[DX for HRD] πŸ…° β€œμ»΄ν“¨ν„°λŠ” μ œκ°€ μ’€ λ‹€λ£Ήλ‹ˆλ‹€.” 뭘 μ’€ μ•„λŠ” μ‹ μž…μ‚¬μ›μ„ μœ„ν•œ DX ꡐ윑 πŸ–₯️

“디지털 μ „ν™˜μ„ κ³ λ―Όν•˜λŠ” μ—…λ ₯ 10λ…„ μ°¨ CEO μ‹  씨,🧐  

이번 μ±„μš©μ—μ„œλŠ” 디지털 μ „ν™˜μ„ μ΄λ£©ν•˜κ³ μž 

κ°€μž₯ 디지털에 μΉœμˆ™ν•  κ²ƒμœΌλ‘œ λ³΄μ΄λŠ” μ Šμ€ 인원을 λ½‘μ•˜λ‹€. 

κ³Όμ—° κ·Έκ²ƒλ§ŒμœΌλ‘œ μΆ©λΆ„ν• κΉŒ?“



βœ… 디지털 μ›μ£Όλ―Όμ—κ²Œλ„ 디지털 ꡐ윑이 ν•„μš”ν•œ 이유

기술적 ‘특이점’의 κ°±μ‹  속도가 폭발적으둜 μ¦κ°€ν•˜λ©°, μ„ΈλŒ€ κ΅¬λΆ„μ˜ κ°€μž₯ 큰 기쀀은 기술 μˆ˜μ€€μ΄ λ˜μ—ˆλ‹€. κ·Έμ€‘μ—μ„œλ„ μ„ΈλŒ€μ˜ 첨단에 μžˆλŠ” μ Šμ€ 측은 디지털 κΈ°μˆ μ— μΉœμˆ™ν•˜λ‹€ ν•˜μ—¬ ‘디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒ(Digital Native)’둜 λΆ€λ₯΄κΈ°λ„ ν•œλ‹€. λ””지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒλž€, 미ꡭ의 κ΅μœ‘ν•™μž 마크 ν”„λ ŒμŠ€ν‚€κ°€ 2001λ…„ λ°œν‘œν•œ λ…Όλ¬Έ '디지털 원주민, 디지털 이민자(Digital Natives, Digital Immigrants)'μ—μ„œ μ •μ˜ν•œ μš©μ–΄λ‘œ, 디지털 ν™˜κ²½μ— λŠ₯μˆ™ν•œ μ„ΈλŒ€λ₯Ό 이λ₯Έλ‹€.


1) 디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒμ— λŒ€ν•œ ν”ν•œ μ˜€ν•΄

λ¬Όλ‘  λ‹¨μˆœνžˆ ‘디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒ’ μ„ΈλŒ€μ— μ†ν•œλ‹€κ³  ν•΄μ„œ λͺ¨λ“  디지털 κΈ°μˆ μ„ λ°±λΆ„ ν™œμš©ν•  수 μžˆλ‹€λŠ” 생각은 μΌμ’…μ˜ 신화적인 λ―ΏμŒμ— 가깝닀. μ§€κΈˆμ˜ 디지털 μ„Έκ³„λŠ” λ„“κ³  λ‹€μ–‘ν•˜λ©°, μ •κ΅ν•˜κ³  μ „λ¬Έν™”λ˜μ—ˆκΈ° λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€. μš”μ¦ˆμŒ μƒˆλ‘­κ²Œ λŒ€λ‘λ˜λŠ” λ¬Έμ œλŠ” 슀마트폰 λ•Œλ¬Έμ— μ Šμ€ μ—°λ ΉμΈ΅μ˜ PC μ‚¬μš© μ—­λŸ‰μ΄ μ˜€νžˆλ € μœ—μ„ΈλŒ€μ— λΉ„ν•΄ λΆ€μ‘±ν•œ κ²½μš°κ°€ λ°œμƒν•œλ‹€λŠ” 점이닀. μ°¨μ„ΈλŒ€ 기술인 μŠ€λ§ˆνŠΈν°μ— μ΅μˆ™ν•œ 이듀이기 λ•Œλ¬Έμ— PC ν™œμš©λ„ λŠ₯μˆ™ν•˜λ¦¬λΌ κΈ°λŒ€ν–ˆμ§€λ§Œ, 였히렀 업무에 ν•„μš”ν•œ PC μ‘°μž‘μ„ μœ—μ„ΈλŒ€λ‘œλΆ€ν„° κ°€λ₯΄μΉ¨ λ°›λŠ” MZμ„ΈλŒ€μ˜ λͺ¨μŠ΅λ„ μ‚¬λ‚΄μ—μ„œ μ‰½κ²Œ 찾을 수 μžˆλ‹€.


