클릭의 종말 구글 AI 모드 광고 패러다임 뒤집는다

September 12, 2025

[AI Revolution]
“OpenAI Just Exposed GPT-5 Lies More Than You Think, But Can Be Fixed“

*출처: [ AI Revolution ]

– OpenAI Just Exposed GPT-5 Lies More Than You Think, But Can Be Fixed

OpenAI가 밝힌 ‘GPT-5 환각(허위응답)’의 진짜 원인과 해결법 — 그리고 우리가 놓치고 있는 경제·사회적 충격

여기 글에서 다루는 핵심 포인트(처음 읽는 순간에 알아야 할 것들).1) 왜 AI가 “확신에 찬 거짓말”을 하는지, 그리고 기존 벤치마크가 오히려 이를 조장해온 구조적 이유.2) GPT-5(또는 GPT-5 계열)와 GPT-4o 성능 비교의 숨은 의미 — 정확도·오답률·‘모름’의 상호작용을 시간순으로 정리.3) OpenAI가 제안한 평가(평가 지표·보상 구조) 변화가 실제로 효과를 낼 수 있는 실전 적용 방안.4) 우리가 뉴스·SNS·광고·거래 데이터로 의존하는 경제 지표(GDP 추정, 소비자심리지수, 금융시장 신호 등)가 어떻게 오염될 수 있는지 — 다른 곳에서 잘 말하지 않는 ‘정밀한 경제 리스크’ 분석.5) 기업·정책입안자·개발자가 지금 당장 도입해야 할 9가지 실무 체크리스트(평가·운영·규제·수익모델 관점).이 글을 읽으면 ‘왜 AI는 틀리면서도 자신감 넘치는가’의 근본 원인부터, 이를 바로잡는 실무적·정책적 처방까지 한 번에 정리할 수 있습니다.

1. 최근 이슈 타임라인 — OpenAI 연구 공개부터 현재까지

연구 공개(현재 시점)OpenAI가 ‘환각(hallucination)’ 원인과 평가체계 문제를 공개.기존 벤치마크가 ‘추측(guessing)’을 보상하는 구조임을 지적.
내부 실험(단계별)04 Mini vs GPT5 Thinking Mini 비교: 정확도 지표만 보면 04 Mini가 우세하지만, 오답률·불응률을 포함하면 상황이 역전됨.GPT5 계열은 ‘모름’ 선언을 늘리며 환각을 대폭 줄였음.
외부 독립 연구(동시 진행)NewsGuard 등에서 여전히 약 40% 수준의 허위정보 비율 보고.Imperva 등의 보고서는 웹 트래픽의 절반 이상이 봇/자동화 트래픽이라고 추정.

2. 왜 모델이 ‘거짓말을 자신있게’ 하는가 — 근본 메커니즘

다음단어예측(NLP의 본질)과 ‘팩트’의 차이
대규모 언어모델은 본질적으로 다음 단어를 예측하도록 훈련됨.
훈련 데이터에는 사실성 라벨(True/False)이 없어 ‘유창함’은 확보되지만, 사실 판단 능력은 보장되지 않음.
벤치마크의 인센티브 문제
기존 리더보드는 ‘정답 수’를 최대화하면 높은 점수를 줌.
빈칸(모름)을 선택하면 점수가 0이지만, 틀려도 때로는 부분 보상이 없어 ‘무조건 답하기’가 유리해짐.
결과: 모델은 ‘추측 전략’을 채택하게 되고, 이것이 곧 환각으로 이어짐.
모델 크기와 과신(overconfidence)의 역설
큰 모델은 더 많은 사실을 ‘기억’하지만, 부분적인 지식이 있을 때 과신하여 잘못된 확신을 출력할 가능성이 커짐.
작은 모델은 아예 모른다고 할 가능성이 높아 환각이 적을 때도 있음.

3. GPT-5 vs GPT-4o — 성능 지표를 제대로 읽는 법

표면적 지표(Accuracy)
GPT-4o가 일부 벤치마크에서 높은 정확도를 보였지만, 이는 ‘응답 빈도’가 높아서 발생한 착시일 수 있음.
핵심 지표(오답률·불응률·정확도 조합)
GPT5 Thinking Mini는 불응(abstain)률 52%를 기록, 그 결과 오답률이 급감.
결국 ‘정확도만 보는’ 리더보드는 잘못된 승자를 만들 수 있음.
외부 검증 결과
독립평가(NewsGuard 등)는 GPT계열이 여전히 높은 허위비율(약 40%)을 보인다고 보고.
이는 모델 개선에도 불구하고 실세계 신뢰성은 여전히 낮다는 신호.

4. OpenAI가 제안한 ‘평가 개선’의 골자와 실천법

제안 요약
틀린 답에 더 큰 패널티를 부과하고, ‘모름’에 부분점수 부여하는 방식으로 벤치마크 개편을 제안.
실무적 적용(개발자·기업용)
1) 평가 지표 재설계: accuracy + abstention + calibrated penalty 도입.
2) 부분점수 룰: 정답 유사도·근거 제시 여부로 가중치 부여.
3) 생산 시스템에선 불확실성 임계값(threshold) 설정 — 확신이 낮으면 ‘출력 거부’ 또는 ‘출처 제시’로 전환.
예시 지표(권장)Truth-Weighted F1: 사실성 기반 가중치 F1.
Calibrated Recall: confidence와 실제 정답 비율을 맞춘 재현율.

5. 우리가 뉴스에서 잘 듣지 못한, 가장 중요한 경제적·사회적 함의

경제지표의 ‘오염’ 위험(새로운 통찰)
AI가 생성한 대량 텍스트가 소비자심리·여론·검색 트래픽을 왜곡하면, GDP 추정·소비자 지표·금융시장 신호가 잘못 해석될 수 있음.
예: 소셜미디어 트렌드 기반의 수요 예측 모델은 봇·AI 콘텐츠에 과민반응해 잘못된 재고·투자 결정을 초래할 수 있음.
광고·미디어 시장의 ‘신뢰 프리미엄’ 등장
진짜(verified) 콘텐츠에 대한 광고 단가 상승 → 신뢰가 곧 경제적 가치가 됨.
기업은 ‘신뢰 인증’을 통해 광고효율을 방어해야 함.
금융시장·정책의 데이터 의존 리스크
중앙은행·펀드 매니저들이 실시간 데이터(검색·SNS·뉴스)를 활용하는 경우, 데이터 기반의 의사결정이 왜곡될 위험이 커짐.
이는 통화정책·금리 결정에 노이즈를 추가할 수 있음.
노동시장·생산성의 재편
콘텐츠 제작·정보검증·데이터 감시 분야에서 고용수요가 급증.
반대로 저품질 콘텐츠를 대량 생산하는 수익모델은 가치가 하락할 가능성.

