초지능 시대의 맹점: AI에게 "100만 달러 벌어오라"고 명령해도 실패하는 이유

“AI에게 100만달러 벌어오라 명령만 하면 되는 시대···초지능, 턱밑까지 왔다”[2026 경향포럼]

“인공지능(AI)에 ‘100만달러를 벌어오라’고 지시하면 제품 기획부터 제조, 물류, 마케팅까지 스스로 처리해 결과를 낸다. 인간은 그저 계약서에 서명만 하면 된다.”

17일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2026 경향포럼> 강연자로 나선 마이클 바스카 마이크로소프트(MS)AI 전략·커뮤니케이션 리더는 이를 “머지않은 현실”로 제시했다. 그는 AI가 묻는 말에 답하는 단계를 넘어 스스로 ‘행동하는’ 시대로 진입했다며, 인간 지능을 능가하는 초지능(Superintelligence) 도래 시점 역시 “5년 이내, 이르면 내년”으로 앞당겨졌다고 분석했다. 바스카 리더는 무스타파 술레이만 MS AI 최고경영자(CEO)와 함께 베스트셀러 <더 커밍 웨이브>를 썼으며 구글 딥마인드와 MS 등에서 AI가 사회에 미치는 영향을 분석해 왔다.

바스카 리더는 AI 패러다임의 근본적 변화를 ‘에이전틱 시프트’(Agentic Shift·자율적 행동으로의 전환)로 규정했다. AI가 글을 고치고 자료를 분석해주는 보조도구에 머물지 않고, 목표를 받아 직접 업무를 수행하는 행위자로 바뀐다는 것이다. 그는 “AI는 말하는 것이 아닌 행동하는 것(AI isn‘t about saying things; it’s about DOING them)”이라며 “이 전환이 AI를 흥미로운 기술에서 세계적 파장을 낳는 기술로 바꾸고 있다”고 말했다.

이러한 전환 앞에서 가장 먼저 뒤집히는 것은 일하는 방식과 성과를 재는 잣대다. 바스카 리더는 “머지않아 한 사람이 100개 넘는 AI 에이전트를 거느리고 일하게 될 것”이라며, 기업 경쟁력을 가르는 새 잣대로 ‘인간-에이전트 비율’(Human-Agent Ratio)을 제시했다. 즉 ‘직원을 얼마나 고용했느냐’가 아닌 ‘직원 한 명이 에이전트를 얼마나 운용하느냐’로 경쟁력 측정 지표가 옮겨간다는 것이다. 또 인간과 AI 에이전트가 뒤섞인 ‘하이브리드 팀’이 꾸려지면 재무 잣대도 바뀔 것으로 전망했다. 기업이 AI에게 일을 시키기 위해 투입한 연산 비용(토큰) 대비 얼마나 성과를 뽑아냈는지를 의미하는 ‘토큰 수익률’(Return on Token)이 경쟁 우위 지표가 된다는 것이다.

변화는 사무실 안에만 머물지 않는다. 디지털 공간에서 업무를 수행하던 AI는 휴머노이드 로봇 등 ‘물리적 AI’(Physical AI) 형태로 현실 세계로 확장한다. 바스카 리더는 “이 거대한 변화는 한국에서 훨씬 생생하게 체감될 것”이라고 말했다. AI가 공장과 물류, 제조 현장에서 작동하기 시작하면 제조업과 메모리 반도체에 강한 한국이 가장 직접적인 변화 무대가 될 수 있다는 뜻이다. 특히 그는 “글로벌 빅테크들이 AI 인프라인 데이터센터에 쏟아붓는 약 1조달러 투자의 상당 부분이 고대역폭메모리(HBM) 시장을 주도하는 한국 기업들로 향할 것”이란 분석을 내놨다.

다만 아무리 뛰어난 신기술도 기존 시스템에 무작정 끼워 넣는 식으로는 작동하지 않는다고 선을 그었다. 19세기 전기가 발명된 이후 공장들이 일하는 방식을 뜯어고쳐 실제 생산성을 높이기까지 50년이 걸렸듯, AI 역시 일하는 방식을 근본적으로 재설계해야 진정한 가치를 창출할 수 있다는 지적이다.

