[#111.6월2주 비전레터] 엔비디아, 'RTX 스파크(RTX Spark)' 공개…AI PC 시장 재편 나선다

안녕하세요, 비전 레터 구독자 여러분! 😊

6월의 두 번째 주가 시작되었습니다.

지난 주에는 글로벌 AI·IT 업계에 매우 의미 있는 행사들이 연이어 개최되며 기술 혁신의 흐름을 한눈에 확인할 수 있는 시간이었습니다.

엔비디아는 6월 2일부터 5일까지 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스(COMPUTEX) 2026'와 '엔비디아 GTC 타이베이'를 통해 차세대 AI 인프라와 AI 팩토리(AI Factory) 비전을 공개했습니다.

특히 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 행사 기간 동안 다양한 산업 분야와의 협력 전략을 발표하며 AI 생태계 확장에 대한 강한 의지를 보여주었습니다.

또한 젠슨 황 CEO는 최근 대한민국을 방문해 국내 주요 기업들과 AI 반도체, 데이터센터, 첨단 제조 분야의 협력 방안을 논의하며 큰 관심을 모았습니다.

글로벌 AI 산업에서 한국이 차지하는 중요성을 다시 한번 확인하는 계기가 되었습니다.

마이크로소프트 역시 6월 2일부터 3일까지 미국 샌프란시스코에서 연례 개발자 컨퍼런스 '마이크로소프트 빌드 2026(Build 2026)'를 개최했습니다.

이번 행사에서는 AI 에이전트(Agent) 생태계 확장, 개발자를 위한 새로운 AI 도구, 기업용 AI 플랫폼 전략 등이 공개되며 AI가 소프트웨어 개발 방식과 업무 환경을 어떻게 변화시키고 있는지를 보여주었습니다.

최근 AI 산업은 단순히 더 뛰어난 모델을 개발하는 경쟁을 넘어, AI를 실제 업무와 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용하고 활용할 것인가에 초점이 맞춰지고 있습니다.

AI 에이전트, 로봇, 자율주행, 데이터센터, 반도체 기술이 유기적으로 연결되면서 새로운 비즈니스 기회와 산업 변화도 빠르게 만들어지고 있습니다.

변화의 속도가 빨라질수록 중요한 것은 개별 기술 자체보다 그 기술들이 만들어내는 큰 흐름을 읽는 것입니다.

최신 기술을 이해하고 자신의 업무와 산업에 어떻게 연결할 수 있을지 고민하는 사람이 앞으로의 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.

이번 6월 2주차 비전 레터에서도 AI·IT 산업의 핵심 이슈와 주목해야 할 최신 트렌드를 쉽고 명확하게 전달해 드리겠습니다.

그럼, 이번 주 비전 레터를 시작해볼까요? 🚀

📌 이번 주 비전 레터 요약

1.엔비디아, 'RTX 스파크(RTX Spark)' 공개…AI PC 시장 재편 나선다

2. 마이크로소프트, '빌드 2026(Build 2026)' 개최…AI 에이전트 플랫폼 시대 선언

3. 구글, AI 인프라 구축 위해 120조 원 증자…버크셔도 15조 원 베팅

📰지난 주 주요 뉴스

1. 엔비디아, 'RTX 스파크(RTX Spark)' 공개…AI PC 시장 재편 나선다

<출처 - Nvidia>

-> AI가 PC 안으로 들어오면서 앞으로의 컴퓨팅 경쟁은 성능보다 'AI 에이전트를 얼마나 효율적으로 실행할 수 있는가'가 핵심이 될 것으로 전망됩니다.

2. 마이크로소프트, '빌드 2026(Build 2026)' 개최…AI 에이전트 플랫폼 시대 선언

<출처 - Microsoft>

-> AI 경쟁의 중심이 모델 성능을 넘어, 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 플랫폼 경쟁으로 빠르게 이동하고 있습니다.

3. 구글, AI 인프라 구축 위해 120조 원 증자…버크셔도 15조 원 베팅

-> AI 시대의 경쟁력은 모델 성능뿐만 아니라 전력·반도체·데이터센터를 얼마나 확보하느냐에 달려 있는 만큼, AI 인프라가 새로운 핵심 자산으로 부상하고 있습니다.