6. 기업·정책 입안자가 지금 당장 해야 할 9가지 체크리스트

평가·개발(제품 관점)
1) 모델 평가 시 ‘모름’ 선택에 보상하는 벤치마크 채택.
2) 외부 근거(retrieval) 연동과 근거 표기 필수화.
운영·검증(운영 관점)
3) 서비스 레벨별 ‘사람 검증(Human-in-the-loop)’ 적용 — 금융·의료·법률 분야는 필수.
4) confidence threshold 운영: 확신 낮으면 자동 거부 또는 ‘검증 요청’.
시장·수익(비즈니스 관점)
5) 콘텐츠 신뢰도 레이블(verified tag) 도입으로 프리미엄 가격 책정.
6) 광고·마케팅 측정 시 ‘AI-노이즈 조정’ 보정치 도입.
규제·거버넌스(정책 관점)
7) 데이터 출처(provenance) 표준화 및 감사 체계 도입.
8) 독립적 제3자 ‘정확성 감사’ 의무화 — 주요 모델은 정기검증 필요.
9) 허위정보로 인한 손해 책임 규정 정비 — 플랫폼·모델 제공자 책임 경계 명확화.

7. 개발자가 현업에 바로 쓸 수 있는 기술적 가이드(실전 적용 순서)

1) Retrieval-Augmented Generation(RAG)로 근거 기반 응답 체계 구성.
2) 모델 출력에 ‘confidence score’ 추가하고, UI에선 확신이 낮을 때 명확히 표시.
3) Abstention 정책: confidence < X%이면 “모르겠습니다” 반환.
4) 근거 링크가 있으면 가중치 부여, 없으면 자동 ‘검증 큐’에 배치.
5) 주기적 샘플링 감사: 랜덤 샘플의 사실성 검증 → 재학습 데이터로 활용.

8. 규제·시장관점에서의 장기 시사점

신뢰 인프라의 중요성 증가
사실성 검증 인프라(증거 레이어, 출처 체인)는 디지털 경제의 새 공공재가 될 가능성.
경제정책의 재설계 필요성
데이터 기반 정책(예: 실시간 소비지표)을 운용하는 기관은 데이터의 AI 오염 수준을 측정하는 별도 지표를 만들어야 함.
국제 협력의 필요
AI가 생성하는 정보가 국경을 넘나들어 여론·금융에 동시다발적 영향.
국제 표준(출처 태깅, 감사 규격)을 마련해야 함.

9. 개인(프리랜서·창업자)이 당장 활용할 실전 팁

수익화 관점
AI로 자동화된 수익 모델을 구축할 때는 ‘신뢰 레이어’를 제품 가치로 넣어라.
예: 콘텐츠 채널에서 ‘검증된’ 시리즈와 ‘생성적 초안’ 시리즈 분리.
위험관리 관점
고위험 정보(투자 권유, 의료 조언)는 항상 인간 검토를 통과시켜라.
사용자에게 AI의 불확실성을 투명하게 고지하라.

10. 앞으로의 전망 — 시간이 흐를수록 어떤 변화가 올까 (타임라인 기반 예측)

단기(6–12개월)벤치마크·평가 방식의 개편 논의 확산.
제품 단계에서 ‘abstain’ 규칙을 실험하는 서비스 증가.
중기(1–3년)진짜-가짜 인증 서비스와 신뢰 프리미엄 시장 형성.
데이터 오염 조정을 위한 산업별 표준 도입.
장기(3–5년+)경제지표·금융모델은 AI 노이즈 보정을 필수로 포함.
디지털 생태계에서 ‘신뢰 인프라’(provenance, 인증, 감사)가 핵심 공공재로 자리잡음.

< Summary >OpenAI 연구는 AI 환각 문제의 핵심을 ‘평가 인센티브’에서 찾았다.기존 벤치마크는 추측을 보상해 모델이 ‘확신에 찬 거짓말’을 하도록 유도했다.GPT-5 계열은 불응 늘리기로 환각을 줄였지만, 독립 검증에선 여전히 높은 허위율(약 40%)이 보고된다.가장 중요한 경제적 함의는 디지털 데이터 오염이 GDP 추정·금융 신호·광고 시장을 왜곡할 수 있다는 점이다.해결책은 기술적(검증 기반 생성, confidence threshold), 운영적(사람 검토), 정책적(출처 표준·감사) 접근의 병행이다.기업·정책입안자·개발자는 ‘모름 선택’을 보상하는 평가와 신뢰 인프라 구축을 지금 당장 시작해야 한다.

[Neil Patel]
“The Google Update No One Is Ready For“

*출처: [ Neil Patel ]

– The Google Update No One Is Ready For

Google Update No One Is Ready For — 구글 AI 모드가 온라인 비즈니스를 완전히 재작성한다

가장 중요한 내용 요약: 이번 글은 구글의 AI 모드가 광고를 어떻게 바꾸는지, 키워드 타겟팅이 대화(컨텍스트) 타겟팅으로 전환되는 실제 의미, 브랜드 프로필이 타겟팅 전략이 되는 이유, 광고 계정이 곧 AI 학습 시스템이 되는 작동 원리, AI 대화 내 클릭의 향방과 이에 대비한 단계별 실행 체크리스트를 모두 다룹니다.
이 글을 읽으면 즉시 실행 가능한 0–90일 체크리스트, 3–12개월 로드맵, 측정 KPI, 그리고 다른 유튜브/뉴스에서는 잘 말하지 않는 ‘브랜드 프로필·오프라인 신호·에이전트 구매 준비’ 같은 핵심 비밀까지 알 수 있습니다.
주요 SEO 키워드: AI, 구글 업데이트, 온라인 광고, 검색엔진최적화, 디지털 마케팅.

1) 왜 이건 25년 만의 게임체인저인가

구글은 검색 결과와 클릭 기반 과금 모델로 지난 25년을 지배해 왔습니다.
그러나 AI 모드는 사용자가 ‘대화’로 문제를 해결하도록 행동을 바꿔 놨습니다.
대화는 단일 키워드보다 훨씬 풍부한 의도 신호를 제공합니다.
구글은 이 흐름을 막기보다 ‘소유’하기로 선택했고, AI 모드에 광고를 완전 통합하려 합니다.
구글은 이미 에이전시들에 브리핑을 했고, 정식 롤아웃은 Q4 2025 이전으로 예상됩니다.
이 변화는 검색 생태계를 단순한 링크 클릭에서 ‘에이전트가 행동하는 거래’로 바꿔 놓습니다.

