AI, MISO의 경험에서 고객의 혁신으로: 고객을 위한 DX 가속화 전략
내부 GenAI 활용 경험 기반 서비스 고도화 및 고객 DX 성공 지원
듀얼 브레인
  • AI를 단순한 도구나 경쟁자로 보지 않고, 인간의 창의력·직관과 AI의 데이터 처리·분석 능력을 결합해 시너지를 극대화하는 ‘공동지능(Co-Intelligence)’ 모델을 강조합니다.
  • AI를 잘 활용하기 위해서는 ‘정보를 많이 아는 것’보다 ‘좋은 질문을 던지는 능력’이 더 중요해집니다.
  • AI는 단순 자동화 도구가 아닌, 창의적 동료·조력자·코치로서 인간의 역량을 확장합니다.
  • 미래에는 듀얼 브레인 원칙을 적용해, 분석과 창의성이 조화된 조직 문화를 구축하고, AI와 인간의 협업을 극대화하는 리더십이 요구됩니다.
  • AI를 외부의 기술이 아닌, ‘두 번째 뇌’로 받아들이고 자신의 사고 일부로 통합하는 태도가 필요합니다.

예스24

듀얼 브레인 - 예스24

★ 〈뉴욕 타임스〉 베스트셀러★ 〈이코노미스트〉 선정 2024년 올해의 책★ 아마존 선정 2024년 과학 분야 올해의 책『듀얼 브레인』은 AI 시대를 살아가기 위해 꼭 읽어야 할 필독서다. 저자 이선 몰릭은 〈타임〉에서 선정한 ‘인공지능 분야에서 가장 영향력 ...

Amazon.com

Co-Intelligence: Living and Working with AI

Amazon.com: Co-Intelligence: Living and Working with AI (Audible Audio Edition): Ethan Mollick, Ethan Mollick, Penguin Audio: Books

Superagency
  • AI가 기업과 조직에 미칠 혁신적 영향과, 이를 최대한 활용하기 위한 조직적 조건과 리더십의 역할.
  • AI Superagency란: AI가 인간의 역량을 증폭시켜 생산성과 창의성을 극대화하는 개념입니다. 인간과 AI가 협력(Co-Partner)하여 더 높은 수준의 성과를 창출할 수 있음을 의미합니다.
  • AI는 단순 자동화 도구가 아니라, 인간의 의사결정과 창의적 문제 해결을 지원하는 전략적 파트너로 자리매김하고 있습니다.
  • 맥킨지는 AI 시대에 맞춰 조직을 재구성해야 한다고 강조합니다.
  • 적응력(Adaptability)이 중요합니다. AI 기술 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 모듈형 기술 스택 등 유연한 조직 구조와 신속한 베스트 프랙티스 도입이 필수입니다

McKinsey & Company

Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential

Almost all companies invest in AI, but just 1% believe they are at maturity. Our new report looks at how AI is being used in the workplace in 2025.

일반 직원들이 이미 생성형 AI를 활용하는 비율은 경영진(C-suite)이 예상하는 것보다 세 배나 높습니다.
경영진은 AI 도입을 1~5년 후로 보는 반면, 많은 직원들은 이미 사용 중이거나 1년 이내에 활용할 것으로 보고 있습니다.
35~44세 밀레니얼 세대가 생성형 AI에 가장 익숙하고 자신감이 높으며, AI 도구 설계에도 가장 적극적으로 참여하려는 경향을 보입니다.
대부분의 미국 관리자들은 팀원들이 생성형 AI에 대해 물어보면 자주 답해주고 있으며, 이들이 추천한 AI 도구는 대부분 팀 문제 해결에 효과가 있었습니다.
산업별 경제 잠재력과 관계없이, 헬스케어와 기술 분야는 생성형 AI에 적극 투자하고 있지만 금융, 에너지, 소비재 분야는 기대보다 AI 투자가 부족합니다.
월별 언어모델 발표 추이
언어모델 발표는 2023년부터 급격히 증가해 2024년에 매달 20건 이상 꾸준히 발표되고 있습니다.