4. 앤트로픽, IPO 절차 돌입…오픈AI보다 먼저 상장 승부수

<출처 - Anthropic>

-> AI 산업의 경쟁 무대가 기술 개발을 넘어 자본시장과 투자 유치 경쟁으로 확대되면서, 기업의 기술력뿐 아니라 지속 가능한 수익 모델이 더욱 중요해지고 있습니다.

5. 미니맥스, 'M3' 공개…고성능·초저가 AI 경쟁 본격화

<출처 - MiniMax>

-> AI 시장의 경쟁 기준이 단순한 성능을 넘어 '성능 대비 비용(Price Performance)'으로 확대되면서, 초고성능·초저가 모델이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

🧐심층 분석

<AI 시대, 진짜 경쟁력은 코딩이 아니다>

AI가 바꾼 개발자의 역할

불과 몇 년 전까지만 해도 소프트웨어 개발자의 가장 중요한 역할은 직접 코드를 작성하는 것이었습니다. 새로운 서비스를 만들기 위해서는 개발자가 수많은 프로그래밍 언어와 개발 도구를 익혀야 했고, 문제를 해결하기 위해 밤늦게까지 코드를 수정하는 일도 흔했습니다. 좋은 개발자는 복잡한 요구사항을 빠르고 정확하게 코드로 구현할 수 있는 사람으로 평가받았습니다. 하지만 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하면서 이러한 개발 환경은 크게 달라지고 있습니다. 이제는 AI에게 간단한 설명만 입력해도 프로그램을 만들 수 있고, 오류 수정이나 기능 추가까지 자동으로 수행할 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 과거에는 코드를 직접 작성하는 능력이 경쟁력이었다면, 이제는 AI가 만든 결과를 이해하고 검증하는 능력이 더 중요해지고 있습니다.

이러한 변화는 개발자만의 이야기가 아닙니다. 물류, 금융, 의료, 제조, 교육 등 다양한 산업에서도 비슷한 변화가 나타나고 있습니다. 예전에는 업무 현장에서 필요한 시스템을 만들기 위해 반드시 개발자와 협업해야 했습니다. 하지만 이제는 현업 전문가들이 AI를 활용해 직접 업무 자동화 도구를 만들거나 필요한 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 물류 담당자는 배송 경로를 최적화하는 프로그램을 만들 수 있고, 회계 담당자는 정산 업무를 자동화하는 시스템을 구축할 수 있습니다. AI가 기술적인 장벽을 낮추면서 누구나 소프트웨어를 만들 수 있는 환경이 만들어지고 있는 것입니다. 이제 중요한 것은 프로그램을 만드는 능력보다, 자신의 업무를 얼마나 깊이 이해하고 있는가입니다.

그렇다면 앞으로 가장 높은 가치를 갖게 될 사람은 누구일까요? 많은 사람들은 AI를 가장 잘 사용하는 사람이 될 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 조금 다릅니다. AI는 매우 빠르게 결과를 만들어내지만, 그 결과가 실제 현장에서 올바르게 작동하는지까지는 알지 못합니다. 예를 들어 AI가 만든 급여 계산 시스템이 법규를 제대로 반영했는지, AI가 만든 의료 시스템이 실제 진료 환경에 적합한지, AI가 만든 물류 시스템이 현실적인 운영 조건을 충족하는지는 결국 사람이 판단해야 합니다. 그래서 앞으로는 AI를 잘 활용하는 능력과 함께 특정 산업과 업무에 대한 깊은 이해를 갖춘 사람이 가장 강력한 경쟁력을 가지게 될 것입니다. AI가 점점 더 많은 일을 대신하는 시대가 될수록, 사람의 경험과 전문성은 오히려 더 중요한 자산으로 자리 잡게 될 것입니다.

