AI/AI 트렌드 & 이슈 분석 (13) 썸네일형 리스트형 "AI 교육이 학생을 키운다는 착각, 교실에서는 이미 다른 일이 벌어지고 있다" AI 교육 활용 사례를 찾는 사람이 급증했지만, 정작 블로그 글은 “홍보형 성공담”에 몰려 있다. 그래서 더 헷갈린다. 교실에서 생성형 AI를 실제로 쓰면 학생이 더 성장할 것 같지만, 현장에서는 이미 다른 일이 벌어지고 있다. 이 글은 찬반 논쟁이 아니라, 수업 시간에 “진짜로 일어나는 장면”을 기준으로 정리한다.문단 안내교실에서 “AI 교육”이 시작되는 방식은 생각보다 단순하다현장에서 자주 보이는 활용 사례 7가지학생이 빨리 늘어나는 게 아니라, 빨리 “비슷해지는” 구간교사가 먼저 지치는 5가지 이유학년별로 다르게 터지는 문제: 초등·중등·고등·대학AI 교육이 망가지는 순간을 막는 ‘수업 설계 체크리스트’평가가 흔들리면 수업이 무너진다: ‘부정행위’보다 무서운 것학교·기관이 최소로 갖춰야 할 운영 원.. "요즘 AI 이야기에서 사람들이 일부러 안 하는 얘기 5가지" AI 트렌드, 생성형 AI, AI 에이전트… 요즘 검색은 폭발하는데 정작 사람들이 “일부러” 자세히 말 안 하는 지점이 있습니다. 최근 6개월 사이, AI는 기능 경쟁을 넘어서 운영·보안·규제·인프라 비용까지 한꺼번에 묶여 움직이고 있어요. 이 글은 그 숨은 포인트 5가지를 ‘현장 기준’으로 정리합니다.결론부터 말하면, 이제 AI는 “똑똑한가?”보다 “안전하게 굴러가나?”, “돈이 새지 않나?”가 먼저입니다. 지금 이 5가지를 모르고 도입하면, 시간은 줄이려고 했는데 오히려 비용·리스크가 커질 수 있어요. 그래서 오늘은 다들 스쳐 지나가는 말 대신, 끝까지 읽고 바로 체크할 수 있게 만들었습니다.목차왜 “일부러 안 하는 얘기”가 늘었을까1) AI는 이제 ‘모델’이 아니라 ‘시스템’이다2) 에이전트가 뜨는.. "지금 안 보면 늦습니다: AI 스타트업 판이 바뀌는 신호 5가지" 유망 AI 스타트업을 찾는 사람은 늘었는데, 정작 AI 스타트업 트렌드는 최근 6개월 사이 확실히 바뀌었습니다. 2026 AI 스타트업 시장은 “아이디어만 번뜩이면 된다”에서 “바로 매출·보안·연동·규제까지 증명해야 한다” 쪽으로 빠르게 이동 중이에요. 지금 안 보면 늦습니다. 같은 ‘AI’라도 어디에 붙이느냐에 따라 살아남는 속도가 완전히 달라집니다.이 글은 스타트업 이름을 잔뜩 나열하지 않습니다. 대신 “판이 바뀌는 신호 5가지”를 기준으로, 어떤 유형이 커지고 어떤 유형이 빠르게 밀리는지, 그리고 개인/기업이 무엇을 보고 판단해야 손해를 줄이는지까지 한 번에 정리합니다. 끝까지 읽으면, AI 스타트업을 볼 때 ‘감’이 아니라 ‘체크리스트’로 판단할 수 있게 될 거예요.목차최근 6개월, AI 스타트업.. "AI 이미지 상업 사용, 이미 돈 버는 사람들은 이 방식으로 씁니다" AI 이미지 상업 사용은 2025년 하반기~최근 6개월 사이 더 빠르게 ‘현업 도구’가 됐습니다. 문제는 AI 아트툴 상업적 활용으로 생성형 AI 이미지 수익을 만들었다가, 어느 순간 판매·광고·계정이 막히는 사례가 꾸준히 나온다는 거예요. 툴 성능 문제가 아니라, 대부분 “상업 사용 기준”과 “리스크 구간”을 모른 채 시작해서 생깁니다.이 글은 “AI로 돈 벌 수 있다/없다”처럼 단정하지 않습니다. 대신 실제로 돈이 도는 흐름(어떻게 팔리는지), 막히는 지점(무엇이 문제인지), 그리고 안전하게 운영하기 위한 점검표(출시 전 체크리스트)를 한 번에 정리합니다. 읽고 나면 최소한 “내가 지금 위험한 지점 위에 서 있는지”는 바로 판단할 수 있게 만들었습니다.