바스카 리더는 “AI가 스스로 더 나은 AI를 만드는 ‘재귀적 자기 개선’이 이미 초기 단계에 접어들었다”며 “이러한 초지능이 인류 전체를 위협하는 치명적 안보 위기일 수도 있고, 과거엔 상상조차 못 한 급진적 풍요가 될 수도 있다”고 말했다. 그러면서 “다가올 파장과 노동 시장 변화를 각국 정부와 사회가 고민하고 대비할 시간이 이제 거의 남지 않았다”고 강조했다.

김찬호 기자 flycloser@kyunghyang.com

1. 마이클 바스카 리더의 기조 강연 핵심 내용

2026년 6월 17일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2026 경향포럼>의 강연자로 나선 마이클 바스카 MS AI 전략·커뮤니케이션 리더는 AI 패러다임이 '묻는 말에 답하는 단계'를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전틱 시프트(Agentic Shift·자율적 행동으로의 전환)'의 시대로 진입했다고 선언했습니다.

초지능의 가시화: 인간이 AI에게 "100만 달러를 벌어오라"는 거시적인 목표(명령)만 던지면, AI가 제품 기획부터 제조, 물류, 마케팅까지 모든 비즈니스 단계를 스스로 처리해 결과를 내는 시대가 턱밑까지 왔다고 주장했습니다. 인간은 최종 단계에서 계약서에 서명만 하면 된다는 예시를 들었습니다.
다중 에이전트 운용설: 그는 머지않은 미래에 개인이 100개가 넘는 AI 에이전트를 개별적으로 운용하고 지휘하며 비즈니스를 수행하게 될 것이라며, 개인이 운용하는 에이전트의 개수가 미래의 생산성을 결정짓는 핵심 지표가 될 것이라 발표했습니다.

2. 기존 주장의 한계 및 맹점 지적 (누락된 본질)

바스카 리더의 주장은 기술의 화려함에만 매료되어 실제 비즈니스가 구동되는 경제학적 원리, 물리적 한계, 그리고 컴퓨터 시스템의 아키텍처적 본질을 완전히 누락한 'IT 구루 특유의 이상주의적 허구'에 가깝다고 판단하여 다음과 같은 치명적인 구멍들을 지적했습니다.

물리적 세계의 마찰력과 인프라 누락: AI가 빛의 속도로 기획과 코딩을 하더라도 제품을 실물로 찍어내고 배송하는 데는 원자재 수급, 교통, 공장 라인 가동 등 물리적 마찰력이 따릅니다. 바스카의 주장에는 이 물리 세계를 연결할 '인프라적 전제 조건'이 유치원생 수준으로 생략되어 있습니다.
100개 에이전트 운용설의 모순: 한 인간이 100개가 넘는 AI 에이전트를 직접 통제하는 것은 인지적 과부하로 인해 불가능합니다. 또한 진정한 초지능 시대라면 사용자는 오직 단 하나의 통합된 인터페이스(Super AI)와 소통하는 것이 정답입니다. AI가 내부 연산 공간에서 스스로 업무를 잘게 쪼개어 가상 분화(모듈화)를 처리하는 것이 시스템 공학의 본질이며, 사용자가 100개를 개별적으로 껐다 켜며 운용한다는 설정은 기술의 발전 방향과 정면으로 배치됩니다.

3. 자본주의 시장 맞춤형 'AI 비즈니스 시나리오' 보완안

바스카의 막연한 비전을 실제 자본주의 시장의 현금 흐름(Cash Flow)과 공급망 관리(SCM), 시스템 효율성에 맞추어 현실화가 가능하도록 완벽하게 보완한 기획안입니다. 바스카 리더가 언급한 내용이 아닌.. 그의 발언을 기반으로 이를 보완을 해봤습니다.