2) κ·ΈλŸΌμ—λ„ μ‹œμž‘μ μ΄ λ‹€λ₯Έ MZμ„ΈλŒ€

κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ—¬μ „νžˆ 그듀은 ‘디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒ’λ‹€. μŠ€λ§ˆνŠΈν°μ˜ λ“±μž₯을 κ³ λ €ν•˜λ”λΌλ„, 디지털 기술 λŒ€λΆ€λΆ„μ˜ μ£Όμš”ν•œ μˆ˜λ‹¨μ΄ λ˜λŠ” PC의 μ‚¬μš© μ—­λŸ‰μ΄ κ°€μž₯ 높은 μ„ΈλŒ€ λ˜ν•œ 이듀이닀. 이λ₯Όν…Œλ©΄ 두 그룹이 포λ₯΄νˆ¬κ°ˆμ–΄λ₯Ό λ°°μš°λŠ” 상황을 상정해  λ³΄μž. 각 그룹은 각각 쀑ꡭ어, μŠ€νŽ˜μΈμ–΄μ— λŒ€ν•œ ꡐ윑 κ²½ν—˜λ§Œ μžˆλŠ” 상황이닀. μ–΄λŠ μͺ½μ˜ ν•™μŠ΅μ΄ λΉ λ₯Όμ§€λŠ” 자λͺ…ν•˜λ‹€. 같은 λΌν‹΄μ–΄μ—μ„œ μœ λž˜ν•˜κ³ , λ‘œλ§μŠ€μ–΄κ΅°μ— μ†ν•˜λŠ” μŠ€νŽ˜μΈμ–΄ ν•™μŠ΅μžλΌλ©΄, 배경지식과 μœ μ‚¬μ„±μ„ λ°”νƒ•μœΌλ‘œ μ‰½κ²Œ 읡힐 거라 생각할 수 μžˆλ‹€. 즉, 디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒλŠ” 아직 포λ₯΄νˆ¬κ°ˆμ–΄λ₯Ό μ‚¬μš©ν•  μˆ˜λŠ” μ—†μ§€λ§Œ, λΉ λ₯΄κ²Œ 배울 수 μžˆλŠ” 그룹이닀. κ·ΈλŸ¬λ―€λ‘œ μ‹ μž…μ‚¬μ›μ„ λŒ€μƒμœΌλ‘œ ν•œ DXκ΅μœ‘μ€ λ‹€λ₯Έ μ„ΈλŒ€λ₯Ό λŒ€μƒμœΌλ‘œ ν•˜λŠ” 것보닀 훨씬 더 높은 νš¨μœ¨μ„ κ°€μ§ˆ 수 μžˆλ‹€λŠ” 좔둠을 ν•΄λ³Ό 수 μžˆλ‹€.


