Klarna changes its AI tune and again recruits humans for customer service
CXDIVE
클라르나(Klarna)는 AI 챗봇이 700명의 담당자 역할을 할 수 있다고 주장한 지 1년이 지났지만 , 이제 고객 서비스 업무의 더 많은 부분을 사람에게 맡기고 있습니다. […] 고객은 여전히 직접 상담하고 싶어 하며 , 특히 복잡하거나 민감한 문제에 대해서는 더욱 그렇습니다. 3월에 실시된 Five9 설문조사에 따르면 고객의 86%는 우수한 고객 경험을 제공하기 위해 공감과 인간적인 유대감이 빠른 대응보다 더 중요하다고 생각하는 것으로 나타났습니다.
검색어를 입력하면 주요 챗봇에서 몇 번째 순위가 나오는지 확인할 수 있다. 다양한 LLM이 어떤 분야에서 어떤 브랜드를 추천하는지 색인화하려는 시도
What Is News?
Pew Research Center
자세히 읽어보면 당연하지만 재미있는 이야기들이 좀 더 있다. “편향되지 않은” 뉴스를 원하면서도 자신의 정치적 견해와 일치하는 소스 선호한다는 모순된 이용자 감정에 관한 이야기도 있다.
- 뉴스를 정의하는 것은 이제 개인적이고 개별화된 경험이 되었습니다. 사람들은 자신의 정체성과 관심사를 포함한 다양한 요소를 바탕으로 뉴스가 자신에게 어떤 의미를 갖는지, 어떤 매체를 이용할지 결정합니다.
- 대부분의 사람들은 뉴스로 간주되려면 정보가 사실에 기반하고, 최신이며, 사회에 중요한 정보여야 한다는 데 동의합니다. 참가자들의 말과 실제 행동 모두에서 개인적 중요성이나 관련성 또한 자주 언급되었습니다.
- 정치와 전쟁에 대한 “경성 뉴스” 기사는 여전히 사람들이 뉴스라고 생각하는 가장 분명한 요소입니다. 미국 성인들은 선거 관련 최신 소식(66%)과 가자 전쟁 관련 정보(62%)를 “확실히 뉴스”라고 답할 가능성이 가장 높습니다.
- 뉴스가 아닌 것에 대한 일관된 견해도 있습니다 . 사람들은 뉴스 대 오락, 뉴스 대 의견을 명확히 구분합니다.
- 동시에, 뉴스가 “편견적”이거나 “주장적”이지 않다는 견해는 사람들의 실제 행동 및 선호도와 상충될 수 있습니다. 예를 들어, 미국인의 55%는 뉴스 매체가 자신의 정치적 견해를 공유하는 것이 적어도 어느 정도 중요하다고 생각합니다.
- 사람들은 항상 뉴스를 좋아하는 것은 아니지만, 뉴스가 필요하다고 말합니다. 많은 사람이 뉴스에 대해 부정적인 감정(분노나 슬픔 등)을 표현하지만, 뉴스가 정보를 얻는 데 도움이 되거나 뉴스를 따라잡아야 한다고 느끼는 데 도움이 된다고도 말합니다.
- 뉴스에 대한 사람들의 감정은 때때로 더 넓은 의미의 언론 불신이나 당시 발생했던 특정 사건과 연관되어 있으며, 개인의 정치적 정체성과 결합될 수도 있습니다. 예를 들어, 당파는 자신의 정당이나 후보에 대한 뉴스에는 긍정적으로 반응하고, 반대 정당에 대한 뉴스에는 부정적으로 반응하는 경우가 많습니다. 이는 정치적 변화에 따라 감정이 변할 수 있음을 의미합니다.
AI is “tearing apart” companies, survey finds
Axios
“직장 내 AI 도입으로 인해 분열이 심화되고 리더와 직원 간의 새로운 권력 투쟁이 촉발되고 있으며, 경영진의 절반은 AI가 ‘회사를 찢어놓고 있다’고 답했습니다.” […] “직원의 절반 미만(45%)과 최고 경영진의 75%는 지난 12개월 동안 회사의 AI 도입이 성공적이었다고 생각합니다.” […] “직원의 약 절반은 AI가 생성한 정보가 부정확하고 혼란스럽고 편향적이라고 답했습니다.”
