정보 증강과 관계의 편향, 맥락이 사라지는 사회
메신저 한 줄, 캡처 한 장, AI가 정리해 준 세 줄 요약.요즘은 누군가를 직접 만나기 전에, 그 사람에 대한 정보부터 먼저 받아보게 되는 것 같아요. 정보는 분명 더 많아졌는데, 이상하게 사람을 이해하기는 더 어려워졌습니다.이번 글에서는 정보가 늘어날수록 오히려 '맥락'이 사라지고, 그 빈자리가 관계의 편향으로 채워지는 과정을 연구를 따라 차분히 살펴봤어요. 모든 관계가 한 무대 위에 섞여요 미디어 연구자 마윅과 보이드(New Media & Society, 2011)는 이를 '맥락 붕괴'라고 불렀어요. • 직접 만날 때 우리는 가족, 동료, 친구 앞에서 말투와 이야기를 자연스럽게 바꿔요.• 그런데 소셜미디어에서는 이 여러 청중이 하나의 공간으로 합쳐져요.• 그래서 같은 말도 누구에게 하는지, ..
AI 에이전트 업무 자동화, 사례 4가지로 본 현실
회의록 정리, 고객 문의 응대, 반복되는 보고서 작업까지.요즘은 'AI 에이전트에게 맡기면 된다'는 말을 자주 듣게 되는 것 같아요.그런데 막상 내 업무에 적용하려고 하면, 어디까지 맡길 수 있는지 감이 잘 오지 않습니다. 그래서 이번 글에서는 실제 기업 사례와 연구 결과 4가지를 골라, AI 에이전트가 업무를 어떻게 자동화하고 있는지 구체적으로 살펴봤어요.잘된 점과 함께, 아직 사람이 필요한 지점도 같이 정리해 봤습니다. AI 에이전트, 챗봇과 무엇이 다를까요 챗봇이 질문에 답을 '알려 주는' 도구라면, AI 에이전트는 목표를 받아 일을 '끝내는' 쪽에 가까워요. • 목표를 이해하고 할 일을 단계별로 나눠요.• 검색, 사내 시스템, 코드 실행 같은 도구를 직접 써요.• 결과를 확인하고, 막히면 ..