βœ… ChatGPT에 μž μ‹λ˜μ§€ μ•ŠλŠ” 방법

기업에 μžˆμ–΄ λΉ λ₯΄κ²Œ λ³€ν™”ν•˜λŠ” 기술 μˆ˜μ€€μ— μ μ‘ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λ””지털 μ „ν™˜(Digital Transformation, DX)은 선택이 μ•„λ‹Œ ν•„μˆ˜κ°€ λ˜μ–΄κ°€κ³  μžˆλ‹€. λΆˆκ³Ό μ–Όλ§ˆ μ „κΉŒμ§€λ§Œ 해도 DXλŠ” ν•œμ •λœ μ—…κ³„μ˜ 이야기라고 μƒκ°λ˜μ—ˆμ§€λ§Œ, ChatGPTλ₯Ό μœ„μ‹œν•œ μƒμ„±ν˜• AI의 λ“±μž₯ 이후 λͺ¨λ“  λΆ„μ•Όμ—μ„œ μ€‘μš”μ„±μ΄ λŒ€λ‘λ˜κ³  μžˆλ‹€. PwC의 λ³΄κ³ μ„œμ— λ”°λ₯΄λ©΄, ChatGPTλŠ” 단 2κ°œμ›” λ§Œμ— μ›”κ°„ ν™œμ„± μ‚¬μš©μž 수(MAU) 1μ–΅ λͺ…을 λŒνŒŒν–ˆλ‹€. 졜근 κ°€μž₯ ν™”μ œκ°€ λ˜λŠ” SNS인 틱톑이 9κ°œμ›”, μΈμŠ€νƒ€κ·Έλž¨μ΄ 30κ°œμ›”μ΄ κ±Έλ¦° 것과 λΉ„κ΅ν•˜λ©΄ κ·Έ μ €λ ₯을 κ°€λŠ ν•  수 μžˆλ‹€. λΆ„μ•Όλ₯Ό λ§‰λ‘ ν•˜κ³  ChatGPT의 ν™œμš©μ΄ μΌλ°˜ν™”λ˜μ—ˆλ‹€λŠ” 건 λˆ„κ΅¬λ‚˜ μ²΄κ°ν•˜λŠ” 사싀이기도 ν•˜λ‹€.



μƒμ„±ν˜• AI의 λ“±μž₯으둜 업계λ₯Ό λ§‰λ‘ ν•˜κ³  λ³€ν™”μ˜ 물결이 λ“€μ΄μΉ˜λŠ” μ§€κΈˆ, 기업이 ν•  수 μžˆλŠ” κ°€μž₯ μ μ ˆν•œ μ€€λΉ„λŠ” μ„ μ œμ  λŒ€μ‘μ„ 톡해 μœ„κΈ°λ₯Ό 기회둜 μ‚ΌλŠ” 것이닀. 이미 λ§Žμ€ μ—°κ΅¬μ—μ„œ μƒμ„±ν˜• AI의 ν™œμš©κ³Ό 업무 효율 μ¦λŒ€μ˜ 양적 상관관계λ₯Ό 증λͺ…ν•˜κ³  μžˆλ‹€. κ·Έ 쀑 μ£Όλͺ©ν•΄ λ³Ό λ§Œν•œ μ—°κ΅¬λŠ” 특히 μΆ©λΆ„ν•œ 전문성을 ν™•λ³΄ν•˜μ§€ λͺ»ν•œ μ‚¬νšŒ μ΄ˆλ…„μƒμ— κ°€κΉŒμšΈμˆ˜λ‘ 더 높은 νš¨μœ¨μ„ λ‚Ό 수 μžˆλ‹€λŠ” λ‚΄μš©μ΄λ‹€.



μ•žμ„  λ‚΄μš©λ“€μ„ μ •λ¦¬ν•˜μžλ©΄ 두 가지 μ‹œμ‚¬μ μ„ 찾을 수 μžˆλ‹€. μ²« 번째, ‘디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒ’인 μ‹ μž…μ‚¬μ›λ“€μ— λŒ€ν•œ DXκ΅μœ‘μ€ 더 큰 효과λ₯Ό λ³Ό 수 μžˆλ‹€. λ‘ 번째, μ‹ μž…μ‚¬μ›μ— λŒ€ν•œ μƒμ„±ν˜• AI ꡐ윑, λ‚˜μ•„κ°€ DXκ΅μœ‘μ€ κΈ°μ—… 생산성 μ¦λŒ€μ— 직접적인 영ν–₯을 μ€€λ‹€.