2) 키워드 타겟팅의 종말 vs. 대화(컨텍스트) 타겟팅의 탄생

전통적 검색: “러닝화 추천” 같은 짧은 키워드 검색이 중심이었습니다.
AI 모드 검색: “마라톤 준비 중이고 과내전(프로나이션) 문제가 있어요. 예산은 30만원.” 같은 대화가 중심입니다.
중요 차이: 후자는 러닝레벨, 발 문제, 예산, 목표 등 구매 의도를 한 번에 드러냅니다.
결과: 광고는 특정 키워드에 반응하는 것이 아니라 ‘대화 맥락’에 반응하도록 설계됩니다.
실무적 의미: 제품 피드와 랜딩 페이지가 대화형 질문에 답하도록 구조화돼야 합니다.

3) 브랜드 프로필 = 새로운 타겟팅 전략

구글 AI는 브랜드 웹사이트, 리뷰, 소셜 포스팅, PR, 심지어 광고 크리에이티브까지 종합해 브랜드 프로필을 생성합니다.
브랜드가 일관된 포지셔닝·높은 평판·신선한 콘텐츠를 유지하면 AI가 해당 브랜드를 더 자주 추천합니다.
반대로 사이트가 낡고 리뷰가 부정적이면 AI는 광고 노출을 줄입니다.
여기서 대부분이 놓치는 핵심: 단순 광고 최적화가 아니라 브랜드 전반의 ‘데이터 품질’이 광고 성과를 좌지우지합니다.

4) 광고 계정이 AI 학습 시스템이 되는 메커니즘

광고 계정은 이제 ‘보상 신호(reward signals)’를 구글 AI에 제공하는 학습 데이터베이스입니다.
전환을 어떻게 정의하고 보상하느냐에 따라 AI가 찾아내는 잠재고객의 질이 바뀝니다.
예시: 단순한 리드 추적만 하면 ‘리드’가 많아질 뿐 LTV가 높은 고객은 늘지 않습니다.
해결법: 매출 가치, 재구매, 고객생애가치(LTV)를 전환값으로 설정하고, 오프라인 전환도 임포트하세요.
효과: 시간이 지나며 ‘복리 효과(compounding)’처럼 AI가 더 정교하게 우수 고객을 찾아옵니다.

5) 클릭은 줄어들까 — 구글의 과금 모델 변화 가능성

문제: AI 대화가 사용자를 사이트로 보내지 않으면 전통적 클릭 기반 과금 모델이 약해집니다.
가능 시나리오: 노출 기반, 대화 내 전환(Conversion-in-AI) 기반 과금, 또는 하이브리드 모델로 전환.
우리가 아는 사실: 대화에서의 의도는 더 깊고 전환 확률은 높다는 점입니다.
전략적 대응: 클릭에만 의존하는 측정 모델에서 가치 기반(ROAS, LTV) 측정으로 전환해야 합니다.

6) 반드시 지금 해야 할 실전 체크리스트 (시간 순)

즉시(0–30일):
광고 계정·피드·트래킹 전체 감사(Feed hygiene 우선).
GA4, 전환 API, 서버사이드 태깅으로 전환 데이터 수집 경로 확보.
핵심 전환(구매, 가입, LTV 기준)을 값으로 정의하고 광고에 연결.

단기(30–90일):
제품 피드에 대화형 속성 추가(용도, 케이스, 예산대, 문제해결 항목).
schema.org Product, FAQs, HowTo 마크업 적용으로 검색 엔진과 AI가 읽기 쉽게 만듦.
리뷰·소셜·PR 활동 집중으로 브랜드 신호 강화.
Performance Max 및 Max for Search 캠페인 세팅 및 테스트.

중기(3–6개월):
첫-파티 데이터 전략 실행(로그인 유도, 이메일·구매 데이터 정합화).
오프라인 전환(매장 방문, 전화 주문) 자동 업로드 루트 마련.
광고 캠페인을 ‘가치 기반’으로 재설계하고 스마트 비딩으로 전환.

장기(6–12개월+):
제품·물류·결제 프로세스를 AI 에이전트가 완료할 수 있게 준비(정책·API·재고·가격투명성 확보).
브랜드 포지셔닝 강화(스폰서십·PR·콘텐츠 일관성)로 AI의 브랜드 프로필 우호도 확보.
지속적 실험: ‘대화형 쿼리’로 유입되는 트래픽에 대한 전환 퍼널 최적화.

7) 캠페인 구조와 최적화 권장사항

우선순위: Performance Max + Max for Search 조합으로 시작하세요.
키워드 세분화보다 ‘광범위 매칭 + 스마트 비딩(가치 기반)’에 투자하세요.
애셋 그룹은 ‘사용자 대화 시나리오’별로 구성(예: 예산별, 사용 사례별, 문제 해결별).
피드·랜딩은 대화형 질문에 대한 직관적 답변을 포함하도록 조정하세요.
정기적으로 ‘피드 청소(Feed hygiene)’ 루틴을 돌려 메타데이터 정확도를 유지하세요.

8) 핵심 KPI (이제는 클릭이 전부가 아님)

Conversion Value per Conversion(전환당 가치).
LTV : CAC 비율(고객생애가치 대비 획득비용).
AI 대화에서 발생한 직접/간접 전환(가능하다면 어시스트 전환 포함).
브랜드 관련 지표: 리뷰 점수·신규 브랜드 검색량·PR 언급 빈도.
피드 품질 지표: 오류율·정보 신선도·제품 상세 완성도.

9) 리스크와 규제적 고려사항

프라이버시·데이터 규제 강화로써 First-party 데이터 확보가 필수입니다.
구글 의존도가 높아지면 플랫폼 리스크(수수료·정책 변경)에 취약해집니다.
규제 가능성: 광고 과금 모델·경쟁법·소비자보호 규제 강화.
대응 전략: 채널 다각화, 자체 커뮤니티·멤버십 강화, API·계약 기반 파트너십 확보.

10) 다른 곳에서 잘 말하지 않는, 진짜 승부처(특급 인사이트)

브랜드 ‘속도’와 ‘일관성’이 화폐가 됩니다.
리뷰의 ‘빈도와 최신성’이 AI의 신뢰 지표로 작동합니다.
오프라인 행동(매장 방문, 고객센터 통화 등)을 학습 데이터로 넣는 회사가 선점합니다.
에이전트 구매(Agentic AI)의 시대에는 가격·재고·취소 정책의 투명성이 매출을 좌우합니다.
광고팀 외에 제품·CS·물류·재무까지 ‘AI 최적화 태스크포스’를 만들어야 합니다.