Dr Alan D. Thompson – LifeArchitect.ai

Dr Alan D. Thompson – LifeArchitect.ai

LifeArchitect.ai is the 'gold standard' for understanding, visualizing, and realizing the capabilities of post-2020 AI. With over 100 papers and articles, 300 videos, and regular editions of The Memo, LifeArchitect.ai provides insights to all major AI labs, government and intergovernmental bodies, research institutes, and those with an interest in the AI revolution. Summaries Models viz · Models table [...]

월별 언어모델 파리미터 수 (1b)
2023년부터 언어모델 발표 수가 급증했을 뿐만 아니라, 모델 크기(파라미터 수)도 빠르게 커지며 대형화 추세가 가속되고 있다.
월별 언어모델 학습 토큰 수 (1b)
최근 언어모델은 발표 수와 크기뿐 아니라, 학습에 사용하는 토큰 수까지 급격히 증가하면서 모델 성능 향상을 가속시키고 있다.
⚔️ Chatbot Arena, Leaderboard

lmarena.ai

Chatbot Arena (formerly LMSYS): Free AI Chat to Compare & Test Best AI Chatbots

LLM Stats

LLM Leaderboard 2025 - Model Rankings & Analysis

Access the latest LLM leaderboard with comprehensive performance metrics and benchmark data. Compare top language models with interactive analysis tools.

www.vellum.ai

LLM Leaderboard 2025

This AI leaderboard shows comparison of capabilities, price and context window for leading commercial and open-source LLMs, based on the benchmark data provided in technical reports in 2025.

artificialanalysis.ai

LLM Leaderboard - Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models | Artificial Analysis

Comparison and ranking the performance of over 30 AI models (LLMs) across key metrics including quality, price, performance and speed (output speed - tokens per second & latency - TTFT), context window & others.

