2025.07.11 / 넥스트플랫폼 동준상 프로
- 최신의 AI 기술 동향과 활용 방안, 변화관리 전략을 업무 직군, 기술 숙련도, 연령대에 상관없이 편안하게 수강하실 수 있는 과정입니다.
- 1회차: 04.28 월 ~ 04.29 화 서울 종강
- 2회차: 06.09 월 ~ 06.10 화 서울 종강
- 3회차: 07.21 월 ~ 07.22 화 부산 >> 개강확정, 수강신청중
- 4회차: 09.25 목 ~ 09.26 금 서울
- 5회차: 10.30 목 ~ 10.31 금 대구
- 6회차: 11.20 목 ~ 11.21 금 대전
- 7회차: 12.04 목 ~ 12.05 금 서울
- 강의시간: 10시~17시 (하루 6시간 X 2일)
- 장소: KPC 한국생산성본부 (서울/대전/대구/부산)
- 기획: KPC 박혜경 팀장 (hkypark@kpc.or.kr)
- 강연: NXP 동준상 프로 (naebon@naver.com)
- 교재: AX 인사이트 2025 (PDF, 200p, 92MB)
지금은 다운로드 기간이 아닙니다. - 과정 상세정보 확인 및 수강신청
https://www.kpc.or.kr/PTWED003_dtil_view.do?ecno=45355
수강고객사
- KT
- KAI
- KTHCN
- 현대위아
- 동서식품
- 파나시아
- 창업진흥원
- 전주대학교
- IBK연금보험
- 한전산업개발
- 바로크레디트
- 광주상공회의소
- GS리테일홈쇼핑
- 국민건강보험공단
- 한국무역보험공사
- 한국교직원공제회
- 새마을금고중앙회
- 한국소방산업기술원
- 한국지역정보개발원
- 인공지능융합사업단
- 중소벤처기업진흥공단
- 강원도춘천교육지원청
- 한국데이터산업진흥원
- 중소기업기술정보진흥원
- 한국농수산식품유통공사
커리큘럼
P1 최신 AI 기술의 개념과 활용 전략
- 1.1 AI 산업의 주요 키워드
- 1.2 AI 구현을 위한 핵심 기술
- 1.3 AI의 개인, 조직, 사회 활용
P2. 나의 삶과 업무에 도움 되는 AI 실무 활용
- 2.1 GenAI의 기본적인 활용 전략
- 2.2 GenAI로 데이터 인사이트 도출
- 2.3 GenAI 실무활용 워크북 +
2025 AX 인사이트 과정 소개 (동준상 프로)
생성형 인공지능 실무활용 워크북
GPTs 구성 실습: 오마하의 현자 GPT (2022~2024′ 버크셔 해더웨이 연례사업실적보고서 AR 지식 기반)
https://chatgpt.com/g/g-680f14b0072481919d25202c267d1ccb-omahayihyeonjagpt
KPC AX 인사이트: 생성형 AI 실무활용 워크북
https://docs.google.com/document/d/1lrSmAwa1OYOzJFFfT9BBtndMRDXbyi_lldFGM2dOnyA/edit?usp=sharing
- 워크북01 문서자동화: 챗GPT와 파워포인트로 업무문서 자동화
- 워크북02 분석자동화: 챗GPT와 엑셀로 데이터 분석 자동화
- 워크북03 사업기획: 챗GPT로 ‘중소기업 AI 도입 지원사업’ 기획
- 워크북04 시장조사: 챗GPT로 하는 ‘스웨덴 브레이크 패드 시장’ 조사
- 워크북05 시장조사: 챗GPT로 하는 ‘오사카 카페 시장 진출’ 조사
- 워크북06 홍보기획: 챗GPT로 하는 ‘AI 예산지원사업’ 홍보 기획
- 워크북07 개인건강: 챗GPT로 만드는 ‘위염 극복 식이·운동 루틴’
- 워크북08 은퇴설계: 챗GPT로 그리는 ‘은퇴 후 5년간의 인생 설계’
- 워크북09 창업기획: 챗GPT로 분석하는 예산별 화물운송 vs 택배 창업
데이터 | 제조, 경영, 의료, 교육 산업 데이터세트 모음 (AWS 제공)
https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/80ba0ea5-7cf9-4b8c-9d3f-1cd988b6c071/en-US/zzz-legacy/1-use-cases
| 고객이탈률 예측(마케팅) 주택가격 예측(부동산) 수요 예측(소매) 대출상환불이행 예측(금융) 당뇨병환자입원 예측(의학) 기계고장유형 예측(제조) | 공급망정시납품 예측(운송/물류) 커머스판매전환율 예측(소매) 전력소비량 예측(에너지) 학업중퇴/학업성공 예측(교육) 게임플레이어 이탈률 예측(게임) |
2025년 실습 주제
- 소매금융: 연소득과 대출상환 관계 분석
- 개인경제: 은퇴후 창업 아이템 선정
- 식품제조: 기계고장유형 예측
- 농림수산: 농수산물의 소매가격 예측
- 개인건강: 저속노화 생활습관 설계
- 개인경제: 애견카페 창업 리서치
- 항공기제조: 해외 항공기용 복합재 제조사 리서치
- 자동차부품제조: 자동차 기어부품 제조 최적화 매뉴얼 작성
- 해외진출: 컴포즈 커피의 오사카 카페 시장 진출 리서치