AI 시대, 진짜 경쟁력은 코딩이 아닌 도메인 전문성이다

소프트웨어 개발의 진짜 어려움은 코딩이 아니었다

많은 사람들은 소프트웨어 개발에서 가장 어려운 일이 코드를 작성하는 것이라고 생각합니다. 하지만 실제 현장에서 오랫동안 개발을 해온 사람들의 이야기를 들어보면 그렇지 않습니다. 프로그램을 만드는 과정에서 가장 어려운 일은 코드를 입력하는 것이 아니라, 먼저 해결해야 할 문제를 정확하게 이해하는 것입니다. 예를 들어 급여 관리 시스템을 만든다고 가정해 보겠습니다. 단순히 월급을 계산하는 기능을 만드는 것은 어렵지 않습니다. 하지만 세금, 각종 수당, 연차 수당, 퇴직금, 법적 공제 항목 등 복잡한 규정을 정확하게 이해해야 제대로 된 시스템을 만들 수 있습니다. 결국 좋은 소프트웨어는 좋은 코드에서 시작되는 것이 아니라, 문제를 정확하게 이해하는 것에서 시작됩니다.

이러한 원리는 모든 산업 분야에 동일하게 적용됩니다. 병원 시스템을 만든다면 의료 업무와 보험 청구 절차를 이해해야 하고, 물류 시스템을 만든다면 배송 과정과 운송 규정을 알아야 합니다. 금융 시스템을 만든다면 금융 상품과 관련 법규를 이해해야 합니다. 아무리 뛰어난 개발자라도 해당 분야에 대한 이해가 부족하면 실제 업무에 맞지 않는 결과를 만들 가능성이 높습니다. 반대로 코드를 잘 모르는 현업 전문가라도 자신의 업무를 깊이 이해하고 있다면 무엇이 맞고 무엇이 틀린지 빠르게 판단할 수 있습니다. 소프트웨어의 품질은 프로그래밍 기술만으로 결정되는 것이 아니라, 해당 분야에 대한 이해 수준에 의해 크게 좌우됩니다.

지금까지 개발자의 중요한 역할 중 하나는 현실 세계의 복잡한 규칙을 컴퓨터가 이해할 수 있는 코드로 바꾸는 것이었습니다. 그래서 개발자는 고객을 만나고, 업무를 분석하고, 수많은 문서를 검토하며 문제를 이해하는 데 많은 시간을 사용했습니다. 실제로 프로젝트 기간 중 상당수는 코드를 작성하는 시간보다 요구사항을 분석하고 업무를 이해하는 데 사용됩니다. 코드는 결국 현실의 규칙과 지식을 옮겨 놓은 결과물일 뿐이며, 진짜 가치는 그 규칙과 지식을 이해하는 과정에 있습니다. AI가 코드를 대신 작성하는 시대가 오더라도 이러한 사실은 변하지 않을 것입니다. 오히려 현실을 깊이 이해하는 능력의 중요성은 더욱 커질 가능성이 높습니다.

AI는 코드를 만들지만 정답은 모른다

최근 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 이제는 간단한 설명만 입력해도 프로그램을 만들 수 있고, 오류를 수정하거나 새로운 기능을 추가하는 것도 가능합니다. 특히 AI 에이전트는 여러 작업을 스스로 수행하며 개발자의 업무를 크게 줄여주고 있습니다. 이러한 모습을 보면 마치 AI가 모든 문제를 해결할 수 있을 것처럼 보이기도 합니다. 하지만 여기서 우리가 반드시 기억해야 할 점이 있습니다. AI는 답을 만들어낼 수는 있지만, 그 답이 실제로 맞는지까지는 스스로 판단하지 못한다는 것입니다.

예를 들어 AI에게 병원 진료비 청구 시스템을 만들어 달라고 요청했다고 가정해 보겠습니다. AI는 필요한 화면을 만들고 계산 기능도 구현할 수 있습니다. 심지어 테스트 코드까지 작성해 프로그램이 정상적으로 실행되도록 만들 수도 있습니다. 하지만 실제 의료 현장에서 적용되는 복잡한 보험 규정이나 청구 기준까지 정확하게 이해하는 것은 또 다른 문제입니다. 만약 AI가 규정을 잘못 해석해 청구 로직을 만들었다면 프로그램은 문제없이 작동하더라도 잘못된 결과를 계속 만들어낼 수 있습니다. 즉, 프로그램이 정상적으로 실행되는 것과 결과가 정확한 것은 전혀 다른 문제입니다.