βœ… λ‚¨κ·Ήμ—μ„œ 냉μž₯κ³  νŒ”κΈ°, MZμ—κ²Œ DX κ°€λ₯΄μΉ˜κΈ°

사싀 λ‚¨κ·Ήμ—μ„œλ„ 냉μž₯κ³ λŠ” ν•„μš”ν•˜λ‹€κ³  ν•œλ‹€. μŒμ‹μ„ 얼지 μ•Šκ²Œ ν•˜λ©΄μ„œ, μƒν•˜μ§€ μ•Šμ„ 수 μžˆλ„λ‘ 냉μž₯싀에 보관할 수 있기 λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€. μ•žμ„œ ‘디지털 λ„€μ΄ν‹°λΈŒ’인 MZμ„ΈλŒ€ μ‹ μž…μ‚¬μ›μ€ 였히렀 λ‹€λ₯Έ μ„ΈλŒ€λ³΄λ‹€ 효율적으둜 κΈ°μ—… 생산성을 높일 수 μžˆλŠ” DXꡐ윑 λŒ€μƒμ΄λΌκ³  결둠을 λ„μΆœν•œ λ°” μžˆλ‹€. κ·Έλ ‡λ‹€λ©΄ μ–΄λ–€ DXκ΅μœ‘μ„ 톡해 μ‹ μž…μ‚¬μ›μ„ 디지털 μ „ν™˜μ˜ 핡심 μš”μ›μœΌλ‘œ νƒˆλ°”κΏˆμ‹œν‚¬ 수 μžˆμ„κΉŒ?


1) DX 핡심 기술의 ꡬ성

DX의 핡심 κΈ°μˆ μ€ 크게 데이터, AI, μžλ™ν™”μ˜ μ„Έ κ°€μ§€λ‘œ λΆ„λ₯˜λœλ‹€. μ„Έ κΈ°μˆ μ€ λͺ…ν™•ν•˜κ²Œ κ΅¬λΆ„λ˜κΈ°λ³΄λ‹€ ν•„μš”ν•œ 업무에 따라 λŠμŠ¨ν•œ κ²½κ³„λ‘œ ν˜Όμž¬ν•œλ‹€. λ•Œλ¬Έμ— DXκ΅μœ‘μ— μž…λ¬Έν•˜λŠ” μž…μž₯이라면, 기술적 μ „λ¬Έν™”λ³΄λ‹€λŠ” 체계에 λŒ€ν•œ 이해가 μ„ ν–‰λ˜μ–΄μ•Ό ν•  ν•„μš”κ°€ μžˆλ‹€. 업무에 μžˆμ–΄ μ§μ ‘μ μœΌλ‘œ ν”„λ‘œκ·Έλž¨μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ”λ‹€κ³  ν•˜λ”λΌλ„, DXκ°€ μ΄ν–‰λ˜λŠ” μƒνƒœκ³„μ—μ„œλŠ” λΉ„μ „κ³΅μžμ—κ²Œλ„ μ†Œν†΅μ΄ κ°€λŠ₯ν•œ μˆ˜μ€€μ˜ 이해도가 μš”κ΅¬λœλ‹€.  

100% λ§žμΆ€ν˜• DTꡐ윑이 κΆκΈˆν•˜λ‹€λ©΄? (ν΄λ¦­πŸ‘ˆ)


2) 데이터

200λ…„ μ „ λ‹€μ‚° μ •μ•½μš©μ΄ μŠ€ν”„λ ˆλ“œμ‹œνŠΈ κ°œλ…μ„ ν™œμš©ν•˜μ—¬ 수레 ν•œ λŒ€ λΆ„μ˜ λ¬Έμ„œλ₯Ό 단 1μž₯의 ν‘œλ‘œ μ •λ¦¬ν•œ μΌν™”μ—μ„œλ„ μ•Œ 수 μžˆλ“―, λ°μ΄ν„°λŠ” μ „κ·ΌλŒ€μ μΈ μ‘°μ§μ—μ„œλΆ€ν„° μ€‘μš”ν•œ κ°œλ…μ΄μ—ˆκ³ , κ·Έ ν™œμš©μ— 따라 업무 효율이 μ²œμ°¨λ§Œλ³„λ‘œ 달라져 μ™”λ‹€. λ°μ΄ν„°λ₯Ό 닀루기 μœ„ν•΄μ„œλŠ” 기본적인 이해와 λ§ˆμΈλ“œμ…‹ μž₯착이 μš°μ„ μ΄λ‹€. μ •μ•½μš©μ˜ λ³΄κ³ μ„œλ₯Ό 받은 μ •μ‘°λŠ” μŠ€ν”„λ ˆλ“œμ‹œνŠΈμ˜ κ°œλ…μ„ λͺ°λžμ§€λ§Œ, 직관적인 데이터 ν‘œν˜„μ— λŒ€ν•΄ μƒν˜Έ 이해λ₯Ό ν•  수 μžˆλŠ” 감각이 μžˆμ—ˆλ‹€. 즉, 데이터λ₯Ό μ½μ–΄λ‚΄λŠ” ‘데이터 λ¦¬ν„°λŸ¬μ‹œ’ λŠ₯λ ₯을 κ°–μΆ”κ³  μžˆμ—ˆλ‹€λŠ” 것이닀. λ°μ΄ν„° μ•žμ—μ„œ κ°€μž₯ λ¨Όμ € μ΅ν˜€μ•Ό ν•  것은 ‘데이터 λ¦¬ν„°λŸ¬μ‹œ’ κ΅μœ‘μ΄λ‹€. μ—…λ¬΄μ—μ„œ λ§ˆμ£Όν•˜λŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μ˜μ‚¬κ²°μ • κ³Όμ •μ—μ„œ 효율적이고 κ²€μ¦λœ 업무 진행을 κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 데이터λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯은 μ–΄λ–€ μ‚°μ—…, μ§κ΅°μ—μ„œλ‚˜ ν•„μˆ˜μ μΈ μ—­λŸ‰μœΌλ‘œ 자리 μž‘μ•„ κ°€κ³  μžˆλ‹€.