선(先) 마케팅·펀딩을 통한 자본 조달 프로세스 구축: 자본금이 없는 상태에서 AI가 100만 달러를 벌기 위해서는 최초에 사용자가 준 제품 사양(시작 시점)을 바탕으로, 제품이 생산되기 전 가상의 시제품으로 '선 마케팅'을 진행해야 합니다. 크라우드 펀딩 등을 통해 사전 구매자를 모집하여 초기 생산 자금을 확보하는 구조가 선행되어야 합니다.
B2B AI 제조 플랫폼과의 분업화: 확보된 초기 자금과 제품 설계도를 외부에서 사전에 AI를 통해 완비해 놓은 'AI 제조 플랫폼(스마트 팩토리)'에 전송합니다. 이 제조 플랫폼은 외부 주문에 맞춰 유연하게 라인을 변경하는 구조를 갖추고 있으며, AI의 통제하에 극한의 효율로 제품을 생산합니다.
직배송 연쇄 시스템과 재투자: 생산이 완료되면 제조 플랫폼 AI는 주문자 측 AI가 보낸 구매자들의 주소로 제품을 곧바로 다이렉트 배송(드롭쉬핑의 초지능화)합니다. 이 과정에서 발생한 이익금을 가지고 마케팅으로 확보된 대기 구매처에 추가 발주를 넣으며 지속적인 생산·판매 사이클을 이어갑니다.
2대 거대 AI 축의 통제 체제: 이 모든 과정은 100개의 에이전트가 중구난방으로 움직이는 게 아닙니다. 기획·설계·마케팅을 총괄하며 자금을 굴리는 '주문자 측 AI(Orchestrator)'와, 도면을 받아 제작 후 배송을 책임지는 '제조 플랫폼 AI(Provider)'라는 단 두 개(혹은 극소수)의 핵심 AI가 소속된 위치에서 각각 극한의 효율로 소통하며 통제합니다.

역설적이게도 바스카 리더의 호언장담을 뒷받침할 파편화된 기술들은 이미 시장에 상당수 구현되어 있습니다. 다만 AI에게 기획, 설계, 마케팅을 전적으로 위임하더라도, 비즈니스의 최종 완성은 결국 '물리적 생산 시설'의 유무에 달려 있습니다. 그걸 현실화한 기술이 바로 3D 프린팅 기술입니다. 그리고 소량, 다품종으로 생산하는 공장은 있습니다. 다만 대부분의 품목을 감당할 수 있는 것이 아닌 품목에 대한 제한은 남아 있는 상태입니다.

1. 전 세계 시제품과 소량 생산을 AI로 통제하는 플랫폼: 허브스(Hubs, 프로토랩스 계열사)

이들은 스스로 거대한 공장을 짓지 않습니다. 대신 전 세계 수천 개의 소규모 정밀 가공 공장, 3D 프린팅 공장, 사출성형 공장들을 하나의 거대한 'AI 클라우드 네트워크'로 묶었습니다.

AI의 견적 및 도면 통제: 주문자(또는 주문자 AI)가 새로운 제품의 3D 설계도(CAD 파일)를 이 플랫폼에 업로드하면, AI가 단 몇 초 만에 도면의 제조 가능성(DFM)을 분석하고, 가장 저렴한 비용으로 이 제품을 만들 수 있는 전 세계의 노는 공장(유휴 설비)을 실시간으로 매칭해 줍니다.
극한의 저비용 소량 생산: 단 1개의 시제품부터 100개, 1,000개의 소량 생산까지 대량 생산 공장과는 비교도 안 되는 저렴한 세팅 비용으로 즉시 생산에 들어갑니다. 기획 AI가 설계도를 던지기에 가장 완벽하게 부합하는 '인프라 플랫폼'입니다.

2. 패션·굿즈 분야의 AI 기반 소량 실시간 제조: '팩토리얼(Factoryal)' 및 '신(Shein)'의 공급망

공산품이 아닌 패션이나 잡화, 굿즈 영역에서는 이미 이 시스템이 시장을 완전히 지배하고 있습니다.

