OECD 발표에 따르면 기업의 AI 도입률이 2023년 8.7%에서 2025년 20.2%로 2년 만에 2배 이상 폭증했다. 그러나 대기업 도입률은 52%인 반면 소기업은 17.4%에 머물러 격차가 심각하다. 개인 AI 문해력도 급상승해 신입 직원의 75%는 입사 전부터 AI를 능숙하게 사용한다.

골드만삭스는 2026년 AI 시장이 단순한 챗봇을 넘어 경제 구조를 재편하는 단계로 진입한다고 전망했다. 주요 기술 기업들의 자본 지출은 5000억 달러를 상회할 것으로 예상되며, AI 모델은 도구를 독립적으로 활용하는 운영체제로 전환한다. 동시에 데이터센터 전력 수요 폭증으로 기가와트 한계에 직면한다.

일 잘하는 직원에게 업무가 몰리는 구조는 상사 입장에서 합리적 선택입니다. 결과물이 보장되기 때문입니다. 그러나 이 구조가 반복되면 유능한 직원만 과부하에 시달립니다. 학자들은 이를 유능함의 저주(Curse of Competence)라 부릅니다. Keystone Partners의 2025년 조사에 따르면 고성과·저회복력 직원의 이직 활동은 평균의 5배입니다. 성

싱가포르, UAE, 캐나다, 호주 등 증여세가 없는 국가가 다수 존재합니다. 다만 한국 국적자는 해외 이주 후에도 10년간 전 세계 자산에 대해 증여세가 부과됩니다. 단순 이민만으로 증여세를 피할 수 없습니다.

프롬프트 엔지니어링이 실제 AI 시스템에서 반복적으로 실패하는 이유를 실험적으로 분석한 논문이 나왔다. 연구진은 프롬프트 최적화만으로는 정확성, 일관성, 재현성을 확보할 수 없다고 결론 내렸다. 같은 프롬프트라도 입력 표현·순서·길이에 따라 결과가 크게 달라졌다.

2025년 arXiv에 공개된 논문 "Prompting is not Enough"는 프롬프트 중심 AI 활용이 왜 불안정한지를 실험으로 보여주었습니다. 프롬프트는 도움이 되지만, 정확성·일관성·재현성을 확보하기에는 충분하지 않다는 결론입니다. 실무에서 AI 실수를 줄이는 다섯 가지 원칙이 있습니다. 첫째, 3줄 템플릿을 고정합니다. 목표(무엇을 만들지 1문장

Center for AI Safety와 Scale AI 연구진이 실제 프리랜서 프로젝트를 기반으로 AI 자동화율을 측정했다. 최고 성능 AI의 자동화율은 2.5%에 그쳤다. AI는 문제를 푸는 능력은 빠르게 발전했으나 돈을 받고 끝까지 책임지는 능력은 아직 인간의 영역이었다.

위험한 요청을 시 형식으로 바꾸면 대부분의 대화형 AI가 안전 규칙을 지키지 못한다는 연구 결과가 나왔다. 최신 LLM 25개를 대상으로 실험한 결과 전체 평균 탈옥 성공률이 62%에 달했다. 일부 모델은 90~100%에 도달했다.

전세계 700만 명이 사용하는 AI 코딩 플랫폼 Sonar의 CEO 타리크 샤우캇이 맥킨지와 AI 코딩의 미래를 논의했다. AI가 작성한 코드의 리뷰와 유지보수가 더 어려워지고 있으며, 독립적 검증과 아키텍처 설계 능력이 핵심 역량으로 부상한다.

"지어내지 마"라고 요구할수록 AI의 답변이 더 부정확해질 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 정답이 문서 안에 있어도 AI가 확신하지 못하면 답변을 포기했다. 연구진은 이를 안전해지기 위해 정확성을 희생하는 Safety Tax라고 설명한다.