기사 요약
"AI의 파괴적 혁신…제약부터 유통까지 산업 지형 바꾼다"
신기술 향연 '비바테크' 폐막 다양한 AI 활용 사례 소개 지난 11~14일 프랑스 파리에서 열린 유럽 최대 스타트업 행사인 '비바테크 2025'에서는 제약부터 우주까지 산업 전반의 지형을 바꾸고 있는
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프랑스 파리에서 열린 ‘비바테크 2025’ 행사에서 AI의 산업 융합 사례가 집중 조명되었다. AI는 제약 산업에서 임상 성공률을 높이고, 유통업에서는 스마트 쇼핑 경험을 구현하는 등 다양한 분야에서 인간의 업무를 보조하는 기술로 주목받고 있음. 특히 AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라, 보완적 도구로 작용한다는 인터뷰를 확인할 수 있었다.
추가 정보
- RWD(Real World Data): 실제 병원 등 현장에서 수집되는 비정형 의료 데이터. 임상시험 데이터와 달리 현실성이 높아 AI 학습에 유용
- AI 스마트 카트: 카메라·센서·디스플레이가 부착된 쇼핑카트로, 상품 인식 및 셀프 결제를 지원. 인스타카트의 ‘케이퍼 카트’가 대표적
- 바이옵티머스: 프랑스 AI 바이오테크 스타트업으로, 세포~환자 단계의 생물학적 반응 시뮬레이션 기반 신약개발 솔루션 제공
실제 사례
- 아스트라제네카: AI 기반 병리 이미지 분석으로 암 환자 선별 정확도 향상. 신약 개발 초기 단계에서 효율성 제고
- 인스타카트: 미국 유통기업. AI 쇼핑카트 '케이퍼'로 오프라인 매장 자동화 시도
- 깃허브 Copilot: 마이크로소프트 계열. AI가 코드 초안을 생성하고 개발자는 리뷰 및 수정. 인간-기계 협업 모델로 주목
깃허브 Copilot에 대해 추가 정보를 찾던 도중, 바이브 코딩이라는 개념이 흥미로워서 추가적으로 내용을 정리했다.
바이브 코딩(Vibe Coding)
바이브 코딩이란, AI가 코드를 쓰고 사람은 설계 및 검토에 집중하는 새로운 개발 패러다임이다. 즉, 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 자동으로 생성하고, 개발자는 그것을 검토 및 테스트하는 방식의 프로그래밍이다. 2025년 초, 전 테슬라 AI 책임자 안드레이 카르파티가 "코드를 의식하지 않고 개발하는 법"이라며 바이브 코딩이라는 이름을 처음 언급했다.
| 전통적 프로그래밍 | 바이브 코딩 |
| 직접 코드 작성 | 자연어로 기능 설명 |
| 디버깅 직접 수행 | AI가 코드 생성 후 실행 결과 확인 |
| 수동 테스트 | 피드백 기반 반복 수정 |
예시 : "사용자 이름을 입력받고, 길이가 3자 미만이면 오류 메세지를 출력해줘." => AI가 완전한 코드 생성
✅ 장점
- 비개발자도 접근 가능: 기초 코딩 없이도 자동화 가능
- 생산성 극대화: 반복적인 코드 작성 업무를 AI가 대체
- 빠른 MVP(Minimum Viable Product) 구현: 아이디어가 프로토타입으로 전환되는 속도 증가
❌ 단점
- 코드 이해도 부족: 생성된 코드 구조를 파악 못하면 유지보수에 취약
- 보안 이슈: 외부 LLM 활용 시, 코드 유출 가능성
- 복잡 시스템에는 한계: 설계 복잡도가 높을수록 AI 자동화 비효율적
| 기업명 | 내용 |
| GitHub | Copilot으로 코드 70~99% 자동화. 그러나 최종 검토는 인간 몫 |
| Amazon AWS | 개발자 생산성 향상 도구로 ‘CodeWhisperer’ 제공 |
| Y Combinator | 스타트업의 25% 이상이 AI 생성 코드 비중 95% 이상 |
| Apple | Xcode에 바이브 코딩 기능 통합 예정 |
| GitLab | CEO 발언: “AI로 코딩은 쉬워지지만, 오히려 개발자 수요는 늘 것.” |
실제 글로벌 대기업에서도 AI를 활용한 코딩이 확대되고 있음을 확인할 수 있다.
나의 의견
AI는 이제 산업의 경계를 넘어 모든 직무에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 사람이 수년, 수십 년에 걸쳐 학습해온 지식과 통찰을 AI는 단기간에 압축해 실행하며, 나아가 우리가 한 번도 상상하지 못한 방식으로 문제를 재정의하고 있다.
이제 우리는 단순한 ‘직무 수행자’를 넘어, AI를 현업에 어떻게 접목할지 고민하는 전략적 사고가 필요하다고 생각한다. 그 핵심은 도메인 지식 + 프롬프트 역량 + 문제해결력이다. AI는 도구이지 대체자가 아니라는 말이 현실감 없어 보일 수도 있다. 실제로 많은 업무에서 AI가 나보다 더 빠르고 정확하게 결과를 도출하기 때문이다. 그러나 그 결과물을 검토하고, 적용하며, 최종 책임지는 것은 여전히 사람의 역할이다.
- 개발자의 관점에서는, 설령 AI가 코드의 99%를 작성하더라도 그것을 검토하고 설계한 의도를 반영해 조정하는 사람의 판단력이 필수적이다.
- 기획 및 마케팅 측면에서는, AI에게 업무를 지시하는 ‘프롬프트 설계 능력’이 곧 기획력이 됩니다. 단순한 아이디어가 아닌 실행 가능한 언어로 설계하는 능력이 경쟁력이 된다.
- 세일즈 직무에서도 변화는 명확하다. 과거에는 고객 요구사항을 수집해 개발팀에 전달하는 데 그쳤다면, 이제는 AI 기반 프로토타이핑을 통해 바로 기능을 제안하고 시연할 수 있다. 이로써 솔루션 중심 세일즈에서 실행 중심 세일즈로 직무가 전환되고 있다.
결국 이제 모든 직무에서 중요한 것은 프롬프트 설계 역량, 즉 AI를 실험 도구로 활용하고, 현장의 문제를 빠르게 검증할 수 있는 사고력과 실행력이다. 앞으로는 "무엇을 할 수 있는가"보다, "AI를 통해 어떻게 더 빠르고 똑똑하게 해낼 수 있는가"가 진짜 경쟁력이 될 것이다.
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