실시간 수요 연동 제조: 이 플랫폼들은 AI가 시장의 트렌드를 분석해 디자인을 뽑아내면, 협력된 소형 공장들이 딱 50벌, 100벌 단위로만 먼저 생산을 합니다.
'사전 판매 및 마케팅 반응'을 보고 주문이 폭주하면, AI가 자동으로 전 세계 소형 공장 네트워크에 실시간으로 추가 발주를 넣어 생산량을 조절합니다. 대형 제조 시설 없이도 전 세계 시장을 장악한 비결이 바로 이 AI 기반 소량 분업 플랫폼입니다.

3. 하드웨어의 클라우드화: '에이프런(Apron)'과 소프트웨어 정의 제조(SDM)

최근에는 '소프트웨어 정의 제조(Software-Defined Manufacturing)'라는 개념이 도입되어, 공장의 기계들이 특정 제품용으로 고정되지 않습니다.

로봇 팔과 CNC 머신들이 AI의 코드 명령에 따라 오전에는 텀블러를 깎다가, 오후에는 의료기기 부품을 깎는 식으로 유연성(Flexibility)을 극한으로 끌어올린 소형 스마트 공장들이 등장했습니다. 이들은 중앙 AI의 통제를 받기 때문에, 소량 생산을 하더라도 공정 전환 비용(Setup Cost)이 사실상 거의 들지 않아 적은 비용으로도 생존이 가능합니다.

다만.. 이런 공장들은 전세계 어디에나 있는 것이 아닙니다. 그로 인해 AI를 통한 기획·설계부터 제조·판매까지의 전 과정이 유기적으로 맞물리는 혁신은, 이러한 스마트 인프라가 갖춰진 일부 선진국에서만 누릴 수 있는 특권입니다. 즉, 전 세계 모두가 AI 발전에 따른 혜택을 균등하게 얻는 것은 아닙니다.

1. 전 세계 인프라의 심각한 편중 (지역적 불균형)

현재 AI가 도면을 분석해 소량 생산을 매칭해 주는 시스템은 미국, 서유럽, 중국의 일부 발달 된 제조 허브 지역에만 몰려 있습니다.

만약 AI가 아프리카, 남미, 혹은 아시아의 제조업 소외 지역에서 판매될 제품을 기획했다면, 그 지역에는 도면을 받아 즉시 저비용으로 찍어내 줄 스마트 소형 공장망 자체가 존재하지 않습니다.
결국 멀리 떨어진 제조 선진국에서 제품을 만들어 비행기나 배로 띄워야 하는데, 이 순간 소량 생산으로 아낀 비용보다 물류비와 관세가 더 커지는 배보다 배꼽이 더 큰 모순이 발생합니다. 전 세계에 골고루 퍼져 있지 않다면 '자율적 공급망'은 성립되지 않습니다.

2. 표준화되지 않은 '아날로그 공장'들의 기술적 장벽

MaaS 플랫폼이 작동하려면 전 세계의 수많은 소형 공장들이 디지털화되어 있어야 하고, API(프로그램 연결 창구)를 열어두어야 합니다.

하지만 현실의 수많은 중소 제조 공장들은 여전히 숙련된 작업자의 손기술과 아날로그 기계에 의존합니다. AI가 아무리 훌륭한 3D 도면을 전 세계 공장망에 던져도, 현장의 기계가 이를 직접 받아 스스로 공정을 바꾸는 '소프트웨어 정의 제조(SDM)'가 가능한 공장은 전체의 1%도 되지 않습니다.
인프라의 디지털 표준화가 글로벌 규모로 균일하게 이루어지지 않았다는 이유입니다.

3. '초기 자금'과 '규모의 경제' 사이의 데스밸리(Death Valley)

진짜 안정적인 비즈니스가 되려면 소량 생산을 넘어 '대량 생산(수량 확대)'으로 전환되는 브릿지(다리)가 매끄러워야 합니다.