YouTube TV, Wiz, and Why Monopolies Buy Innovation
Stratechery
과거에는 TV 시청자가 셋톱박스의 채널 가이드를 통해 하나의 인터페이스에서 모든 방송을 탐색할 수 있었지만, 스트리밍 시대가 되면서 스포츠·드라마·영화가 각기 다른 앱과 구독 서비스로 분산되었다. 이용자 입장에서는 시청할 콘텐츠를 찾는 것 자체가 번거로운 작업이 되었다. 유튜브는 분산된 시청 환경 속에서 모든 콘텐츠를 통합하는 플랫폼(aggregator)이 되려는 전략을 세우고 있다.
특히 애플과 아마존과는 대조적으로 다른 스트리밍 서비스가 빠져 있었습니다. 하지만 프라임타임 채널은 Apple TV 앱 스토어나 Amazon 프라임 비디오 마켓플레이스에 대한 YouTube만의 대안을 구축하려는 시도임이 분명합니다. 지난 달에 언급했듯이 YouTube가 NFL 선데이 티켓에 사치스러운 투자를 한 것은 다른 스트리밍 서비스를 설득하기 위한 의도와 노력의 표현이라고 생각합니다. 이상적인 미래는 스트리밍이든, 선형이든, 사용자 제작이든 모든 동영상 시대의 선두주자가 YouTube가 되는 것입니다(The idealized future is one where YouTube is the front-door of all video period, whether that be streaming, linear, or user-generated.).
The state of AI: How organizations are rewiring to capture value
McKinsey
1. AI 활용 확산
- 전체 응답자의 78%가 AI를 최소 1개 기능에 도입했다고 응답 (2023년 55% → 2024년 72% → 2025년 78%)
- 생성형 AI 사용률도 급증 (2023년 33% → 2024년 65% → 2025년 71%)
- 가장 많이 활용되는 분야: 마케팅/영업, IT, 서비스 운영
2. 조직 구조 및 거버넌스
- 워크플로우 재설계가 생성형 AI 도입 효과(EBIT 증가)에 가장 큰 영향을 미침
- CEO 또는 이사회가 AI 거버넌스를 주도하는 경우 성과가 높음
- 위험 관리와 데이터 거버넌스는 중앙집중화, 기술 인재와 AI 솔루션 도입은 부분적 분산 모델 채택
3. AI 관련 리스크 대응
- 정확성, IP 침해, 프라이버시 등의 리스크 대응 활동 증가
- 대기업일수록 사이버보안 및 개인정보 보호 리스크 대응에 적극적
4. AI 도입과 확산을 위한 모범 사례 부족
- 단 1%의 조직만 생성형 AI 도입을 ‘성숙’ 단계로 평가
- 성과에 가장 큰 영향을 미치는 요인: 명확한 KPI 설정과 도입 로드맵 수립
- 대기업이 중소기업보다 도입 및 확산 전략 수립에 적극적
5. 인재와 재교육
- AI 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등 수요 지속
- AI 컴플라이언스, 윤리 전문가 채용도 증가
- 다수의 조직이 기존 인력 재교육(reskilling) 진행 및 계획 중
6. AI 도입의 조직적 영향
- 절감된 시간은 신규 업무 또는 기존 업무에 재투자하는 경우가 많음
- 그러나 일부 대기업은 인력 감축으로 연결
- 향후 3년 내 인력 변화는 ‘변화 없음’이 다수 전망 (38%)
7. 비즈니스 성과에 대한 영향
- 대다수 조직은 아직 기업 전체 수준에서 의미 있는 EBIT 향상은 경험하지 못함
- 그러나 비즈니스 유닛 수준에서는 매출 증가 및 비용 절감 효과가 점차 나타나고 있음
FCC Officially Opens Door to Mass Broadcast Deregulation
Radio Ink
- 비용-편익 분석: FCC는 특정 규제가 기업에 편익보다 더 많은 비용을 부과하는지, 그리고 이런 규정을 폐지하거나 수정하면 더 나은 경제적 결과로 이어질 수 있는지 조사하고 있습니다.
- 시장 및 기술 변화: 디지털 통신, 광대역, 방송이 급속히 발전함에 따라 FCC는 오래되었거나 불필요한 규칙을 파악하려고 노력합니다.