이 때문에 앞으로 사람의 역할은 더욱 중요해질 것입니다. AI가 만든 결과를 그대로 사용하는 것이 아니라, 그것이 실제 업무 환경에서 올바른지 검증해야 하기 때문입니다. 물류 전문가라면 배송 일정이 현실적인지 판단할 수 있고, 회계 담당자라면 계산 결과가 세법에 맞는지 확인할 수 있습니다. AI는 많은 일을 대신해 줄 수 있지만, 현장에서 오랜 경험을 통해 쌓인 판단력까지 대신할 수는 없습니다. AI 시대의 핵심 역량은 더 많은 코드를 만드는 능력이 아니라, AI가 만든 결과가 정말 맞는지 판단하고 검증하는 능력에 있습니다. 결국 정답을 결정하는 마지막 책임은 여전히 사람에게 남아 있습니다.

도메인 전문가가 더 강력해지는 시대

과거에는 좋은 아이디어가 있어도 이를 실제 시스템으로 만들기 위해서는 반드시 개발자의 도움이 필요했습니다. 물류 전문가가 물류 시스템을 만들고 싶어도 코딩을 배워야 했고, 회계 담당자가 업무 자동화 프로그램을 만들고 싶어도 개발자와 협업해야 했습니다. 하지만 AI가 코드를 작성하고 프로그램을 만드는 역할을 대신하면서 상황이 달라지고 있습니다. 이제는 현업 전문가도 AI에게 자신의 요구사항을 설명하고 필요한 기능을 구현할 수 있는 시대가 되었습니다. AI는 코딩의 장벽을 낮추고 있지만, 업무를 깊이 이해하는 능력의 가치는 오히려 더 높이고 있습니다.

특히 도메인 전문가들은 AI가 따라오기 어려운 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어 10년 이상 물류 업무를 담당한 사람은 AI가 만든 배송 계획을 보고도 바로 문제점을 발견할 수 있습니다. 병원에서 오랫동안 근무한 의료 전문가는 AI가 만든 진료 프로세스나 보험 청구 방식이 현실과 맞는지 빠르게 판단할 수 있습니다. 이는 단순히 문서나 데이터로 배울 수 있는 지식이 아니라 수많은 경험을 통해 쌓인 실무 감각이기 때문입니다. 무엇이 맞고 무엇이 틀린지를 판단하는 능력은 AI보다 현업 전문가가 훨씬 뛰어난 경우가 많습니다.

결국 AI 시대에는 기술만 아는 사람보다 기술과 현업 지식을 함께 이해하는 사람이 더욱 중요해질 것입니다. AI는 프로그램을 만들 수 있지만, 실제 현장에서 발생하는 예외 상황과 복잡한 문제까지 모두 이해하지는 못합니다. 그래서 앞으로는 금융을 잘 아는 사람, 의료를 잘 아는 사람, 제조 현장을 잘 아는 사람, 교육을 깊이 이해하는 사람이 더 큰 경쟁력을 갖게 될 것입니다. AI가 발전할수록 사람의 역할이 사라지는 것이 아니라, 오히려 특정 분야를 깊이 이해하는 도메인 전문가의 가치가 더욱 높아지는 시대가 열리고 있습니다.

앞으로 가장 가치 있는 사람은 누구인가?

AI가 점점 더 많은 일을 대신하는 시대가 되면서 많은 사람들이 미래의 경쟁력에 대해 고민하고 있습니다. 과거에는 코딩을 잘하는 사람, 특정 기술을 빠르게 익히는 사람이 높은 평가를 받았습니다. 하지만 이제는 AI가 상당 부분의 기술적인 작업을 수행할 수 있게 되면서 단순한 기술 능력만으로는 차별화를 만들기 어려워지고 있습니다. 앞으로는 AI가 만든 결과를 이해하고 활용할 수 있는 능력과 함께, 특정 분야에 대한 깊은 이해를 가진 사람이 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다. AI를 잘 사용하는 능력과 도메인 전문성을 함께 갖춘 사람이 가장 높은 가치를 인정받는 시대가 열리고 있습니다.