수강고객 & 챗GPT 협업 프로젝트 모음 (KT, 동서식품, KAI, 지역정보개발원 외)
https://drive.google.com/drive/folders/19bBxqV1B_IwScGyyXHNEgTqSa9W1h0sr?usp=sharing
자료 다운로드
공개용 교재: 2025 AX 인사이트 (발췌본 PDF, 45/200p)
https://drive.google.com/file/d/1FeA49dAnpSzj91bvmFy8vhwZzhRpL8-N/view?usp=sharing
공개용 워크북: AX 인사이트 생성형 AI 실무활용 (발췌본)
https://docs.google.com/document/d/1yEWNUwActNRKG-rRYqZf-sf69bHxKASHe75h-a3XeZQ/edit?usp=sharing
최신 인공지능 케이스 스터디
IT/AI 산업 혁신: AI 에이전트 구현
LangChain | 다단계의 복합적인 업무흐름 처리를 위한 멀티에이전트 아키텍처
LangChain이란? LLM(대형 언어 모델)의 기능을 확장해 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하는 프레임워크로서(레고블록)으로서, 프롬프트 구성, 체인 조합, 에이전트 실행, 도구 통합, RAG(Retrieval-Augmented Generation), 메모리 관리, 스트리밍 출력, 멀티모달 처리 구현을 도와줘요.
금융산업 혁신
LangChain | JP 모건의 LangGraph 기반 투자 리서치 AI 에이전트 개발
JP모건 체이스(JPMorgan Chase & Co., NYSE: JPM)은 미국 뉴욕에 본사를 둔 세계 최대 금융기관 중 하나로, 2024년 기준 시가총액 약 5,900억 달러로 미국 은행 중 1위, 전 세계 금융사 중 최상위권에 위치한다. 2023년 연매출은 약 1,654억 달러, 순이익은 약 495억 달러로 역대 최고치를 기록했다. 자산 기준 총자산은 약 4조 달러를 상회하며, 글로벌 금융시장 전반에 막대한 영향력을 미친다. CEO 제이미 다이먼의 리더십 아래 AI 중심의 기술 투자와 리스크 관리에 강점을 보이며 글로벌 금융산업을 선도하고 있다.
미디어산업 혁신
Eleven v3 – Expressive Text2Speech Model
https://elevenlabs.io/v3
🎙️ 감정과 전달방식 조절 가능 (Audio 태그 활용)
- 감정, 말투, 음향 효과 등을 조절하여 더 몰입감 있고 표현력 있는 음성을 생성
🗣️ 다중 화자 간 자연스러운 대화 생성
- 화자들이 같은 상황과 감정을 공유하며 대화하듯, 자연스럽고 사람 같은 오디오 대화 생성
화학산업/재료공학 부분 혁신
NVIDIA ALCHEMI: AI를 화학 발견 전 주기에 통합해, 소재 탐색을 더 빠르게, 정확하게, 그리고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 NVIDIA의 통합 플랫폼
NVIDIA ALCHEMI 4대 핵심 기능
| 단계 | 핵심 기술 | 설명 |
|---|---|---|
| 가설 생성 | 화학 특화 LLM | 문헌 기반 통찰과 가설 수립 |
| 솔루션 정의 | 생성 AI + DB 검색 | 신규 물질 설계 및 후보 탐색 |
| 물성 예측 | GNN, MLIP, DFT | 예측 + 시뮬레이션 기반 검증 |
| 실험 검증 | AI 실험 자동화 | 후보 실험 및 최종 물질 선정 |
- 가설 생성 (Hypothesis Generation): 화학 논문으로 훈련된 대형언어모델(LLMs)을 활용해 방대한 문헌을 요약하고 통찰을 도출하고 관련성 낮은 화학 개념 간의 연결고리를 찾아 가설을 도출 및 정제
- 솔루션 공간 정의 (Solution Space Definition): 기존 화학 DB에서 유망한 후보 물질군 추출
생성 AI 활용: 새로운 물질(신과학적 후보)을 생성 AI로 설계 - 물성 예측 (Property Prediction): 학습된 분자 표현을 활용해 물성을 예측하고 ML 기반 원자 수준 시뮬레이션 (MLIPs, GNNs)으로 고정밀 예측을 수행. 밀도범함수이론(DFT) 시뮬레이션으로 예측 결과 검증
- 실험 검증 (Experimental Validation): Bayesian 최적화 등으로 실험할 물질 후보 제안 및 AI 기반 자동화된 실험(셀프-드라이빙 랩)과 능동학습으로 실험 가속
업무자동화 부문
Genspark | 데이터 중심 프리젠테이션 슬라이드 생성
ChatGPT로 생성한 발표자료 슬라이드 초안에 뭔가 아쉬움이 남았다면, Genspark AI를 이용해서 좀 더 ‘슬라이드다운’ 슬라이드를 생성할 수 있습니다.