실전 예시: 러닝화 브랜드 바로 적용 시나리오

문제: ‘러닝화’ 키워드로만 광고하던 브랜드는 경쟁이 심함.
조치 1: 제품 피드에 ‘러닝레벨, 발형, 쿠션레벨, 추천예산’ 같은 대화형 필드 추가.
조치 2: 리뷰에서 ‘프로나이션’ 관련 문장이 자주 보이게 유도하고 FAQ에 답변 문구 추가.
조치 3: 거래 가치(구매 후 6개월 재구매율·평균 수익)를 전환 값으로 설정해 가치 기반 입찰 적용.
효과: AI 대화에서 ‘마라톤 준비, 과내전, 예산 30만원’ 같은 맥락이 나오면 우선적으로 노출되고 전환율 상승.

< Summary >

구글 AI 모드는 키워드 기반 광고를 대화 기반 타겟팅으로 대체합니다.
브랜드의 전체 데이터(웹·리뷰·소셜·피드)가 타겟팅 신호가 됩니다.
광고 계정은 AI를 학습시키는 시스템이 되었고, 보상 신호(전환의 정의)가 성패를 가릅니다.
지금 당장 해야 할 일은 피드 정리, 가치 기반 전환설정, Performance Max·Max for Search 준비, 그리고 브랜드 신뢰 데이터 강화입니다.
클릭 감소 가능성에 대비해 LTV 중심 측정으로 전환하고, 에이전트 구매를 위한 운영 체계(재고·결제·정책)를 준비하세요.

[IBM Technology]
“Vibe hacking, HexStrike AI and the latest scheme from Scattered Lapsus$ Hunters“

*출처: [ IBM Technology ]

– Vibe hacking, HexStrike AI and the latest scheme from Scattered Lapsus$ Hunters

Vibe hacking · HexStrike AI · Scattered Lapsus$ · RATs — AI 에이전트 시대가 가져올 사이버·경제 충격파와 기업 대응 전략

이번 글에서는 팟캐스트에서 다룬 모든 주요 이슈를 시간 순서대로 정리합니다.

포함된 내용은 다음과 같습니다 — vibe hacking의 실전 사례와 해킹의 ‘비용 구조’ 변화, HexStrike AI 같은 오픈 툴이 만든 에이전트 군단의 현실성, AI 에이전트 대 인간 공격의 역학, Scattered Lapsus$의 이례적 강탈 방식(직원 해고 요구)의 사회·경제적 파장, RAT(원격접근트로이목마) 증가가 기업 자산·데이터 경제에 주는 영향, 그리고 다른 유튜브·뉴스에서 잘 말하지 않는 결정적 포인트와 실무·정책 권고까지 포함합니다.

특히 다른 매체에서 잘 다루지 않는 핵심은 “해커의 비즈니스 모델 재설계”와 “AI 공급망·API 경제의 취약성”입니다.

01. 00:00–1:40: 전체 맥락과 왜 이번 이슈가 중요한가

왜 지금 논의해야 하나요?

AI·에이전트 기술이 사이버공격의 문턱을 낮추면서 공격 빈도와 속도, 그리고 경제적 파급력이 급증하고 있기 때문입니다.

글로벌 경제와 디지털 전환의 연계성 때문에 사이버 사고는 단순한 보안 문제를 넘어 인플레이션, 금리, 투자심리에까지 영향을 줍니다.

02. 1:40–9:28 — Vibe hacking: 개념과 실제 사례

정의: vibe hacking은 LLM(대형언어모델)을 단순 코드 생성뿐 아니라 전술·전략적 의사결정에까지 활용해 공격을 수행하는 흐름입니다.

사례 요약: 한 위협행위자가 Claude Code 등을 사용해 어떤 데이터를 뽑아갈지, 몸값 수준을 얼마로 매길지까지 모델에게 물어보고 실제 공격을 실행했습니다.

핵심 의미: 인간은 ‘프롬프트 관리자(prompt manager)’로 전락하고, AI가 공격 설계·폴리모픽(매번 다른 형태) 악성코드 생성을 담당합니다.

실무적 함의: 공격 자동화와 의사결정 자동화는 탐지·대응의 복잡도를 급상승시킵니다.

03. 9:28–14:42 — HexStrike AI: 방어용 도구가 공격에 악용되는 메커니즘

HexStrike AI는 합법적 레드팀·펜테스트를 목표로 한 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다.

문제는 ‘적의 손에 들어갔을 때’입니다.

공격자는 HexStrike를 이용해 수백·수천의 에이전트를 병렬적·비동기적으로 운용해 취약점 탐색과 익스플로잇 개발 속도를 비약적으로 높입니다.

결과적으로 ‘도구의 공개·확산’이 방어측의 작업부하와 비용을 폭증시킵니다.

04. 14:42–18:16 — AI 에이전트 공격 vs 인간 공격: 선택과 대응의 차이

AI의 장점: 속도, 24/7 작동, 데이터 기반 의사결정, 폴리모피즘(가변성)으로 탐지 회피 가능.

인간 공격자의 장점: 창의적 우회, 사회공학, 예측 불가능성, 비표준 절차 활용.

실무적 판단: 단기적으로는 둘 다 병존하며 방어측은 ‘AI대AI’의 준비와 기존 인간 중심 공격에 대한 방어를 동시에 유지해야 합니다.

운영 팁: 에이전트의 오작동(홀루시네이션)을 유도해 역공을 시도할 가능성이 있으나, 이는 위험을 동반하므로 법적·윤리적 검토가 필요합니다.

05. 18:16–26:03 — Scattered Lapsus$ Hunters의 ‘직원 해고 요구’ 방식과 경제적 파장

사건 개요: Scattered Lapsus$ 계열이 구글 내부 데이터를 탈취했다고 주장하며 특정 직원 2명의 해고를 요구했습니다.

새로운 점: 금전 요구가 아닌 ‘행동 요구(직원 해고)’라는 유형의 강탈로, 협상 구조와 법적 대응을 새롭게 자극합니다.

왜 중요하나: 기업이 요구를 수용하면 ‘선례’가 되고, 추가적 사회적 비용과 불확실성(주가·신뢰도 하락)을 초래합니다.

정책적 함의: 기업들은 ‘비금전적 요구’에 대한 거절 원칙을 사전화하고 위기시 커뮤니케이션·법률 전략을 즉시 가동해야 합니다.

06. 26:03–end — RATs(원격접근트로이목마) 증가: 기술적·경제적 영향

동향: Recorded Future 보고서에 따르면 H1 2025에 RAT 사용이 증가하고 있습니다.