huggingface.co

글로벌 기업의 AI 전략 인사이트
마크 저커버그(Mark Zuckerberg): 소프트웨어 개발 업무 상당 부분을 AI가 대체
2025년경 메타 등에서 중급 엔지니어 수준의 코드를 작성하는 AI를 도입할 수 있을 것으로 내다보면서, 초기엔 비용이 많이 들겠지만 장기적으로 소프트웨어 개발 업무 상당 부분을 AI가 대체하게 될 수 있음을 시사했다.​
일론 머스크(Elon Musk): 자율주행과 휴머노이드 로봇을 통한 미래 구현
테슬라 CEO 일론 머스크: 머지않아 AI가 인간 지능을 추월할 가능성이 크다고 경고하면서, AI로 인해 인류가 멸망할 확률을 약 20% 정도로 추산하고 신중한 대응이 필요하다고 강조했다​.
젠슨 황(Jensen Huang): AI 에이전트 시대
엔비디아 CEO 젠슨 황: AI 에이전트 시대의 도래를 선언하며, AI 디지털 인력이 직원들과 함께 일하면서 고객 응대 등의 업무를 수행할 수 있게 되었고, 기업은 신입사원을 교육하듯 AI를 훈련시켜 업무에 투입함으로써 생산성의 비약적 향상을 이룰 수 있을 것이라고 말했다.
사티아 나델라(Satya Nadella): AI 에이전트 팀과 협업
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라: 향후 지식 근로자 한 명이 다수의 AI 에이전트(연구원, 분석가, 코더 등)로 구성된 팀과 협업하게 될 미래를 그리며, 인간과 AI가 공조하여 업무를 수행함으로써 생산성과 혁신이 극대화될 것이라고 전망했다.
순다 피차이(Sundar Pichai): AI를 사람과 함께 일하는 ‘AI 협력자’로 활용해야
구글 CEO 순다르 피차이: 업무 현장에서 AI를 사람과 함께 일하는 ‘AI 협력자’로 활용해야 한다며, AI는 불이나 전기보다도 심오한 혁신 기술로서 모든 산업을 크게 변혁할 것이라고 강조했다.
샘 알트만(Sam Altman): 인간은 새로운 역할을 찾아 AI와 공존
오픈AI CEO 샘 알트먼: 인류가 역사상 처음으로 인간보다 더 똑똑한 존재와 공존하는 전환기를 맞이하고 있다면서, AI의 진보가 장기적으로는 모든 것을 변화시킬 것이지만 단기적으로는 서서히 진행될 것이므로 인간은 새로운 역할을 찾아 AI와 공존하게 될 것이라고 전망했다​
아르빈드 크리슈나(Arvind Krishna): 더 많은 결과물, 경쟁력, 그리고 신규 제품 증가
IBM CEO 아르빈드 크리슈나: 향후 AI가 전체 코드의 20~30% 정도를 자동으로 작성하여 개발자의 생산성을 높여줄 것이라며, 이는 인력을 대체하기보다는 동일한 인원으로 더 많은 결과물을 생산하게 해 기업 경쟁력 강화와 신규 제품 증가로 이어질 것이라고 강조했다.​
팀 쿡(Tim Cook): AI를 통한 사용자 경험 혁신
AI 기술이 아이폰, 아이패드, 맥 등 제품에 새로운 시대를 열어 사용자 경험을 향상시킬 것으로 기대한다며, AI의 막대한 이익을 실현하는 동시에 프라이버시 보호 등의 안전장치(guardrails)를 갖춰 책임 있게 도입하는 것이 중요하다고 밝혔다​.
시대적 흐름: AI와 IT 산업의 필연적 만남
AI, 거스를 수 없는 대세
