnL" dmcf-ptype="general">이 부사장은 "AI가 생각을 만들어주는 것을 넘어 실제로 행동하는 단계로 진입했다"며 "올해의 핵심 키워드는 AX"라고 강조했다. AI 트랜스포메이션을 단순한 기술 도입이 아닌 조직 전반의 목표 중심 재설계 과정으로 정의했다.</p> <p contents-hash="1a25d609a3066b1d738223970cdf4571dbc55f5d5ba1aedeea2dad6ef6cf7318" dmcf-pid="pP4D0C6bLn" dmcf-ptype="general">디지털 트랜스포메이션(DX)이 아날로그 데이터를 디지털화하고 업무 프로세스를 자동화하는 데 초점을 맞췄다면 AX는 AI가 데이터를 기반으로 맥락을 이해하고 평가하며 기존 업무 체계 자체를 AI 중심으로 재편하는 과정으로 평가됐다.</p> <p contents-hash="01e55fe26dfb58622bffdd6c02cc1653b7ebcd8e25ea4a2cee3e2d1720b4dfd7" dmcf-pid="UQ8wphPKdi" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 사람의 역할, 목표 실행에서 검증·승인으로</strong></p> <p contents-hash="756d10030f49d437b800c22b6e447e81bbc0ea60224dd9d9dc854cc5c42b6952" dmcf-pid="uImpnbOcJJ" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI의 확산에 따라 역할 변화가 시작됐다. 기존에는 미리 정해진 업무 프로세스에 따라 각 단계의 역할을 사람이 수행했지만, AI 에이전트 중심 체계에서는 사람이 목표를 설정하고 결과를 검증·승인하는 역할로 이동했다. AI 에이전트가 작업 계획을 수립하고 도구를 활용해 실행하며 그 결과를 검증하는 흐름 속에서 사람은 최종 판단자이자 전략 설계자로서의 역할을 맡게 된다는 것이다.</p> <p contents-hash="f3a87a4b95f294f63aae99a2678ce126e01b268860213c4c3a6f0f6e71b84c54" dmcf-pid="7CsULKIkRd" dmcf-ptype="general">이 같은 변화는 업무 영역을 가리지 않는다. 소프트웨어 개발 분야는 코드 작성을 넘어 설계, 조사, 테스트, 배포 등 전체 개발 사이클에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 마케팅·물류 등 다른 업무 영역에서도 사람의 역할이 직접 실행에서 통합적 설계와 감독으로 전환되고 있다. 물류 분야에서는 피지컬 AI, 지능형 물류 로봇, 디지털 트윈 시뮬레이션 등이 확산되고 있다.</p> <p contents-hash="95ab06d5bccb0c57031e15f2d82a2e31c9ae61a0050d1df03a9385dec8aacf4f" dmcf-pid="zhOuo9CEde" dmcf-ptype="general">이 부사장은 소프트웨어 개발의 40년 패러다임 변화를 AX 전환의 사례로 제시했다. 1980년대 구조적 프로그래밍에서 객체지향 언어, 애자일 개발 방법론을 거쳐 테스트 자동화 단계에 이르기까지, 최근에는 LLM과 에이전트를 활용한 AI 기반 개발이 확산되고 있는 흐름이다.</p> <p contents-hash="1b0c62524a245a54c31a4f168a473e595224fadba31645b4d68167e706567ce6" dmcf-pid="qlI7g2hDMR" dmcf-ptype="general">그는 "수십 년에 걸쳐 자동화의 토대가 갖춰져 왔기 때문에 소프트웨어 개발 분야에서 AI 효과가 가장 먼저, 가장 강하게 나타나고 있다"며 다른 업무 영역에서도 유사한 패러다임 전환이 일어날 것이라고 전망했다.</p> <p contents-hash="46a9a69d36eb2cfcae5ae5d73a55e9e847317229ca96d28d5cff3d942bd4da5f" dmcf-pid="BSCzaVlwRM" dmcf-ptype="general">특히 그는 "테스트 자동화와 같은 체계적 검증 기반이 없다면 AI가 잘못된 결과를 냈을 때 이를 판단할 수 없다"며 AX 준비의 핵심으로 검증 체계 구축을 꼽았다.</p> <p contents-hash="6857e9b7c7d6fe8123f4c680408a64340c648c0dae5d42fb63fb3639c2fe0a0f" dmcf-pid="bvhqNfSrdx" dmcf-ptype="general">이 부사장은 "AI가 풀어야 할 문제가 무엇인지, 어디까지 해결해야 하는지를 명확히 목표화하는 것이 가장 중요하다"고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p> 관련자료 이전 [WIS 2026] AI 반도체부터 피지컬 AI까지... 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