데이터 λ¦¬ν„°λŸ¬μ‹œλ₯Ό 톡해 디지털 ν˜μ‹ μ„ μ£Όλ„ν•˜κ³  μ‹Άλ‹€λ©΄? (ν΄λ¦­πŸ‘ˆ)


3) AI

인곡지λŠ₯을 λœ»ν•˜λŠ” AIλŠ” 과학계λ₯Ό λ„˜μ–΄ λ‹€μ–‘ν•œ μ‚°μ—… λΆ„μ•Όμ—μ„œ μ „λ°©μœ„μ μœΌλ‘œ μ‚¬μš©λ˜κ³  μžˆλ‹€. νŠΉνžˆ μ΅œκ·Όμ—λŠ” μƒμ„±ν˜• AI, 특히 ChatGPT에 λŒ€ν•œ ν™œμš©μ΄ λ§Žμ€ μ£Όλͺ©μ„ λ°›κ³  μžˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ λ²”μš©ν™”μ˜ 정도가 높아지며 λ‹€μ–‘ν•œ 문제점 λ˜ν•œ λŒ€λ‘λ˜κ³  μžˆλŠ”λ°, AIκ°€ μ œκ³΅ν•˜λŠ” μ •λ³΄μ˜ 검증 μ—¬λΆ€, κΈ°λ°€ 문건에 λŒ€ν•œ 유좜 등이닀. μ΄λŸ¬ν•œ λ¬Έμ œλŠ” ChatGPTλ₯Ό ‘뭐든지 λ¬Όμ–΄λ³΄κΈ°λ§Œ ν•˜λ©΄ λ‹΅ν•΄μ£ΌλŠ” 기계’ 라고 μƒκ°ν•˜λŠ” 인식 였λ₯˜μ—μ„œ κΈ°μΈν•œλ‹€. AI λ¦¬ν„°λŸ¬μ‹œ ꡐ윑의 λͺ©μ μ€ μ΄λŸ¬ν•œ 문제λ₯Ό 쀄이고 효율적인 업무λ₯Ό κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ AI에 λŒ€ν•œ 이해도λ₯Ό λ†’μ΄λŠ” 데 μžˆλ‹€. μ •κ΅ν•œ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μž‘μ„± λŠ₯λ ₯κ³Ό ꡐ차 검증이 κ°€λŠ₯ν•œ 메타 인지 λŠ₯λ ₯을 κΈ°λ₯΄λŠ” 것은 문제 상황을 ν•΄κ²°ν•˜λŠ” μ΄ˆλ‹¨κ±°λ¦¬ 지름길을 μ œκ³΅ν•  수 μžˆλ‹€.