소량 제조 플랫폼에서 제품이 검증되어 수량을 1만 개, 10만 개로 늘리려고 할 때, 소형 공장망은 감당하지 못하므로 결국 '대형 특화 공장'을 찾아가 새로 계약을 맺어야 합니다.
이 전환 과정에서 발생하는 금형 제작 비용, 최소 주문 수량(MOQ) 조건, 공장 라인 확보 경쟁 등은 AI의 연산력만으로 해결할 수 없는 인간 사회의 냉혹한 자본과 영업의 영역입니다.

다만 마이크로소프트는 이에 생산시설에 대한 AI 정착을 위해 다양한 시도를 진행하고 있는 것 같습니다. 그 사례는 다음과 같습니다.

1. 전 세계 중소 공장을 위한 '구독형 엣지 AI' 보급 (진입 장벽 완화)

과거에는 스마트 팩토리를 구축하려면 수억 원대의 자체 서버(GPU)와 전문 인력이 필요했기 때문에 중소 규모 공장들은 엄두도 내지 못했습니다.

MS는 자사의 클라우드인 애저(Azure) 기반의 '제조업 전용 AI 에이전트'를 월 구독형태로 제공하고 있습니다.
'애저 어댑티브 클라우드(Azure Adaptive Cloud)' 솔루션 등을 통해, 전 세계에 흩어진 노후화된 아날로그 중소 공장이라 할지라도 값비싼 기계를 바꾸는 대신 저렴한 무선 IoT 센서와 엣지 AI 기술만 플러그앤플레이(부착) 방식으로 연결하면 즉시 AI의 통제를 받는 스마트 공장으로 탈바꿈할 수 있도록 인프라를 확장하고 있습니다.

2. '디지털 스레드(Digital Thread)'와 제조업 표준화 기획

가장 큰 문제인 "전 세계 공장들의 사양이 달라 도면을 던져도 인식을 못 한다"는 기술적 단절을 해결하려는 프로젝트입니다.

MS는 지멘스(Siemens), 오토데스크(Autodesk) 등 글로벌 설계·제조 소프트웨어 대기업들과 연합하여 '디지털 스레드(하나로 연결된 데이터 실)' 구축을 진행 중입니다.
AI가 만든 하나의 제품 도면과 공정 데이터가 전 세계 어느 나라, 어느 소규모 공장의 기계에 들어가더라도 오차 없이 규격화되어 인식되도록 '공동 프로그래밍 언어(인터페이스 표준화)'를 심는 작업을 주도하고 있습니다.

3. '자율 제조 에이전트(Autonomous Agent)'의 현장 투입 (2026년 inflextion point)

MS는 단순한 조수용 코파일럿을 넘어, 실제 공장 바닥(Shop floor)에서 로봇을 제어하고 공정을 유연하게 바꾸는 '산업용 자율 에이전트 AI'의 실제 적용 사례를 넓혀가고 있습니다.

공장 관리자가 코딩을 하지 않아도, "내일부터 이 도면대로 텀블러 50개만 생산하도록 공정 순서와 로봇 움직임을 변경해 줘"라고 AI에게 말하면 AI가 실시간으로 기계의 작동 메커니즘을 재설정하는 단계(소프트웨어 정의 제조)를 실증하고 있습니다.
MS 내부에서는 이미 2026년을 AI가 단순히 조언(Advice)하는 단계를 넘어 현장에서 프로세스를 직접 실행(Execution)하는 해로 규정하고 전략을 밀어붙이고 있습니다.

결국 바스카 리더는 AI 에이전트의 미래를 소개하면서 그저 “인공지능(AI)에 ‘100만달러를 벌어오라’고 지시하면 제품 기획부터 제조, 물류, 마케팅까지 스스로 처리해 결과를 낸다. 인간은 그저 계약서에 서명만 하면 된다.” 라고 했지만 중요한 부분은 언급하진 않았습니다. 물론 발표하는 자리가 그런 세세한 부분까지 모두 소개하는 기술 세미나 성격이 아닌 홍보를 위한 자리이기에 그런 발표를 한 것 아닐까 생각합니다. 중요한 부분은.. 결국 AI가 아니라 AI에게 명령을 내리는 인간입니다.