Genspark AI는 ChatGPT보다 좀 더 ‘AI 에이전트처럼’ 작동하는데요, 슬라이드 작성을 위한 기초자료수집 –> 첨부할 참조이미지 수집 –> 페이지별 레이아웃 구성 –> PPT 코드 생성 –> 슬라이드 완성 순으로 작업을 진행합니다. PPT, PDF 공유기능과 웹 기반으로 슬라이드를 공유할 수 있는 기능도 제공합니다.
다양한 장점을 지니고 있지만 슬라이드 생성 실패, 생성 시간 지연 등 몇 가지 단점도 확인할 수 있었습니다.
예시 슬라이드: 제프리 힌튼 교수(토론토대학교, 2024년 노벨상 수상)
https://xsjakrdv.gensparkspace.com/
PPTX 다운로드 | Geoffrey Hinton slides generated by GenSpark AI
https://docs.google.com/presentation/d/19GYoQfoHU1W13Qja24zFiSsXCWY90-3m/edit?usp=sharing&ouid=110463242023753115548&rtpof=true&sd=true
AI 에이전트 특유의 다단계 복합업무 처리 기능은 2025년 상반기 현재 AI 기술의 대표적인 지향점이고요, OpenAI, Anthropic 등도 매일 해당 기술 계열의 서비스를 소개하고 있습니다.
OpenAI | OpenAI o3를 이용한 복합적인 업무흐름 자동화
뉴스/미디어콘텐츠산업 혁신
월스트리트저널의 동영상 AI (Veo, Runway) 활용기
WSJ 월스트리트저널 조애나 스턴 기자가 구글 Veo와 Runway를 이용해서 AI 영상 콘텐츠를 제작했는데요, 과연 결과는?
온라인커머스 산업혁신
리플렉시브 AI (Reflexive AI): 쇼피파이의 인공지능 도입전략
https://x.com/tobi/status/1909251946235437514
- 쇼피파이는? 미국 대표 온라인 커머스 기업 (2025 시가총액: 1000억달러 +)
- 대표이사 토비 루트케는 전사적인 인공지능 도입 전략으로 Reflexive AI 전파중
바이오/제약산업 혁신
모더나, 존슨앤존슨 외
EY | How pharma can benefit from using GenAI in drug discovery
https://www.ey.com/en_us/insights/life-sciences/how-pharma-can-benefit-from-using-genai-in-drug-discovery
디지털/IT 산업의 혁신
딥마인드(구글), 엔비디아 외 – 딥마인드 CEO 데미스 허사비스 등 노벨상 화학부문상 공동 수상 (알파폴드 단백질접힘 / Protein Folding 연구)
금융업, 보험업의 혁신
블랙록, 골드만삭스, 오스카 외
첨단 인공지능 기술과 활용 방법에 대한 우려
제프리 힌튼 교수
- 2024′ 노벨 물리학상 수상
- 현대 인공지능 발전의 가장 큰 기여자
- 현 토론토대학교 교수, 다수의 노벨상 수상자, ChatGPT 핵심개발자 배출
- 전 구글 인공지능 부문 부사장
- 현재는 즉각적인 대규모 생성형 인공지능 연구 중단 주장
👉 “AI의 아버지” 제프리 힌튼의 경고
- Geoffrey Hinton: 연결주의(Connectionism) 학파의 대부, 심층학습(Deep Learning)의 선구자, ‘역전파 알고리즘’ 개발
- Google Brain 출신, 2023년 구글 사직 후 AI 위험성 경고 활동에 전념
- 입장 변화:
- 과거: AI 낙관론자 → 현재: AI 발전 속도와 위험성에 대해 우려
- “더 이상 양심상 침묵할 수 없다”는 입장으로 전향
👉 “우리는 통제할 수 없는 존재를 만드는 중”
- LLM의 학습 메커니즘이 블랙박스화: 내부 추론 방식이 불투명
- AI 시스템이 인간보다 더 나은 전략을 개발할 수 있음
- 악용 가능성 증가:
- 선동, 가짜뉴스 생성
- 자동화된 사이버 공격
- 인간 심리를 이용한 조작
힌튼의 우려 발언
“AI는 인간을 능가할 수 있는 무기를 가진 채로, 우리가 이해하지 못하는 방식으로 행동할 것이다.”
👉 “AI가 인류의 실존적 위협이 될 가능성”
- 지능 진화의 속도:
- 인간은 수십만 년 걸쳐 진화
- AI는 수년 만에 인간 능력 초월 가능
- ‘자기복제 AI’의 가능성:
- AI가 스스로 더 나은 AI를 설계
- 인간의 개입 없이 지능 증폭
- AI 윤리·법제 미비:
- 규제 속도가 기술 발전 못 따라감
- 실질적인 국제 협력 부재
힌튼의 경고:
“AI가 잘못된 목표를 추구하게 될 경우, 인류는 멸망할 수도 있다.”
끝 / 감사합니다. / 동준상.넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)