정의 차이: RAT은 단순 정보 탈취를 넘어서 시스템 제어·카메라·마이크 등으로 ‘행동·정체성’까지 탈취하는 능력이 있습니다.

경제적 영향: 개인·기업의 데이터·이미지·생체정보가 유출될 경우 신뢰 손실과 소송·규제비용·보험료 상승으로 이어집니다.

실무 대응: 기본 방어(패치, EDR, 행위기반 탐지), 패스워드리스·비밀관리(vault) 도입, 제로트러스트 아키텍처로의 전환이 필수적입니다.

07. 다른 매체가 잘 말하지 않는 핵심 포인트 (가장 중요한 내용)

1) 해커의 수익구조 재설계 — AI는 ‘해킹의 단가’를 낮춰 신규 공격자 유입을 촉진합니다.

2) 에이전트 경제(agent economy) — 악성 에이전트의 ‘임대형’ 시장이 생기면 다크웹의 거래·계약 구조가 금융시장처럼 복잡해집니다.

3) AI 공급망과 API 취약성 — 모델을 제공하는 벤더·API·토큰 관리 미흡이 공격의 ‘대량 생산성’을 가능케 합니다.

4) 보험·금융 시스템 영향 — 사이버 보험의 손해율 상승이 금융기관의 자산가치와 금리·프리미엄에 연쇄적 영향을 줍니다.

5) 규제와 국제정책의 공백 — 국가별 규제 차이가 공격자에게 ‘안전한 피난처’를 제공합니다.

08. 시간 순으로 정리한 실무 권고 (기업·CISO·정책입안자별)

기업(운영팀) — 우선순위: 패치·EDR·로그 중앙화·네트워크 분리.

기업(제품팀) — 제품 설계 단계에서 ‘공격 가정(assume breach)’을 적용하고 비밀관리, 패스워드리스, 최소권한 설계를 기본값으로 할 것.

CISO — AI를 활용한 방어 에이전트 도입 및 AI 보안 거버넌스(프롬프트 감사·모델 접근 통제)를 구축할 것.

경영진/이사회 — 사이버 리스크를 재무 리스크로 환산해 손실 시나리오별 경영계획과 보험·준비금(리스크 레버리지)을 마련할 것.

정책입안자 — AI·모델 공급망 규제, API 보안 표준, 국제 공조 체계 마련을 시급히 추진할 것.

09. 글로벌 경제 관점의 영향 분석

사이버 사고의 증가는 기업 신뢰 하락으로 이어지고 투자 감소와 비용 상승을 촉발합니다.

이는 단기적으로는 운영비용 상승과 공급망 지연을 통해 인플레이션에 상방 압력을 줄 수 있습니다.

중장기적으로는 디지털 자산의 위험 프리미엄 상승으로 인해 자본비용(금리 민감도)이 올라갈 가능성이 큽니다.

따라서 중앙은행·금융당국은 사이버 리스크를 금융안정성 차원에서 모니터링해야 합니다.

10. 기업이 바로 적용할 수 있는 체크리스트 (우선순위 순)

1) 비상대응 플레이북(금전 외 강탈 포함) 업데이트 및 모의훈련 실행.

2) 패스워드리스 도입과 비밀(vault) 정책 강제 적용.

3) EDR/네트워크 행위 기반 탐지 도입과 로그 보존 정책 강화.

4) LLM/API 접근 권한·토큰 관리와 프롬프트 로깅으로 ‘프롬프트 감사’ 체계 만들기.

5) 사이버 보험 범위·예외 사항 재검토와 비용-편익 분석 수행.

11. 투자자·정책결정자를 위한 요약적 의사결정 가이드

투자자: 사이버 리스크가 높은 섹터(핀테크, 헬스케어 등)의 밸류에이션에 리스크 할증을 적용하세요.

정책결정자: AI·사이버보안 표준과 국제 공조, 침해사고 통보 의무의 조속한 정립이 필요합니다.

시장조성자: 사이버 리스크 데이터의 투명성 확보와 보험시장 건전성 강화를 통해 시스템 리스크를 줄이세요.

12. 최종 결론: 무엇을 가장 먼저 해야 하나

첫째, ‘기본기’(패치·로그·EDR·패스워드리스)를 즉시 점검하세요.

둘째, AI가 방어의 일부가 되도록 거버넌스와 프롬프트 감사 체계를 만들고 벤더 리스크를 관리하세요.

셋째, 경영진은 사이버리스크를 재무 리스크로 전환해 손실 시나리오와 예산을 확보하세요.

< Summary >

Vibe hacking은 LLM을 공격 설계와 결정에 활용해 해킹의 비용과 문턱을 크게 낮춥니다.

HexStrike 같은 프레임워크는 합법적 목적의 도구가 악용될 때 에이전트 군단을 생성해 방어 난이도를 급격히 올립니다.

Scattered Lapsus$의 ‘직원 해고 요구’는 비금전적 강탈의 위험을 보여주며, 기업은 선례를 만들지 않기 위해 엄격한 거부·대응 전략이 필요합니다.

RAT의 증가는 개인·기업의 자산 가치와 데이터 신뢰성에 직접적 경제적 영향을 미치며, 보험료·금리·투자심리에 파급됩니다.

가장 중요한 포인트는 해커들의 ‘비즈니스 모델 변화’와 AI 공급망·API 취약성으로, 이는 단순 기술 문제가 아니라 금융·정책 이슈입니다.

실무적으로는 기본 보안 위생 강화, 패스워드리스·제로트러스트·프롬프트 감사, 그리고 경영진의 재무적 준비가 우선입니다.

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[삼성SDS]
“양자컴퓨터가 상용화 된 미래? 💸 돈 복사 들어 갑니다!! 양자컴퓨팅 전망 ㅣ 김덕진의 ㅅㄷㅅ 찐테크“

*출처: [ 삼성SDS ]

– 양자컴퓨터가 상용화 된 미래? 💸 돈 복사 들어 갑니다!! 양자컴퓨팅 전망 ㅣ 김덕진의 ㅅㄷㅅ 찐테크

양자컴퓨터가 상용화된 미래? 핵심 인사이트 10가지 — QPU별 현실적 타임라인, 금융·물류의 실전 활용법, 한국이 반드시 챙겨야 할 ‘부품·패키징’ 전략까지 모두 공개

먼저 이 글에서 다루는 핵심 내용들을 미리 짚어드립니다.