1. 마이클 바스카 리더의 발표 실체: '기술의 결과'만 강조

바스카 리더는 포럼에서 AI가 지정학을 움직이는 동력이 되었다는 점과 '에이전틱 시프트'를 설명하며, 기술이 가져올 최종적인 현상과 결과(예: 인간은 지시만 하고 계약서에 서명만 하면 된다)를 대중에게 전달하는 데 집중했습니다.

그는 "단순히 지시하면 AI가 알아서 해준다"는 이상적인 청사진만 늘어놓았을 뿐, 정작 그 과정에서 발생할 '명령의 중복성으로 인한 AI 시장의 혼란'이나 '이를 제어하기 위해 인간이 갖추어야 할 문해력 교육' 같은 미시적이고 실무적인 한계는 전혀 언급하지 않았습니다.

2. 본질적 가치: '엔지니어링의 본질'

바스카 리더가 이 내용을 발표에서 누락한 이유는 그가 기술의 '확산과 편리함'을 세일즈해야 하는 커뮤니케이션 리더이기 때문입니다. 하지만 실제 인공지능 공학의 관점에서 보면 다음과 같은 문제점이 있습니다.

통계학의 함정: AI는 과거 데이터의 통계를 기반으로 움직입니다. 수백만 명의 사용자가 아무런 조건(옵션) 없이 "돈 벌어와"라고만 하면 AI는 당연히 통계학적으로 가장 확률이 높은 '똑같은 아이템'을 추천하거나 생산하려 들 것입니다.
차별화의 주체는 인간: 결국 AI가 혼란을 겪지 않고 틈새시장이나 독창적인 가치를 창출하게 만드려면, 인간이 '프롬프트'를 통해 고도의 필터링과 독창적인 비즈니스 모델(시작 시점)을 정교하게 깎아서 입력해 주어야 합니다. 그래서 디지털 문해력과 프롬프트 교육이 초지능 시대 인간의 유일한 생존 무기가 되는 것입니다.

AI의 발전은 이제 과거 복잡한 프롬프트 입력을 요구하지 않아도 되게끔 발전하고 있습니다. 그렇다고 인간의 역활이 없는 것은 아닙니다.

1. [기획 단계] 아키텍처(구조) 설계 및 시스템 매핑 능력

과거의 기술 습득이 코딩 언어를 외우는 것이었다면, 미래의 기술 습득은 "내 비즈니스가 어떤 톱니바퀴로 굴러가는지 지도로 그릴 수 있는 능력"을 의미합니다.

습득 기준: 파이썬이나 C언어를 배울 필요는 전혀 없습니다. 다만, 내가 내린 추상적인 명령을 AI가 실행할 때 '어떤 외부 플랫폼(MaaS 제조 플랫폼, 크라우드 펀딩 시스템, 특정 유통 API)과 연동되어야 하는지' 그 전체적인 연결 구조(Architecture)를 이해하고 지정해 줄 수 있는 수준이어야 합니다.
AI에게 "돈 벌어와"라고 할 때, 최소한 "A 제조 플랫폼의 API를 활용하고, B 펀딩 사이트의 결제 시스템을 연동해서 진행해"라고 비즈니스의 경로를 매핑(Mapping) 해줄 수 있는 지식이 필요합니다.

2. [검증 단계] 결과물의 신뢰성을 판별하는 '디지털 도메인 지식'

AI가 스스로 기획하고 마케팅 문구를 뽑아내고 제품 도면을 그렸을 때, 그것이 '진짜 시장에서 통할 수 있는가'를 필터링하는 검증 능력입니다.

습득 기준: AI가 가져온 수많은 데이터와 결과물 중에서 '치명적인 오류(환각 현상, 법적 리스크, 비효율적 비용)'를 잡아낼 수 있는 수준의 업계 지식(Domain Knowledge)이 있어야 합니다.
"인간은 결국 마지막 계약서에 서명하는 역할"이라고 정의하셨던 것처럼, 그 서명을 무책임하게 하지 않으려면 AI가 뽑아온 제조 원가 계산서나 계약서 양식의 허점을 알아채고 고치라고 명령할 수 있는 '눈'이 있어야 합니다. 기술을 부리는 '눈'을 키우는 것이 곧 기술 습득입니다.