예를 들어 금융 분야를 깊이 이해하는 사람이 AI를 활용할 수 있다면 새로운 금융 서비스를 빠르게 기획하고 검증할 수 있습니다. 의료 전문가가 AI를 활용할 수 있다면 진료 지원 시스템이나 의료 데이터를 활용한 새로운 서비스를 만들 수 있습니다. 제조 현장을 잘 아는 사람이 AI를 활용한다면 생산성을 높이고 품질을 개선하는 다양한 솔루션을 만들어 낼 수 있습니다. 이처럼 중요한 것은 단순히 AI를 사용하는 것이 아니라, AI를 활용해 자신의 전문 분야에서 새로운 가치를 만들어 내는 능력입니다. 결국 AI는 도구일 뿐이며, 그 도구를 어디에 어떻게 사용할지는 사람의 전문성이 결정하게 됩니다.

특히 앞으로는 결과를 검증할 수 있는 사람이 더욱 중요해질 것입니다. AI는 빠르게 답을 제시할 수 있지만, 그 답이 현실에서 실제로 맞는지는 확인하지 못합니다. 따라서 AI가 만든 결과를 보고 무엇이 맞고 무엇이 틀린지 판단할 수 있는 사람이 조직과 기업에서 핵심 인재가 될 가능성이 높습니다. 가장 강력한 경쟁력은 기술과 경험, 그리고 현업 지식을 함께 갖춘 사람에게서 나올 것입니다. AI가 발전할수록 사람의 역할이 줄어드는 것이 아니라, 오히려 더 높은 수준의 판단과 책임을 요구받게 될 것이며, 바로 그런 사람이 미래를 이끌어 갈 핵심 인재가 될 것입니다.

이제 무엇을 공부해야 할까?

AI의 발전으로 많은 사람들이 "앞으로 무엇을 공부해야 할까?"라는 질문을 하고 있습니다. 과거에는 새로운 프로그래밍 언어를 배우거나 최신 개발 도구를 익히는 것이 경쟁력을 높이는 가장 좋은 방법이었습니다. 하지만 이제는 AI가 코드를 작성하고 프로그램을 만드는 역할을 상당 부분 대신하고 있습니다. 물론 기술을 이해하는 것은 여전히 중요합니다. 하지만 앞으로는 기술 자체보다 그 기술을 어떤 문제에 적용할 수 있는지를 이해하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다. AI 시대에는 기술을 배우는 것과 함께 현실의 문제를 이해하는 공부가 반드시 필요합니다.

특히 앞으로는 자신만의 전문 분야를 만드는 것이 중요합니다. 금융, 의료, 제조, 물류, 반도체, 교육, 법률 등 실제 산업이 어떻게 움직이는지 이해하는 사람의 가치는 더욱 높아질 것입니다. 예를 들어 AI를 활용할 수 있는 금융 전문가와 금융을 모르는 AI 전문가는 경쟁력이 다를 수밖에 없습니다. 마찬가지로 제조 현장을 잘 이해하는 사람은 AI를 활용해 생산성을 높이는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다. 앞으로는 'AI를 아는 사람'보다 '특정 산업을 깊이 이해하면서 AI도 활용할 수 있는 사람'이 더 강력한 경쟁력을 갖게 될 것입니다.

또한 단순히 정보를 많이 아는 것보다 문제를 판단하고 검증하는 능력을 키워야 합니다. AI는 빠르게 답을 제시할 수 있지만, 그 답이 항상 정답은 아닙니다. 결국 사람은 AI가 만든 결과를 검토하고 현실에 맞게 수정해야 합니다. 따라서 앞으로는 새로운 기술을 따라가는 것뿐만 아니라 실제 업무 경험을 쌓고, 현장의 문제를 이해하며, 자신만의 판단 기준을 만드는 것이 중요합니다. AI가 대신할 수 없는 것은 경험을 통해 얻은 통찰력과 판단력이며, 이것이 앞으로 가장 가치 있는 경쟁력이 될 것입니다.

AI 시대의 진짜 해자는 도메인 지식이다

AI 기술은 앞으로도 계속 발전할 것입니다. 지금보다 더 똑똑한 AI가 등장하고, 더 많은 업무가 자동화될 것입니다. 실제로 코드를 작성하거나 문서를 만들고 데이터를 분석하는 일은 점점 더 AI가 대신하게 될 가능성이 높습니다. 하지만 아무리 AI가 발전하더라도 현실 세계의 복잡한 상황과 수많은 예외를 완벽하게 이해하기는 쉽지 않습니다. AI는 답을 만들 수 있지만, 그 답이 실제 현장에서 맞는지 판단하는 것은 결국 사람의 역할입니다.