전사적인 AI λ¦¬ν„°λŸ¬μ‹œ κ°•ν™” κ΅μœ‘μ„ μ°Ύκ³  μžˆλ‹€λ©΄? (ν΄λ¦­πŸ‘ˆ)


4) μžλ™ν™”

졜근 λͺ‡ λ…„κ°„ λ§Žμ€ κΈ°μ—…μ˜ 관심은 일상적인 μ—…λ¬΄μ˜ μžλ™ν™”μ˜€λ‹€. 이미 μƒμš©ν™”λœ μžλ™ν™” λͺ¨λΈμ€ μ‹œμž₯μ—μ„œ μ‰½κ²Œ ꡬ할 수 있게 λ˜μ—ˆκ³ , 기업은 μžλ™ν™” ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 적용으둜 생산성을 μ΅œλŒ€ν™”ν•  수 μžˆλ‹€. κ·Έλ ‡λ‹€λ©΄ κΈ°μˆ μ„ μ μš©ν•˜μ—¬ 높은 νš¨μœ¨μ„ λ‚΄λŠ” κ²ƒλ§Œμ΄ κΈ°μ—…μ˜ μ΅œμš°μ„  κ³Όμ œκ°€ λ˜μ–΄μ•Ό ν• κΉŒ? λ”μš± λ³΅μž‘ν•΄μ§€κ³  μžˆλŠ” μžλ™ν™” ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ μ•ˆμ—μ„œ ISG의 지λŠ₯ν˜• μžλ™ν™” μ†”λ£¨μ…˜ λΆ€λ¬Έ κΈ€λ‘œλ²Œ μ±…μž„μž 웨인 λ²„ν„°ν•„λ“œλŠ” “κ²°κ³ΌλŠ” κΈ°μˆ μ„ 톡해 λ‹¬μ„±λ˜μ§€λ§Œ, 일반적으둜 μ „ 과정은 μ‚¬λžŒ 쀑심적이닀.”라고 μ–ΈκΈ‰ν•œ λ°” μžˆλ‹€. μžλ™ν™” 기술둜 ν•΄κ²°ν•  수 μ—†λŠ” λ³΄μ•ˆ, νŠΈλ Œλ“œ 변화에 λŒ€ν•œ 적응 νŒλ‹¨, κ²°κ³Ό 뢄석 및 μ „λž΅ 수립 등은 κ²°κ΅­ μ‚¬λžŒμ΄ ν•΄κ²°ν•  μˆ˜λ°–μ— μ—†λŠ” 문제이기 λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€. λ‹¨μˆœνžˆ κΈ°μˆ μžμ—κ²Œ 맑겨 ν”„λ‘œκ·Έλž¨μ„ μ§œλŠ” 일은 λ‚΄λΆ€ 인λ ₯이 없어도 κ°€λŠ₯ν•  수 μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΄λŸ¬ν•œ κΈ°μˆ μ— λŒ€ν•΄ μ μ‘ν•˜κ³  λΆ„μ„ν•˜μ—¬ λŒ€μ‘ν•˜λŠ” 것은 μ§μ›μ˜ 이해도가 ν•„μˆ˜μ μ΄λ‹€.

μ§„μ§œ μ„±μž₯을 μœ„ν•œ μ‹€λ¬΄ν˜• DT ꡐ윑이 κΆκΈˆν•˜λ‹€λ©΄? (ν΄λ¦­πŸ‘ˆ)



μ°Έκ³  λ¬Έν—Œ

Prensky, M. (2005) ‘Digital natives, digital immigrants.’, Gifted; n.135 p.29-31; February 2005, (135), pp. 29–31.

μž„μš°μ„­, '슀마트폰·νƒœλΈ”λ¦ΏPC만 μ¨μ„œ λΆ€μž₯λ‹˜λ³΄λ‹€ 컴퓨터 잘 λͺ» λ‹€λ£¨λŠ” μš”μ¦˜ μ‹ μž…μ‚¬μ›λ“€', μΈμ‚¬μ΄νŠΈ, 2022.03.13.

Werner Ballhaus, 'Perspectives from the Global Entertainment & Media Outlook 2023–2027', 2022

John Burn-Murdoch, 'Here’s what we know about generative AI’s impact on white-collar work', 2023.11.10.

Linda Rosencrance, 'How intelligent automation will change the way we work', 2022.11.17.