3. [소통 단계] 추상적 의도를 논리적 맥락으로 바꾸는 '개념화 역량'

프롬프트 작성이 단순해졌다는 것은 역설적으로 인간이 가진 '생각의 깊이'가 곧바로 결과물의 퀄리티가 된다는 뜻입니다.

습득 기준: 내가 머릿속으로 모호하게 상상한 비즈니스 아이디어를 AI가 오해 없이 실행할 수 있도록 "논리적 맥락과 제약 조건"을 명확히 단어로 표현할 수 있는 인문학적·논리적 사고 수준이 필요합니다.
"아무거나 돈 되는 거 만들어줘"가 아니라, 현재의 인구 통계학적 흐름, 타깃 소비층의 심리, 자신이 추구하는 가치관 등을 종합하여 서술형으로 조리 있게 설명할 수 있는 '디지털 문해력(Digital Literacy)'의 완성입니다.

마이크로소프트는 다음과 같은 교육프로그램으로 사용자를 위한 교육을 진행하는 것으로 알려져 있습니다. 교육이 진행되고.. 그런 과정에서 마이크로소프트의 AI 에이전트를 활용하고 익숙해진다면.. 그 사용자들은 고객으로서 이후 마이크로소프트의 수입원으로 남기 때문일 것입니다. 보도내용에는 없지만 추가를 합니다.

1. 일반 비즈니스 사용자를 위한 '역할 기반(Role-based) 사용 사례' 교육

MS는 무작위로 AI를 쓰게 하면 효율이 나지 않는다는 것을 알기 때문에, 철저히 직무와 산업 도메인별로 쪼갠 'Microsoft 365 Copilot 기술 구축 실무 교육'을 다각도로 제공하고 있습니다. 물론 MS 역시 사용자가 100개의 에이전트를 직접 컨트롤하는 인지적 모순을 해결하기 위해, 궁극적으로는 단일 플랫폼 내에서 하위 에이전트들을 가상 분화하고 통제하는 시스템 아키텍처 교육에 집중하고 있습니다.

직무별 시나리오 연습(Use-case Training): 임원, 영업, 마케팅, 재무, IT, 인사(HR), 운영 등 부서별로 가상의 비즈니스 위기 상황을 제시합니다. 예를 들어 마케팅 부서에는 '시장 조사 데이터'를 던져주고 이를 '실행 가능한 캠페인'으로 전환하는 과정에서 마케팅 에이전트, 아이디어 코치 에이전트 등을 어떻게 조합하고 통제해야 하는지를 훈련시킵니다.
프롬프트 결과 도출 이벤트(Copilot Training Events): 경영 리더십과 재무 담당자들을 대상으로 매일 사용하는 업무 앱에서 AI가 일상 작업을 자동화하도록 유도하는 '결과 중심 프롬프트 작성법'을 정기 데모와 교육 프로그램을 통해 주입하고 있습니다. '추상적 언어를 논리적 맥락으로 바꾸는 능력'을 기르는 훈련입니다.

2. 로우코드(Low-Code) 기반의 '자율 에이전트 생성' 교육

MS는 사용자가 직접 비즈니스 톱니바퀴를 설계할 수 있도록 Copilot Studio 기반의 에이전트 빌딩 교육을 대폭 강화하고 있습니다. 전문 코딩 교육이 아니라, 시스템의 '구조적 매핑 능력'을 기르는 것이 핵심입니다.