그래서 앞으로 가장 중요한 경쟁력은 특정 분야를 깊이 이해하는 능력이 될 것입니다. 금융을 이해하는 사람, 의료를 이해하는 사람, 제조 현장을 이해하는 사람, 교육과 법률을 이해하는 사람의 가치는 오히려 더 높아질 수 있습니다. AI가 기술적인 장벽을 낮출수록 현업 경험과 실무 지식의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 이제는 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, 자신만의 전문 분야를 만들고 그 분야에 대한 깊은 이해를 쌓는 것이 무엇보다 중요해지고 있습니다.

결국 AI 시대의 승자는 AI를 가장 잘 사용하는 사람이 아니라, AI와 함께 자신의 전문성을 더욱 강화하는 사람일 것입니다. 앞으로는 코딩 능력만으로 경쟁하는 시대가 아니라, 기술과 도메인 지식, 그리고 판단력을 함께 갖춘 사람이 경쟁력을 갖게 될 것입니다. AI가 대체할 수 없는 것은 오랜 경험을 통해 축적된 전문성과 통찰력이며, 이것이 바로 AI 시대에도 흔들리지 않는 진짜 해자(Moat)가 될 것입니다.

구독자 여러분, 이번 주도 비전 레터와 함께해 주셔서 감사합니다! 🌟

이번 주에는 엔비디아의 'RTX 스파크(RTX Spark)' 공개, 마이크로소프트 '빌드 2026(Build 2026)' 개최, 구글의 120조 원 규모 AI 인프라 투자, 앤트로픽의 IPO 추진, 그리고 미니맥스의 고성능·초저가 AI 모델 'M3' 출시까지 AI 산업의 미래를 가늠할 수 있는 주요 소식들을 함께 살펴보았습니다.

이번 주 주요 뉴스를 관통하는 핵심 키워드는 바로 'AI 에이전트(AI Agent)'와 '도메인 전문성(Domain Expertise)'입니다.

엔비디아는 AI 에이전트를 실행하는 새로운 AI PC 시대를 선언했으며, 마이크로소프트는 '빌드 2026(Build 2026)'을 통해 AI 에이전트 플랫폼 전략을 공개하며 업무 환경의 대전환을 예고했습니다.

또한 구글은 AI 인프라 확대를 위해 사상 최대 규모의 투자를 단행하며 AI 경쟁의 중심이 데이터센터와 컴퓨팅 자원 확보로 이동하고 있음을 보여주었습니다.

한편, 앤트로픽의 IPO 추진과 미니맥스 M3 출시는 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자본시장 경쟁과 가격 경쟁의 단계로 진입하고 있음을 시사합니다.

이제 AI 기업들은 더 뛰어난 모델을 개발하는 것뿐만 아니라, 더 많은 사용자를 확보하고 더 효율적인 비용 구조를 갖추기 위한 경쟁에도 집중하고 있습니다.

이번 주 심층 분석에서는 "AI 시대, 진짜 경쟁력은 코딩이 아닌 도메인 전문성이다"라는 주제를 통해 AI가 발전할수록 사람의 경험과 전문성의 가치가 더욱 중요해지고 있다는 점을 살펴보았습니다.

AI는 코드를 작성하고 다양한 업무를 수행할 수 있지만, 무엇이 옳고 그른지 판단하는 능력은 여전히 사람의 몫입니다.

앞으로는 단순히 AI를 사용하는 사람보다 자신의 분야를 깊이 이해하고, AI를 효과적으로 활용할 수 있는 사람이 더 큰 경쟁력을 갖게 될 것입니다.

우리는 지금 AI가 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 '디지털 동료(Digital Teammate)'로 진화하는 중요한 전환점에 서 있습니다.

이러한 변화 속에서 중요한 것은 새로운 기술을 무조건 따라가는 것이 아니라, 자신의 업무와 산업에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하고 실천하는 자세일 것입니다.

다음 주에도 빠르게 변화하는 AI·IT 산업의 핵심 이슈와 꼭 알아야 할 인사이트를 쉽고 명확하게 전달해 드리겠습니다.

항상 비전 레터와 함께해 주셔서 감사합니다. 🙏