AI 기술의 비약적 발전 현황 (모델 발표/성능 그래프). 모든 산업의 DX 가속화.
IT 기업, AI 도입의 선두 주자
글로벌 IT/기술 기업들의 적극적인 AI 투자 및 활용 (McKinsey: 기술 분야는 AI 투자 상위권, 높은 경제적 잠재력 보유).
AI는 IT 서비스 기업에게 내부 효율화 도구이자 핵심 서비스 역량 그 자체.
MISO의 기회
우리는 AI를 활용하는 사용자이자, AI 기반 솔루션을 제공하는 공급자로서 독보적인 위치에 있습니다.
Key Message: AI는 우리에게 위협이 아닌 기회입니다. IT 기업으로서 AI 역량 확보는 생존과 성장의 필수 조건입니다.
DX 사업본부의 AI 여정: "우리가 먼저 경험했습니다"
머리가 아닌, 실제 업무에서 AI 협업 경험에서 나온 역량
시작
우리는 고객에게 AI 솔루션을 제안하기 전에, 우리 스스로 먼저 다양한 GenAI 도구를 실험하고 적용했습니다.
기획/제안
ChatGPT, Gamma 등으로 제안서 작성 시간을 평균 50% 단축하고 아이디어 발상 워크숍 효율 증대.
개발/설계
CursorAI, ChatGPT를 활용한 코드 생성/검토로 개발 생산성 평균 50% 이상 향상 및 기술 부채 감소 경험 (iDSB, CMMS 개발 사례).
프로젝트 관리/협업
CursorAI, LMNotebook 등으로 회의록 요약, 기술 문서화 부담 완화.
데이터 보안
Gemma3 등 로컬/오픈소스 LLM 테스트를 통해 On-Premise 환경에서의 AI 활용 가능성 검증.
Key Message: 우리는 단순히 AI 기술을 아는 것을 넘어, 실제 업무에 적용하고 그 효과를 직접 검증했습니다. 이 경험이 우리의 가장 큰 자산입니다.
AI와 협력 하기
NotebookLM
Gemma 3
Google AI Studio
Perplexity
ChatGPT
CursorAI
내부 경험의 결과: DX 사업본부가 얻은 실질적 효과
AI 협업, DX 사업본부 내부를 이렇게 바꾸었습니다
50%
업무 속도 향상
제안서 작성, 코드 개발, 문서화 등 반복 업무 시간 단축 → 핵심 가치 창출 활동 집중.
30%
품질 개선
코드 오류 감소, 제안서/문서 품질 향상, 다양한 아이디어 탐색 용이.
30%
학습 및 성장 촉진
새로운 기술/개념 학습 속도 향상, 직원들의 자발적 AI 활용 및 스터디 문화 확산.
100%
협업 방식 변화
AI를 활용한 정보 공유 및 브레인스토밍 활성화.
Key Message: AI 도입은 단순한 영업 구호가 아닙니다. DX 사업본부 내부에 실질적인 효율성 증대, 품질 향상, 역량 강화 효과를 가져왔습니다.
관점 전환: AI는 협업 파트너이자 지능 증강 도구
Co-Intelligence Mindset
(듀얼 브레인) AI와 함께 생각하고 시너지를 창출합니다. '좋은 질문'이 핵심입니다.
Achieving Superagency
(슈퍼에이전시) AI를 통해 MISO 구성원 개개인의 역량과 조직 전체의 생산성을 극대화합니다.
MISO의 지향점
AI를 단순히 업무를 '대체'하는 것이 아닌, 우리의 능력을 '증강'시키고 '새로운 가능성'을 열어주는 파트너로 인식합니다.
효과적 협업의 기술: 프롬프트, AI와 대화하는 법
경험으로 체득한 AI 활용 노하우

