2026년 6월 28일 고른 기술 소식
AI로 사람을 줄인 포드, 품질이 무너지자 베테랑 350명을 다시 불렀다
- 포드가 설계와 품질 검사에 AI를 깊이 들이고 베테랑 엔지니어를 줄였다가, 자동화가 놓친 결함으로 수십억 달러를 쓰고 노련한 엔지니어 350여 명을 다시 불렀다.
- AI를 버리진 않고 사람의 판단을 다시 끼운 뒤 16년 만에 J.D.
- 파워 초기품질 1위에 올랐다.
- 자동화율보다 데이터에 담기지 않는 판단을 누가 언제 보완할지 정하는 게 운영 설계의 핵심이다.
메모리값은 다시 안 내려온다, 레노버가 본 5년짜리 구조 변화
- 레노버가 ISC 2026에서 D램과 낸드 가격이 5년 넘게 예전 수준으로 돌아오지 않을 거라고 못 박았다.
- 삼성, SK하이닉스, 마이크론이 HBM과 서버 D램에 생산을 몰면서 범용 메모리가 마르고, 2028년 신규 팹이 돌아도 기준선은 높게 남는다는 진단이다.
- 하드웨어 제품이라면 가격 정상화를 기다리기보다 높은 메모리 값을 기본값으로 두고도 팔리는지, 더 적은 메모리로 같은 가치를 내는지부터 따지자.
한 번 걸러지면 모든 회사에서 탈락, 같은 AI를 쓰는 채용의 함정
- 스탠퍼드 HAI가 구인 공고 170만 건, 지원 400만 건을 분석해 같은 벤더 알고리즘을 여러 회사가 나눠 쓰는 알고리즘 단일문화를 드러냈다.
- 한 번 걸러진 지원자는 그 AI를 쓰는 모든 회사에서 연쇄 탈락한다.
- 아시아계 5.3%, 흑인 10.6%가 불이익을 받았다.
- 채용 AI를 만든다면 더 많이 거르는 성능보다 누구를 왜 걸렀는지 고객이 설명할 수 있게 해 주는 기능이 팔린다.
- 덱스터스튜디오가 정부의 마인드 프롬프팅 AI 에이전트 사업에 참여해 뇌파를 해석해 이미지를 만드는 창작 기술 개발에 나선다.
- 기사에서 보이는 돈줄은 고객 매출보다 정부 사업, 투자, 전략적 협업에 가깝다.
- 연구비를 확보해도 실제 창작 현장에서 쓸모를 증명하지 못하면 매출로 이어지기 어렵다.
- 이런 분야에선 규제와 윤리 대응이 부수 업무가 아니라 연구를 사업으로 잇는 조건이다.
- 미국의 수출 금지가 아시아 AI 스타트업에 빈자리를 열었다는 글이다.
- 하지만 그 빈자리가 모두에게 같은 크기로 열리진 않는다.
- 큰 회사는 자본과 인재로 범용 모델 경쟁을 벌이지만, 작은 팀이 그 싸움을 따라가면 체력부터 바닥난다.
- 작은 팀의 승산은 지역 규제, 개인정보 보호, 현지 고객 업무처럼 큰 회사가 한꺼번에 풀기 어려운 문제를 좁고 깊게 파는 데 있다.
- 네이버가 2025 통합보고서에서 AI 생태계 중심의 ESG 전략을 내놨고, 중기부는 소상공인 스케일업 정책을 손봤다.
- 큰 회사는 자본과 인프라로 AI와 지속가능성을 함께 설계할 수 있지만 작은 팀이 그걸 흉내 내긴 어렵다.
- 작은 팀은 거창한 ESG 구호보다 고객의 비용과 낭비를 줄이는 AI 활용을 먼저 증명하고, 정책 지원은 그 성과를 키우는 데 쓰는 편이 낫다.