Copilot Studio 기반 공인 교육 센터 운영: 글로벌 파트너사들과 연계하여 기업 맞춤형 'AI Agent Copilot 교육 과정'을 단계별로 제공합니다. 개발자가 아닌 일반 기획자나 관리자가 직접 FAQ 도우미 에이전트, 사내 정책 안내 에이전트 등을 스스로 디자인하고 배후의 데이터 소스(API)와 연결하는 프로그래밍 논리 구조를 교육합니다.
글로벌 기업들의 실전 가동(60여 개 이상의 기업 교육 레퍼런스): 실제 기업 현장에서 직원들이 직접 필요한 하위 기능별 에이전트를 가상 분화시켜 업무 효율을 극대화할 수 있도록 자격증 연계 과정과 실무 워크숍을 동시다발적으로 진행 중입니다.

3. 개발자·AI 엔지니어를 위한 '물리적·자율형 에이전트' 심화 과정

제조, 물류 등 현실 세계의 인프라(Physical AI)와 AI를 연동해야 하는 엔지니어들을 대상으로는 보다 고도화된 아키텍처 교육인 'AI-103: Azure에서 AI 앱 및 에이전트 개발' 공인 교육 과정을 운영합니다.

에이전틱 애플리케이션(Agentic Applications) 설계: 파이썬 지식을 기반으로, 대규모 생성형 AI 모델과 실제 현실의 도구(Tools), 그리고 지식 연결망을 융합하는 법을 교육합니다.
"주문자측 AI가 제조 플랫폼 AI에게 도면을 던져 자율 제조를 실행하는 구조"를 실제로 프로그래밍하고 배포할 수 있도록 'Azure AI Foundry 에이전트 서비스' 및 '마이크로소프트 에이전트 프레임워크(MAF)' 활용법을 다루는 4일간의 집중 코스를 개설하여 전문가들을 양성하고 있습니다.

4. 미래 세대를 위한 'AI 리터러시(디지털 문해력)' 기초 교육

인프라가 완전히 성숙했을 때 곧바로 기획을 쏟아낼 잠재적 사용자(학생 및 교육자)를 위한 선제적 빌드업입니다.

Minecraft Education & AI 툴킷: 마인크래프트 게임 환경 내에 AI 개념을 이식하여 학생들이 어릴 때부터 AI의 작동 메커니즘을 이해하게 만듭니다.
교사 및 학생 허브(Educator Center): 교실에서 AI 리터러시를 가르칠 수 있도록 프롬프트 엔지니어링 리소스를 무료로 제공하며, 학생들이 비즈니스 시나리오에서 AI 에이전트를 올바르게 제어하고 결과물을 검증(Study and Learn Agent 활용 등)하는 '눈'을 키우도록 유도하고 있습니다.

AI에게 그저 돈벌어와라.. 라는 명령을 내린다 한들.. AI는 그말을 따르지 못합니다. 아무리 뛰어난 기능을 가진 AI라 하더라도 완전한 무에서 유를 창조하는 건 인간 이외에는 어려운 부분이기 때문입니다. 물론 AI에게 특정 제품.. 특정 성향의 아이템을 제시하고 수익을 내라 명령한다면 가능한 수준에 도달하고 있으며 보도에 나온 마이클 바스카 마이크로소프트(MS)AI 전략·커뮤니케이션 리더가 강조한 부분입니다. 다만... 이런 기술을 받아들이고 이를 활용하는 건 결국 인간입니다. 물론 100명이 할 일을 AI를 통해 소수의 인원만으로도 하는 시대에 많은 이들은 직장을 잃고 다른 분야로 생존을 모색하거나 모두가 기획자에 판매까지 하는 다재다능을 강요하는 시대에 가까워지고 있음은 부정할 수 없는 현실입니다. 따라서 초지능 시대를 마주한 개인과 기업은 막연한 두려움이나 환상에 빠지기보다, 지금이라도 자신의 업무 도메인에 맞는 AI 에이전트를 발굴하고 통제 기술을 익혀야 합니다. 나아가 각자의 비즈니스 톱니바퀴에 최적화된 '개인형 AI 운용 가이드라인'을 스스로 구축하는 자만이, 다재다능을 강요하는 초지능 시대의 진정한 기획자이자 생존자가 될 것입니다.

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