명확한 지시의 중요성
역할(Role), 문맥(Context), 목표(Task), 형식(Format)을 구체적으로 제시할 때 AI 성능 극대화.
DX 사업본부 활용 예시: 제안서 작성
"너는 [고객 산업] 전문가이자 DX 전략가야. [고객사 현황]을 바탕으로 DX-AI 도입 시 기대 효과를 [Benefit A, B, C] 중심으로 구체적 사례를 들어 설명해줘. 보고서 형식으로 작성해."
DX 사업본부 활용 예시: 코드 리뷰
"너는 [프로그래밍 언어] 코드 리뷰 전문가야. 이 [코드 스니펫]에서 발생 가능한 버그나 성능 저하 요인을 찾아내고, 개선 방안을 제안해줘."
지속적 실험과 학습
다양한 프롬프트 기법(CoT, Few-shot 등)을 실제 업무에 적용하며 가장 효과적인 방식을 찾아가고 있습니다.
Key Message: 효과적인 프롬프트 능력은 MISO의 AI 활용 경험에서 나온 핵심 역량이며, 고객에게 더 나은 결과물을 제공하는 기반입니다.
DX-AI Platform: DX 사업본부의 경험을 담은 솔루션
우리가 직접 쓰고 검증한 기술, 고객에게 자신 있게 제안합니다.
DX-AI Platform
DX-AI는 MISO가 내부적으로 AI를 활용하며 얻은 교훈과 제조업 고객의 실제 문제 해결 경험을 바탕으로 탄생했습니다.
Core Value
단순 기능 제공을 넘어, 제조 현장의 복잡한 데이터를 통합하고 의미있는 인사이트를 제공하는 '경험 기반' 지능형 솔루션.
Domain-Specific
범용 AI와 달리 제조 현장의 언어와 프로세스를 이해합니다.
Secure & On-Premise
고객의 핵심 데이터를 안전하게 보호합니다.
To be updated
DX-AI iDSB
제조 현장의 품질·설비·안전 관리를 통합하는 지능형 대시보드(iDSB) 시스템 입니다.
DX-AI iDSB는 공장에서 품질, 설비 문제를 미리 예측하고 관리할 수 있도록 돕는 AI 대시보드로, 검사 없이도 설비 상태나 품질 위험을 예측하고 원인을 빠르게 찾아서 대응할 수 있게 합니다.
DX-AI Data Analyzer
다양한 데이터를 AI Agent가 분석하고 시각화 합니다.
사용자가 필요한 분석 요건을 이해하고 결과를 설명하며, 시각화를 포함하여 분석 방안을 추천 합니다.
DX-AI Modeler
자동으로 ML Modeling 및 성능 비교를 통하여 데이터 과학자의 의사결정을 지원 합니다.
하이퍼 파라미터 최적화를 통하여 모델 성능을 최대화 합니다.
DX-AI Advisor
온톨로지 기반으로 다양한 문서 기반으로 전문가 수준의
특정 주제에 대한 보고서를 생성 합니다.
DX-AI IoT CMMS
실시간 IoT 데이터 기반 알람 및 과거 CMMS 정보 조회 및 필요한 조치를 추천 합니다.
DX-AI 소방법 챗봇
온톨로지 기반으로 소방법의 내용을 검색하고 조회 합니다.
문맥 및 연관분석을 통한 정보의 탐색을 통하여 정확한 답변을 제공 합니다.
DX-AI 산업안전보건법 챗봇
온톨로지 기반으로 산업안전보건법의 내용을 검색하고 조회 합니다.
다양한 산업현장 상황을 이해하고 해당되는 상업안전보건법 조항을 검색하여 정보를 제공 합니다.
DX-AI IoT Prism
제조 IoT 환경에서 수집되는 데이터를 효과적으로 처리, 분석 및 시각화하기 위한 통합 프레임워크.
AI 기반의 데이터 분석, 자동 분석 큐레이션, 그리고 생성형 AI를 활용한 질의응답 기능을 통해 비전문가도 쉽게 IoT 데이터의 가치를 활용할 수 있도록 돕습니다.
Dynamic Production Planning
제조업 생산계획을 자동으로 수립하고 최적화 합니다.
작업라인의 생산성을 고려한 실시간 계획 반영 및 생산계획에 대한 AI분석과 질문에 대한 응답을 제공 합니다.
DX-AI 기술: 경험이 만든 차이
자연어 질의응답 (RAG 챗봇)
  • DX-AI Advisor
  • DX-AI Data Analyzer
  • DX-AI 산업안전보건법 챗봇
  • DX-AI 소방법 챗봇
제조 현장의 복잡한 질문에 정확한 답변을 제공하는 지능형 챗봇 시스템 입니다.
문맥을 정확하게 파악하여 사용자가 이해하기 편한 정보를 제공 합니다.
설비 및 품질 이상 감지 및 예측
  • DX-AI IoT Prism
  • DX-AI IoT CMMS
  • DX-AI Modeler
  • DX-AI iDSB
데이터 기반 의사결정을 지원 합니다.
머신러닝 모델 기반으로 향후 품질 상태를 예측하고, 검사 결과의 해석을 통하여 원인분석을 제공 합니다.
온톨로지 기반 연관 분석 및 검색
  • DX-AI Advisor
  • DX-AI 산업안전보건법 챗봇
  • DX-AI 소방법 챗봇
복잡한 다양한 데이터 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있는 온톨로지 기반 모델링과 검색을 통하여 정확한 정보 탐색이 가능 합니다.
내부 역량 강화: AI 네이티브 DX 사업본부 만들기 계획