목차“AI 그림이 돈 된다”가 아니라 “운영 방식.. "지금 준비 안 하면 사라집니다: AI가 대체 중인 직업 7가지" AI가 대체하는 직업은 이미 현실입니다. AI로 사라지는 직업을 찾는 사람들이 늘어난 이유도 분명해요. 2025~2026년엔 “직업이 통째로 사라진다”보다 “업무가 쪼개져 자동화되고, 남는 사람만 역할이 바뀐다”는 방식으로 AI 시대 직업 변화가 진행 중입니다. 지금 준비를 시작하지 않으면, 어느 날 갑자기 ‘일이 줄어든’ 상태로 밀릴 수 있습니다.이 글은 막연한 공포를 키우는 글이 아닙니다. 실제로 자동화가 빠르게 들어오는 업무 유형을 기준으로, 어떤 직업이 먼저 흔들리는지(7가지), 왜 흔들리는지(공통 패턴), 그리고 개인이 당장 할 수 있는 대응(체크리스트)을 한 번에 정리합니다. “나는 괜찮겠지”라는 생각이 드는 직업일수록, 끝까지 읽어보는 게 안전합니다.목차“직업이 사라진다”가 아니라 “업무가 .. "광고비만 새는 이유, 성과 안 나는 광고엔 AI 자동화가 없습니다" AI 마케팅 자동화는 2025년 광고 운영의 ‘기본값’이 됐습니다. 광고비는 계속 쓰는데 성과가 안 나오는 이유는 단순히 소재가 약해서가 아니라, 캠페인 운영 자체가 수동으로 굴러가면서 예산이 새기 때문입니다. 지금도 수동으로 돌리고 있다면, 이미 손해가 누적되고 있을 가능성이 큽니다.이 글은 “AI가 대신해준다” 같은 뜬구름 이야기가 아닙니다. 실제 현장에서 많이 쓰이는 자동화 흐름을 기준으로, 어떤 구간에서 광고비가 새고(손실), 어떤 자동화가 성과를 끌어올리는지(행동), 그리고 도입 전에 무엇을 점검해야 하는지(체크리스트)를 한 번에 정리합니다. 읽고 나면 최소한 “내 캠페인에서 어디가 비효율인지”가 잡힐 거예요.목차광고비가 “새는” 구조부터 이해해야 하는 이유2025년 광고 운영이 달라진 포인트 .. "지금도 상담 인력 쓰다 뒤처집니다: AI 고객센터가 표준이 된 이유" AI 고객센터 자동화는 2025년 고객응대 업계의 표준이 됐습니다. 아직도 상담 인력만으로 버티면, 응답 속도·운영비·CS 품질에서 조용히 격차가 벌어집니다. “우리도 해야 하나?”가 아니라 “이미 늦은 건가?”를 체크해야 할 타이밍입니다.예전 챗봇은 답답하고 단순했죠. 그런데 최근에는 ‘대화형 AI + 티켓 자동분류 + 상담 요약 + 지식베이스 추천’이 한 세트로 붙으면서, 고객이 느끼는 체감이 완전히 달라졌습니다. 기업 입장에서는 더 현실적이에요. 사람을 줄여도 민원이 폭증하지 않게 만드는 장치가 생겼기 때문입니다.목차AI 고객센터 자동화가 ‘표준’이 된 이유2025년 기업들이 실제로 쓰는 자동화 6종 세트사람 상담이 사라지는 게 아니라 ‘역할이 바뀌는’ 구조자동화 실패하는 팀의 공통 함정 7가지바로.. "아직 안 걸렸을 뿐입니다: 딥페이크가 문제 되는 진짜 이유" 딥페이크 처벌 기준이 2025년 들어 더 현실적인 리스크가 됐습니다. “나만 안 걸리면 된다”는 생각으로 시작한 합성 영상·음성 콘텐츠가, 어느 날 갑자기 수익 중단과 계정 제한으로 돌아오는 경우가 많습니다.특히 애드센스·유튜브·숏폼 수익을 노리는 사람일수록, 딥페이크는 “기술”이 아니라 “법과 플랫폼 정책”으로 먼저 판단됩니다. 문제는 대부분의 제작자가 불법을 하려던 게 아니라 “표시를 안 했고, 동의를 안 받았고, 오해를 부르는 방식으로 만들었다”는 이유로 걸린다는 점이에요.목차왜 딥페이크는 “안 걸리면 괜찮다”가 통하지 않을까2025년에 달라진 핵심: ‘선거·성범죄·사칭’이 한 덩어리로 묶인다대부분 여기서 걸린다: 딥페이크가 문제 되는 5가지 ‘진짜 이유’합법과 위험을 가르는 10초 체크리스트수익형.. 이전 1 2 다음