QPU(양자프로세서) 4대 유형별 장단점과 상용화 가능 시나리오.
다른 뉴스에서 잘 다루지 않는 실전 병목: 전선·냉각·패키징·레이저·광학 부품 문제가 상용화의 숨은 병목이라는 점.
금융과 물류에서 ‘시간 차원’까지 고려한 최적화가 가능해지는 실무적 변화.
양자·클래식 하이브리드 실무 워크플로우와 기업이 당장 준비해야 할 7가지 액션.
한국이 1,000큐빗 목표를 통해 얻어야 할 소부장(核心部品) 전략 및 규제·인력 로드맵.
읽으면 바로 실행 가능한 전략과, 다른 유튜브/뉴스에서 잘 다루지 않는 핵심 리스크·기회가 한눈에 보입니다.

1) 현재(현황) — QPU 4종의 현실적 정리

초전도(슈퍼컨덕팅) QPU — 특징과 현실적 제약.

장점: 반도체 제조 경험을 그대로 활용해 칩 기반 스케일업이 용이하다.
단점: 절대영도급(수 mK) 냉각 필요, 냉각기·전선(배선) 한계가 스케일업 병목이다.
상용화 단계: IBM·구글 등 빅테크가 클라우드형 접근으로 선도.
원자 이온(QPU) — 특징과 적용 가능성.
장점: 동일성 높은 큐비트(자연 제공), 높은 게이트 정확도(99.9% 수준).
단점: 전기장 트랩 설계의 확장성 한계, 레이저 제어 비용 필요.
대표 기업: Quantinuum, IonQ 계열.
중성원자(QPU) — 대량 큐비트에 유리한 방식.
장점: 광집게(optical tweezers)로 원자 수십~수천 개 제어 가능, 배열 유연성으로 다양한 얽힘 토폴로지 구성 가능.
단점: 섬세한 광학 제어(레이저·렌즈·거울 등)와 운영 ‘손맛’ 필요.
광자(포톤) 기반 QPU — 상온 동작의 가능성.
장점: 상온에서 동작, 냉각 필요 없음, 광학 집적칩(photonic chip)에서 대규모 병렬화 가능.
단점: 광자간 상호작용 제어가 어려워 연산 종류와 오류율 제어에 제약.
분자 기반 접근(연구 중심) — 제어 ‘손잡이’가 많은 장점.
특징: 분자의 여러 자유도로 정교 제어 가능, 특정 시뮬레이션·감지 애플리케이션에 유리.
단점: 제어 변수가 많아 튜닝 복잡성 상승.

2) 단기(1~3년) — 클라우드·하이브리드 실증 단계

상황 요약: 현재는 각 QPU 방식이 클라우드 API 형태로 제한적 서비스 제공 중이다.

주요 변화: 기업들은 하이브리드 워크플로우(클래식 CPU/GPU + 양자 QPU)를 활용한 PoC(Proof of Concept)를 시작한다.

핵심 적용분야(단기 우선순위):

금융: 포트폴리오 최적화, 리스크 시나리오 계산, 옵션 가격 산정의 가속화 시험.
물류: 공간 기반 경로 최적화의 초기 PoC.
소재·화학: 분자 시뮬레이션 전단계(근사모델)로 연구 가속화 실험.
기업이 당장 준비할 것:

1) 양자 접근을 위한 데이터 포맷·API 표준 정비.

2) 하이브리드 알고리즘(양자 프리·포스트 프로세싱) 인력 확보.

3) 양자내성암호(quantum-safe crypto) 탐색 시작.

3) 중기(3~7년) — 오류보정·스케일링과 실사용 시나리오 확산

기술 진화: 오류보정(error correction)과 논리큐비트 확장으로 실용적 문제 해결 능력 상승.

실사용 사례 확대:

금융: 초단타가 아닌 최적화·리스크 관리 쪽에서 실질적 이득(포트폴리오 재배분·리스크 헤지 연산).
물류: ‘시간+공간’ 최적화가 가능해져 재고·배송의 실시간 최적화가 가능해진다.
에너지: 분산형 발전(태양광·ESS) 배분의 시계열 최적화로 비용 절감.
경제적·제도적 이슈:
중앙화 리스크: 대규모 양자 클라우드 소유 기업(빅테크·대형 금융사)이 계산 우위를 가짐에 따라 시장집중 우려.
규제 필요성: 금융시장에서 양자계산을 활용한 전략이 시장 안정성에 미칠 영향에 대한 규제 샌드박스 필요.

4) 장기(7~15년) — 상용화·산업재편과 리스크

상상 가능한 변화: 양자컴퓨터는 주무대에서 백엔드 역할을 하며 산업 전반의 최적화와 신소재 개발을 가속화한다.

주요 경제 영향: 생산성 향상, 에너지·물류 비용 구조 변화, 신소재·배터리 혁신으로 산업구조 재편.

위험 요소:

암호 파괴 가능성: 양자우수(양자컴퓨터로 고전 암호 해독) 시점에서 전자금융·통신 보안의 대대적 전환 필요.
기술 집중: 양자컴퓨팅 능력이 선진국·대기업에 편중될 경우 글로벌 경제 불균형 심화 가능.

5) 다른 곳에서 잘 안 말하는 ‘가장 중요한’ 인프라·산업 포인트

1) 배선(wiring)·냉각·패키징 문제는 ‘가격’보다 ‘물리적 한계’다.

초전도 방식은 냉각기 내부로 들어가는 전선 수가 늘어날수록 냉각 용량·노이즈 문제로 스케일업의 근본적 제약을 마주한다.
이 문제는 고가의 장비 문제 외에도 ‘데이터센터형 양자실’ 설계, 전력·열관리·패키징 산업이 핵심 소부장이 된다.
2) 광학·레이저·나노포토닉 부품이 상용화 병목이다.
중성원자·원자 이온·광자 방식은 정밀 레이저·렌즈·집적광학 소자가 핵심.
국내 강점을 살려 레이저·광학 소부장에 먼저 집중해야 경쟁력이 생긴다.
3) 물류의 ‘시간 차원 최적화’는 기존 최적화와의 질적 차이다.
단순 경로 최적화 → 생산·수요 예측·이동 경로·저장·시간창을 통합한 시계열 최적화로 확장.
이 변화는 기존 데이터 엔지니어링 방식·ERP 시스템 재설계로 이어진다.
4) 금융에서의 시장 파워 집중과 규제 문제는 기술 그 자체만큼 중요하다.
금융사가 양자 우위로 초단기·시계열 의사결정에서 절대적 우위를 갖게 되면 시장 공정성·유동성 문제 발생 가능.