'AI First' 문화 정착
모든 프로젝트 기획 단계부터 AI 활용 방안 검토 장려
역할 기반 맞춤형 교육
기획/제안, 개발, 분석 등 직무별 심화 교육 제공
AI CoE 추진
성공 사례/프롬프트 공유, 표준 도구/가이드라인 제시, 전사 교육 기획
내부 DX-AI 적용 확대
개발된 솔루션을 DX-AI Platform 시스템 운영/관리에 적극 활용
Where We Are: 우리는 AI 활용의 초기 성공 경험을 가지고 있으며, 직원들의 관심과 수용도는 높습니다. (McKinsey: 직원 준비도 > 리더 인식)
Challenges: 전사적 활용 확산, 역량 상향 평준화, 데이터 거버넌스, 지속적인 학습 필요.
Key Message: 우리의 경험을 바탕으로, 체계적인 내부 역량 강화를 통해 모든 구성원이 AI를 효과적으로 활용하는 조직으로 발전 합니다.
결론: 경험 기반 AI로 고객의 DX를 선도합니다.
DX 사업본부의 실제 AI 경험과 전문성을 바탕으로 고객의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠습니다.
DX-AI Platform's Unique Advantage
우리는 AI 기술을 이해할 뿐만 아니라, 실제 업무에 적용하고 그 효과를 경험했습니다. IT 산업 내에서도 우리는 AI 활용의 선두 주자입니다.
Experience-Driven Services
우리의 컨설팅과 솔루션은 검증된 내부 경험에 기반하기 때문에 실질적이고 신뢰할 수 있습니다.
DX-AI: The Embodiment
DX-AI 플랫폼은 MISO의 도메인 전문성, AI 기술력, 그리고 실제 활용 경험이 집약된 결과물입니다.
Call to Action
우리 스스로 AI 역량을 지속적으로 강화하고, 이 경험을 바탕으로 고객의 성공적인 Digital Transformation을 이끄는 최고의 파트너가 됩시다.
질문 및 답변
AI 도입 초기, 우리 DX 사업본부 내부적으로 가장 큰 어려움은 무엇이었고 어떻게 극복했나요?
초기에는 단순히 좋은 프롬프트를 작성하는 것 외에도, 다양한 AI 도구들의 실제적인 한계와 장단점을 파악하는 데 시간이 걸렸습니다. 또한, 기존 업무 프로세스에 AI를 자연스럽게 통합하고, 데이터 보안에 대한 우려를 해소하며, 새로운 방식에 대한 막연한 불안감을 극복하는 것이 도전 과제였습니다. 저희는 AI CoE(Center of Excellence)를 중심으로 성공/실패 사례를 적극 공유하고, 작은 성공 경험(Small Win)들을 축적하며 점진적으로 학습하고 적응해 나갔습니다. 특히, 보안이 중요한 데이터는 내부 테스트를 거친 로컬/오픈소스 LLM 활용 가능성을 검토하며 해결 방안을 모색했습니다.
DX-AI 플랫폼은 우리 내부 경험을 담았다고 하는데, 구체적으로 어떤 경험이 어떻게 반영되었나요? 범용 AI 솔루션과 근본적으로 다른 점은 무엇인가요?
DX-AI는 저희가 직접 제안서 작성, 코드 개발, 데이터 분석, 프로젝트 관리 등 실제 업무에서 AI를 활용하며 겪었던 어려움과 해결 노하우를 그대로 녹여낸 솔루션입니다. 예를 들어, 단순히 챗봇 기능을 제공하는 것이 아니라, 제조 도메인 지식(온톨로지)을 기반으로 사용자의 질문 의도를 더 정확히 파악하고(RAG), 과거 CMMS 데이터나 설비 로그까지 연계하여 실질적인 문제 해결에 필요한 답변을 제공합니다. 범용 AI가 일반적인 답변만 가능하다면, DX-AI는 MISO의 제조업 경험과 고객의 특정 상황을 이해하고, 안전한 환경(On-Premise 가능)에서 핵심 데이터를 다룰 수 있다는 점이 가장 큰 차이입니다.
AI를 활용하면 업무 효율이 높아진다고 하는데, 이것이 개인의 업무 부담 증가로 이어지지는 않을까요? 개인의 역량 강화는 어떻게 달라지나요?
AI 도입의 목표는 단순 반복 업무를 줄이고, 직원들이 더 부가가치가 높은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다. 즉, 업무량이 늘어나는 것이 아니라 업무의 질을 높이는 방향으로 나아갈 것입니다. 개인 역량 측면에서는 AI를 효과적으로 활용하는 능력(프롬프트 엔지니어링, AI 도구 활용 능력 등)이 중요해질 것이며, 회사는 AI CoE를 통해 관련 교육과 가이드라인을 적극 지원할 필요가 있습니다.
Podcast
Experiencing AI for Customer DX Acceleration