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레이밴 메타 스마트 글래스, 더 똑똑하고 재미있어진 이유 스마트 글래스의 시대가 본격적으로 열리고 있다!메타(Meta)와 레이밴(Ray-Ban)이 협업한 ‘레이밴 메타 스마트 글래스’가 더욱 강력한 AI 기능과 편리한 업그레이드를 선보이며 돌아왔다.이제 단순한 웨어러블 기기를 넘어, 음성 명령, 실시간 번역, 시각 인식, 엔터테인먼트 기능까지 모두 갖춘 스마트한 동반자로 자리 잡을 전망이다.📌 어떤 점이 달라졌을까? 지금부터 하나씩 살펴보자!📌 1. AI 기능, 더욱 자연스럽고 직관적으로!이제 AI와의 대화가 훨씬 더 자연스럽고 스마트해졌다.연속 대화 지원✅ 이전: "Hey Meta"를 매번 호출해야 했음.✅ 지금: 연속 대화 가능, 한 번 호출하면 계속 이어서 질문 가능!시각적 인식 향상✅ 이전: "Look and tell me"라고 명령해야 했음.✅ 지.. 2025. 3. 1.
MZ사원과 꼰대부장, 서로 다른 세대가 세대차를 넘어 함께 성장하는 법 한 조직 안에 최대 5개 세대가 함께 일하는 시대!베이비붐 세대부터 Z세대까지, 서로 다른 배경과 가치관이 공존하는 만큼 의사소통과 협업 방식도 달라졌습니다.서로의 차이를 극복하고, 강점을 살려 시너지를 내는 방법은 무엇일까요?세대차를 넘어서, 팀을 하나로 만드는 실전 전략을 알아봅시다!📌 목차왜 세대차가 심화될까?세대 간 커뮤니케이션의 핵심나이 많은 팀원과의 협업 전략다양한 세대를 융화하는 리더십 팁조직 문화와 개인별 동기부여## 왜 세대차가 심화될까?과거에는 조직 내 세대가 많아야 3~4개였다. 하지만 기술 발전과 기대 수명 증가로 인해 이제는 5개 이상의 세대가 함께 일하고 있다.세대차가 발생하는 이유1️⃣ 다른 성장 환경 → 아날로그 시대 vs 디지털 네이티브2️⃣ 일하는 방식의 차이 → 대면 .. 2025. 3. 1.
팀을 성장시키는 피드백, 어떻게 할까? 피드백은 단순한 '잘했어'나 '이 부분을 고쳐'라는 지적이 아닙니다. 팀원들이 자신의 강점을 발견하고 발전할 수 있도록 돕는 과정이죠. 하지만 많은 리더들이 ‘문제점 개선’에만 초점을 맞추다 보니, 오히려 팀원들의 성장을 막기도 합니다.그렇다면 어떻게 하면 팀을 더 강하게 키울 수 있을까요? 🎯📌 목차피드백이 왜 중요한가?약점 보완보다 강점 강화실수 지적의 한계팀을 성장시키는 대화 방법간단한 실천 팁1. 피드백이 왜 중요한가?리더의 핵심 역할은 팀원의 성장을 돕는 것!대부분의 피드백이 "문제점을 개선하는 것"에 집중되는 경우가 많습니다. 하지만 '부족한 부분을 지적하는 방식'만으로는 팀원들이 자신의 잠재력을 충분히 발휘하기 어렵습니다.✅ 강점을 강화하는 피드백이 더 효과적입니다.부족한 점을 고치는 것.. 2025. 3. 1.
학위보다 스킬이 더 중요한 시대! 급변하는 시대, 기업들이 채용 기준을 바꾸고 있습니다. 이제는 학위보다 '실제 업무 능력'이 더 중요한 평가 요소가 되고 있죠. IBM의 전 CEO 지니 로메티(Ginni Rometty) 역시 "스스로 배워 나가는 역량이 가장 중요한 힘"이라고 강조했습니다. 과연 스킬 기반 채용이 기업과 개인에게 어떤 가치를 가져다줄까요? 🤔📌 목차변화하는 채용 트렌드와 필요성IBM 전 CEO 지니 로메티의 통찰스킬 기반 채용이 기업에 주는 혜택조직 문화와 리더십의 변화미래를 위한 준비## 변화하는 채용 트렌드와 필요성과거에는 학위가 취업의 필수 조건이었지만, 이제는 상황이 달라졌습니다. 📉 전 세계적으로 업무 환경이 빠르게 변화하면서, 특정 학위를 취득했더라도 새로운 기술을 익히지 않으면 도태되기 쉽습니다. 반면.. 2025. 2. 28.
대학생 인공지능 활용, AI 시대를 준비하는 필수 전략 AI(인공지능)가 교육·업무·산업 전반을 혁신하는 가운데, 대학생 인공지능 활용은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있다.특히, 챗GPT 같은 생성형 AI의 등장으로 대학생들이 AI를 효과적으로 활용하는 방법이 중요한 시대가 되었다.최근 와튼스쿨(Wharton)이 AI & 애널리틱스 이니셔티브(WAAI, Wharton AI and Analytics Initiative)를 출범하며, 대학생들이 AI를 보다 실질적으로 배울 수 있는 환경을 조성하고 있다.이 글에서는 AI 시대를 대비하는 대학생들을 위해, 인공지능을 어떻게 활용하고 학습해야 할지 실용적인 전략을 정리해본다.1. 대학생 인공지능 활용, 왜 지금이 기회인가?AI가 빠르게 확산되면서, 대학생들이 이를 실제 학습과 실무에 적용할 수 있는 기회도 함께.. 2025. 2. 27.
AI 이미지 생성의 편향 문제, 어떻게 해결할 수 있을까? AI 기반 텍스트-이미지 생성기를 사용할 때, 특정 직업이나 역할에 대한 편향된 이미지가 나타나는 경우가 많다.예를 들어, “컴퓨터 프로그래머”를 입력하면 젊은 백인 남성이 주로 등장하고, “어린이집 교사”를 입력하면 대부분 여성으로 표현된다.이러한 AI의 편향(bias)은 단순한 오류가 아니라, AI가 학습한 데이터에 내재된 사회적 고정관념이 반영된 결과다.이를 해결하기 위해, 와튼스쿨의 카틱 호사나가르(Kartik Hosanagar) 교수와 푸슈카르 슈클라(Pushkar Shukla) 연구원이 개발 중인 TIBET(Text to Image Bias Evaluation Tool) 툴이 주목받고 있다. 1. AI 이미지 생성기의 편향, 왜 문제가 될까?① AI가 특정 집단만 대표할 때“컴퓨터 프로그래머”.. 2025. 2. 26.

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