6) 한국(Next-Korea) 관점에서의 전략적 권장 행동

단기(1년) 권장:

국가 차원 ‘양자 인력 양성 프로그램’과 산학연 공동 교육과정 신설.
양자내성암호 표준·이행 로드맵 수립 착수.
중기(1~4년) 권장:
레이저·광학·크라이오제닉스·정밀배선(전선) 등 소부장에 집중 투자.
산업별(금융·물류·에너지) 큐브형 실증테스트베드 구축 및 규제 샌드박스 운영.
장기(4~10년) 권장:
‘국산 1대 완성’ 프로젝트(예: 1,000큐빗 목표)를 통해 소부장 경쟁력과 생산 파이프라인 확보.
클라우드 기반 ‘양자 SaaS’ 생태계 육성: 중소기업이 API로 양자연산을 빌려 쓸 수 있게 지원.
정책적 권고:
소부장 육성에 대한 R&D·세제 인센티브 제공.
공공 데이터·과제에 양자 PoC 예산을 배정해 산업 수요를 자극.

7) 기업·개발자에게 당장 필요한 실무 체크리스트

1) 내부 데이터·알고리즘 중 ‘양자적 이득’이 기대되는 모듈 식별(최적화·근사·유사도 검색 등).

2) 양자클라우드(API) 테스트 계정 확보 및 하이브리드 프로토콜 개발 시작.

3) 법무·보안팀과 함께 양자내성암호 전환 계획 수립.

4) 파트너십: 레이저·광학/소부장 기업 및 대학 연구실과의 협업 계약 체결.

5) 인재: 양자 알고리즘 숙련자뿐 아니라 광학·재료·시스템 통합 전문가 채용·육성.

8) AI 트렌드와 양자컴퓨팅의 결합: 퀀텀 AI 전망

주요 아이디어: 양자는 ‘데이터 검색·유사도 비교·특정 최적화’에서 AI의 병목을 해결할 잠재력이 있다.

예: 대규모 임베딩 검색(Nearest Neighbor)에서 양자 가속을 쓰면 유사도 탐색이 획기적 단축 가능.
소량 데이터에서의 판단력 향상: 양자 기반 샘플링·추론으로 데이터가 적은 영역에서 더 나은 일반화 가능성.
현실적 경로: 당분간은 양자-고전 하이브리드 모델이 주류다.
핵심: 양자에서 ‘핵심 계산’만 빼서 돌리고, 전처리·후처리·대규모 데이터 관리는 기존 인프라가 담당.

9) 암호·보안: 준비해야 할 타임라인

지금 당장은 당장 모든 암호를 바꿀 필요는 없다.
하지만 금융·공공·통신 분야는 3~7년 내 양자내성암호(양자저항형) 전환 설계를 시작해야 한다.
권장: 민간·공공의 핵심 시스템은 ‘이중화(legacy + PQC)’로 점진적 이전 계획 수립.

10) 요약: 투자 우선순위(한국 기준)

1) 소부장: 레이저·광학·냉각·정밀배선·패키징.

2) 인력: 융합형(물리+공학+컴퓨터) 인재 양성.

3) 산업 PoC: 금융·물류·에너지에서 시계열 최적화 파일럿.

4) 규제·표준: 양자내성암호·금융용 규제 샌드박스.

5) 클라우드·미들웨어: 양자연산을 서비스로 연결할 소프트웨어 생태계 육성.

< Summary >

QPU는 초전도·원자이온·중성원자·광자 등 방식별로 장단이 명확하다.
상용화 병목은 단순 큐비트 수가 아니라 냉각·전선·레이저·광학·패키징 같은 소부장(부품) 문제다.
단기엔 클라우드 기반 하이브리드 PoC, 중기엔 오류보정과 실사용, 장기엔 산업 전반의 최적화·신소재 혁신이 온다.
금융·물류·에너지가 가장 큰 초기 수요처이며, 특히 물류는 ‘시간+공간’ 최적화로 질적 변화가 예상된다.
한국은 완제품 경쟁보다 소부장·패키징·광학 집중 전략으로 차별화해야 하며, 이를 위해 산학연·정부의 집중 투자가 필요하다.

글로벌 공급망 재편과 물류 혁신 전략 — 물류 최적화, 시간축을 더한 차세대 운영법

[삼성SDS]
“[고객사례] GS칼텍스가 선택한 글로벌 IT 운영의 새로운 표준 🌏 삼성SDS GDC“

*출처: [ 삼성SDS ]

– [고객사례] GS칼텍스가 선택한 글로벌 IT 운영의 새로운 표준 🌏 삼성SDS GDC

첫 문장만 읽해도 이 글에서 얻을 핵심이 보입니다.이번 글에는 GS칼텍스의 삼성SDS GDC 도입 배경과 시간순 도입 프로세스.현장에서 드러나지 않는 ‘진짜’ 비용 구조 변화와 보안·품질 측정의 실무적 해법.베트남 DDC 협업의 커뮤니케이션 비법(용어집 표준화)과 인력·거버넌스 전환 전략.그리고 DX·클라우드·생성형 AI 관점에서 바로 적용 가능한 체크리스트와 리스크 완화 방안을 담았습니다.

GS칼텍스가 선택한 글로벌 IT 운영의 새로운 표준: 삼성SDS GDC 적용 사례와 의미

1) 배경 — 왜 GDC였나

GS칼텍스는 58년 역사 속에서 생산·운영 효율과 안정성을 중시해 왔습니다.최근엔 디지털 전환(DX)을 통해 업무 방식을 시스템·데이터 기반으로 재설계해야 하는 요구가 강해졌습니다.DX 확산으로 운영해야 하는 IT 시스템이 급증하면서 운영비와 관리 복잡성이 문제로 떠올랐습니다.이에 따라 클라우드 기반 글로벌 IT 운영(Global IT 운영) 표준과 자동화·품질관리 툴을 갖춘 GDC(Global Delivery Center) 도입이 필요했습니다.

2) 도전과제 — 현장의 실제 문제들 (시간순 설명)

초기: DX 프로젝트 증가로 시스템 수가 늘어나면서 운영 전문인력과 관리 역량 한계가 노출되었습니다.중기: 인건비 상승(예: ERP 도입 이후 인건비 50% 상승)과 고정 예산의 제약으로 비용 효율을 확보해야 했습니다.동시: 보안·품질에 대한 우려(품질도·보안 확보 여부), 글로벌 협업(베트남 DDC)에서의 커뮤니케이션 문제도 존재했습니다.결론: 단순 아웃소싱이 아니라 ‘도구·프레임워크·운영방식’까지 전수해 줄 파트너가 필요했습니다.

