#AI 거버넌스

4개의 포스트

2026.10.14

[특집] 직원은 왜 AI 앞에서 멈칫하는가 — 정체성·감시·불확실성·변화 속도, 네 가지 위협으로 읽는 2026년 AI 도입의 심리학

2026년 10월 가트너는 AI 사용을 기대받는 직원의 47%가 도입에 저항한다고 밝혔습니다. 그런데 같은 해 일선 직원의 AI 정기 사용률은 74%까지 올랐습니다. 저항과 사용은 반대말이 아니라 한 사람 안에 함께 있습니다. 이 글은 직원이 AI 앞에서 멈칫하는 이유를 정체성·감시·불확실성·변화 속도라는 네 가지 위협으로 나눠 읽습니다. 1811년 러다이트와 1948년 하우드 공장 실험에서 '저항'이라는 말의 기원을 짚고, 국내 IT 기업 직원 397명이 AI 도입을 정체성 위협으로 느낄수록 노하우를 숨겼다는 2026년 연구, 메타·아마존의 토큰 순위표가 '쓰는 척'만 낳고 닫힌 사건, 사용 의무화를 1년 만에 되돌린 듀오링고, 감시가 성과를 올리지 못한다는 메타분석을 차례로 봅니다. 그리고 저항이 언제 정당한 신호인지, 회사가 4주 동안 무엇을 해 볼 수 있는지 위젯 여섯 개와 함께 정리합니다.

코어닷투데이100분

[특집] 그림자 속의 동료 — 섀도 AI, 회사가 모르는 AI는 어떻게 가장 흔한 보안 사고가 되었나

인사이트특집섀도 AI

2026.10.07

[특집] 그림자 속의 동료 — 섀도 AI, 회사가 모르는 AI는 어떻게 가장 흔한 보안 사고가 되었나

2026년 1월, 미국의 사이버보안 책임 기관을 이끌던 국장대행이 대외비 표시가 붙은 문서를 공개 ChatGPT에 올린 사실이 보도됐습니다. 보안의 최고 책임자도 하는 일이라면, 우리 회사 직원은 어떨까요. 국내 재직자 조사에서 생성형 AI 사용 사례의 38%는 회사 승인 없이 개인 돈으로 쓰는 것이었고, 하루 2시간 이상 쓰는 사람은 반년 만에 18%에서 72%가 됐습니다. 이 글은 '섀도 AI'를 1981년 은행 직원들이 PC를 사무용품으로 몰래 사던 때부터 따라갑니다. 왜 사람들은 AI 사용을 숨기는지, 붙여넣은 자료는 어디로 가는지, 2023년의 금지령은 왜 3년 만에 공식 도입으로 바뀌었는지, 그리고 이제 사람이 아니라 '에이전트'가 그림자 속에서 일하기 시작한 2026년에 회사가 무엇을 해야 하는지 정리합니다.

코어닷투데이47분

스탠퍼드가 51개 AI 도입을 해부했다 — 95%가 실패할 때 5%는 무엇을 다르게 했나

특집Enterprise AI PlaybookStanford Digital Economy Lab

2026.05.17

스탠퍼드가 51개 AI 도입을 해부했다 — 95%가 실패할 때 5%는 무엇을 다르게 했나

스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Erik Brynjolfsson)가 *5개월 동안 51개 기업의 AI 도입 사례*를 인터뷰로 해부했다. 결론: **기술이 어려운 게 아니라 조직이 어렵다**. 가장 힘든 과제의 *77%는 비가시 비용*(변화 관리·데이터 품질·프로세스 재설계). *61%는 한 번 실패한 뒤 성공*했다. 인력 35%를 가장 강력하게 막은 건 *현장이 아니라 법무·HR·리스크 부서*. 에이전틱 AI는 20%에 불과하지만 *생산성 중앙값 71%*로 다른 모델(40%)을 압도. *MIT NANDA의 95% 실패율* 충격 발표 후 스탠퍼드가 내놓은 5%의 해부도 — 한국 기업이 *지금 당장* 읽어야 할 *2026 엔터프라이즈 AI 플레이북* 완전 해설.

코어닷투데이76분

기술PROV-O데이터 프로비넌스

2026.04.07

데이터의 족보를 추적하라: W3C PROV-O 완전 정복

당신이 보는 데이터, 정말 믿을 수 있나요? 2013년 W3C가 발표한 PROV-O는 '데이터의 족보'를 추적하는 국제 표준이다. AI 딥페이크와 가짜뉴스의 시대, 이 13년 된 표준이 왜 지금 가장 뜨거운 기술이 되었는지 추적한다.

코어닷투데이57분