- 진입 장벽: 위원회는 규제가 소규모 기업에 과도한 부담을 주어 경쟁과 혁신을 제한하는지 분석하고 있습니다.
- 법률 및 헌법적 우려: FCC는 일부 규정이 최근의 사법 판결과 충돌하는지 여부를 고려하고 있습니다. 여기에는 이전에 기관에 법령 해석에 있어 상당한 여유를 부여했던 Chevron 의 존중 프레임워크를 뒤집은 대법원의 로퍼 브라이트 판결 이 포함됩니다.
- 규제 중복: 해당 기관은 또한 기존 FCC 규정이 보다 광범위한 연방, 주 또는 업계 자체 규제 조치와 중복되어 불필요한 규정 준수 부담을 초래할 가능성이 있는지도 검토하고 있습니다.
구체적 내용은 없지만 나중에 결과를 찾아봐야겠다.
긍정적이든 부정적이든 교육수준이나 임금이 높을수록 AI도구에 노출이 많아질 것이다. 인지적 업무에 인공지능이 적절하기 때문.
특히, 우리의 분석은 ChatGPT 창시자인 OpenAI가 1년 전 제공한 직업별 “노출” 데이터를 기반으로, 대체로 직업의 교육 수준이나 임금이 높을수록 해당 직업이 생성형 AI 도구에 (긍정적이든 부정적이든) 더 많이 노출될 가능성이 높다는 것을 예측했습니다 (다만, 가장 상위 직종에서는 약간의 감소가 관찰됨). 이는 생성형 AI가 특히 프로그래머, 작가, 재무 분석가, 엔지니어, 변호사 등 화이트칼라 지식 작업의 인지적 업무에 적합하기 때문입니다. 반면, 생성형 AI는 고객 서비스 및 사무 행정과 같은 ‘일상적인’ 업무(예를 들어, 주로 여성 직원이 담당하는 콜센터, 고객 서비스 라인, 인사팀 등)를 위협할 수 있지만, 현재는 제조업, 숙련 기술직, 건설업 및 다수의 대면 서비스 산업에서의 수작업 업무를 처리할 수 있는 능력은 부족합니다.
State of Work-Life Balance in Journalism 2025
MuchRack
언젠가 인용했던 자료인데 저장할 용도
- 언론인들 사이에서는 여전히 번아웃 현상이 심각합니다. 50%가 작년에 그만두는 것을 고려했습니다 .
- 61%는 업무 특성상 스트레스가 많음에도 불구하고 직장에서 정신 건강 서비스를 전혀 제공하지 않는다고 답했습니다.
- 기자들은 정신 건강 지원 , 더 나은 보상 , 더 많은 직원 , 하이브리드/원격 근무가 회사가 일과 삶의 균형을 개선할 수 있는 몇 가지 주요 방법이라고 말합니다 .
- 언론인의 38%는 직업 불안정과 업계 불안정을 이유로 지난해 정신 건강이 악화되었다고 보고했습니다.
AI middleware
Benedict Evans
첫째, 매우 다양하고 복잡한 소프트웨어를 표준화된 범용 계층으로 추상화하려고 하는데, 이는 ‘최소공약수’ 문제를 야기합니다. 미들웨어는 기반 도구가 생성하는 모든 기능을 지원할 수 없습니다(스티브 잡스의 ‘플래시에 대한 메모’ 참조). 둘째, Instacart가 왜 다른 회사의 수조 달러 규모 기업을 위한 단순한 API 호출이 되고 싶어 할까요? Instacart는 광고로 모든 수익을 창출하고, Uber는 검은색 승용차와 구독 상품을 판매하고 싶어 하며, Salesforce는 새로운 LLM 도구를 사용하기를 원합니다. 다른 누군가가 사용자 경험을 통제하고 고객을 소유하는 것을 원하지 않기 때문입니다.
스티브 잡스는 플래시와 관련해 Flash는 너무 복잡하고, 배터리를 소모하며, 보안 문제도 많고, 터치 인터페이스에도 맞지 않는다. 그리고 Flash 같은 미들웨어는 개발자가 플랫폼의 고급 기능을 쓰지 못하게 만든다는 요지로 말했었다. 너무 오래 전 이야기. 요즘 사람들은 플래시를 기억하기는 할까?