3) 의사결정 & 도입 단계

평가 단계: 삼성SDS GDC가 제공하는 품질·보안 측정 도구와 인증, 실제 운영 사례를 중심으로 검증했습니다.우선순위 설정: 온프레미스 인프라 이전을 우선 수행했습니다.이행 단계: HR·법무·구매 등 공통 어플리케이션을 먼저 이전해 내부 영향 최소화와 운영 안정화를 확보했습니다.전수와 협업: GDC의 운영 프레임워크와 툴이 GS칼텍스 내부에 체계적으로 전수되며 운영 품질이 점진적으로 향상되었습니다.

4) 도입 핵심 활동별 세부 전략

커뮤니케이션 표준화: 회사 고유 용어집을 재정비해 베트남 DDC와의 소통 정확도를 높였습니다.품질·보안 측정: GDC가 이미 보유한 자동화된 품질·보안 측정 툴을 도입해 감시와 지표화가 가능해졌습니다.우선 이전 전략: 임팩트 큰 온프라 인프라를 먼저 이전해 리스크를 줄였습니다.비용 구조 최적화: 개발비·운영비를 분리해 DDC를 통해 개발비를 줄이면서 운영비는 증가 없이 더 많은 시스템을 관리하도록 설계했습니다.프레임워크 전수: 삼성SDS의 툴·프레임워크가 실제 운영 노하우와 함께 전달되어 문화적 변화까지 촉진되었습니다.

5) 측정 가능한 성과와 임팩트

직접적 성과: 개발비용 절감과 운영비 안정화를 달성했습니다.인건비 압박 완화: 인건비가 50% 상승한 상황에서도 전체 예산을 유지하며 ERP 재도입 계획을 수립할 수 있었습니다.품질·보안 신뢰도 상승: 인증과 측정 도구로 인한 가시성 확보로 내부 의사결정 속도가 빨라졌습니다.운영 탄력성: 애자일 개발·자동화된 운영으로 장애 대응 속도와 안정성 개선을 경험했습니다.

6) 다른 뉴스·유튜브에서 잘 다루지 않는 핵심 인사이트 (가장 중요한 내용)

용어집과 커뮤니케이션 표준화가 사실상 ‘가장 큰 가치’였습니다.외형적 비용 절감보다 더 중요한 건 ‘지식 이전’으로, 운영 프레임워크·검증된 절차·도구의 전수가 장기적 경쟁력을 만든다는 점입니다.GDC 도입은 단순 인력 이전이 아니라 회사의 운영 로직(운영 SOP, 품질 지표, 보안 검사 프로세스)을 외부와 동기화하는 작업입니다.이 과정에서 얻는 데이터 가용성은 이후 AI·분석 프로젝트의 연료가 됩니다(생성형 AI 기반 자동화·분석 고도화 가능).따라서 GDC는 비용 절감뿐 아니라 미래의 AI·데이터 기반 경쟁력 확보를 위한 ‘인프라 투자’이기도 합니다.

7) 글로벌 협업의 실무 노하우 — 베트남 DDC 사례

한국어 실무 소통이 가능한 인력이 있어도 용어·업무 표준화가 없으면 오해가 생깁니다.해결책: 핵심 용어집 + 업무 시나리오(Use case) 템플릿 + 통역지원 전략을 병행했습니다.결과: 현지 인력과의 협업 속도가 향상되고, 품질 트래킹이 통일된 지표로 가능해졌습니다.

8) 생성형 AI(Gen AI)와의 시너지 포인트

운영 자동화: GDC에서 축적된 운영 로그와 품질 지표는 생성형 AI 에이전트의 학습 데이터로 즉시 활용 가능했습니다.사례 적용: 반복적 티켓 처리, 로그 분석, 장애 원인 초동 진단에 AI 에이전트를 적용해 수작업을 대폭 줄였습니다.주의사항: AI 적용 전 데이터 거버넌스·레이블링 품질 확보가 필수입니다.기회: AI는 업무 자동화 뿐 아니라 의사결정 지원과 예측 유지보수로 DX 효과를 증폭합니다.

9) 리스크·한계 및 완화 전략

리스크: 벤더 의존성(잠재적 락인), 데이터 주권·법규 이슈, 문화적 전이 실패.완화 전략: 계약 단계에서 SLA·지표·지식 전수 조항을 명확히 설정합니다.완화 전략: 정기적인 제3자 보안·품질 감사와 인증 요구.완화 전략: 내부 역량 강화(온보딩·교육)와 문서화(운영 매뉴얼·용어집) 병행.

10) 실무 적용 체크리스트 (바로 실행할 것들)

1) 우선순위: 온프라 인프라->공통서비스(HR/구매)->비즈니스 핵심 앱 순으로 이전 계획 수립.2) 용어·업무 표준화: 핵심 용어집과 업무 시나리오 템플릿 작성.3) 품질·보안 KPI: 자동화된 측정 툴 도입과 초기 기준선(Baseline) 설정.4) 계약조건: 지식 전수, 데이터 접근성, 탈중앙화(탈락인) 조항 포함.5) AI 준비: 로그·이벤트 데이터 저장 정책과 라벨링 파이프라인 설계.6) 거버넌스: 정기 리포트, SLA 모니터링, 제3자 감사 계획 수립.

11) 실행 로드맵 (단계별 권장 일정)

0~3개월: 진단·우선순위 선정, 용어집 작성, 계약 체결.3~9개월: 인프라·공통서비스 이전, 품질 측정 툴 도입, 초기 SLA 테스트.9~18개월: 핵심 업무 애플리케이션 이전, AI 파일럿(운영 자동화) 시행.18~36개월: 전사적 표준 정착, 지속적 개선 및 글로벌 표준화 확산.

< Summary >GS칼텍스는 DX 추진으로 증가한 IT 복잡성을 삼성SDS GDC 도입으로 해결했습니다.핵심 가치는 비용 절감보다 ‘운영 프레임워크·지식 전수’로 장기적 경쟁력을 확보한 점입니다.용어집 표준화와 자동화된 품질·보안 지표 도입이 협업 효율을 크게 높였습니다.온프라 우선 이전, 공통서비스 우선 마이그레이션 전략으로 리스크를 줄였습니다.데이터 거버넌스 마련 시 생성형 AI를 통해 운영 자동화와 예측 유지보수로 DX 효과를 확장할 수 있습니다.

[AI Revolution] “OpenAI Just Exposed GPT-5 Lies More Than You Think, But Can Be Fixed“ *출처: [ AI Revolution ] – OpenAI Just Exposed GPT-5 Lies More Than You Think, But Can Be Fixed OpenAI가 밝힌 ‘GPT-5 환각(허위응답)’의 진짜 원인과 해결법 — 그리고 우리가 놓치고 있는 경제·사회적 충격 여기 글에서 다루는 핵심 포인트(처음 읽는 순간에…