일본은 지금 황금연휴인 '실버위크'입니다.
도쿄는 연이은 태풍 탓에 도시 기능이 멈춰 섰다지만, 교토와 고베는 언제 그랬냐는 듯 여행하기에 딱 좋은 날씨입니다. 구름 사이로 간간이 볕이 들고 기분 좋은 바람도 스쳐 지나가거든요. 다만 한낮 기온은 여전히 높습니다. 올여름 유럽과 미국에서 그랬듯 이곳 일본에서까지, 누구보다 ‘길고 뜨거운 여름’을 버텨내고 있답니다.
이번 일본 여정의 종착지는 ‘고베 고시엔’으로 정했습니다. 인근 롯코산에서 열리는 아트 페스티벌 덕분에 한여름의 끄트머리에서도 기분 좋은 서늘함을 만끽할 수 있거든요(이곳에서 내려다보는 야경은 부산 황령산에 견주어도 손색이 없습니다).
잠시 뒤에는 한신 타이거스의 홈경기를 직접 관람하고, 경기가 끝나는 6시 반부터는 아시안게임 야구 대표팀의 '한국 vs 대만'전 입중계를 유튜브로 챙겨볼 생각입니다. 이른 아침부터 고시엔역을 노랗게 물들인 한신 팬들의 뜨거운 응원 에너지를 모아 우리 대표팀에게도 힘껏 보내보겠습니다. 이게 뭐 그리 대수냐 싶으실 수도 있지만, 긴 연휴가 끝나면 다시 일상으로 복귀해야 하는 스낵지기의 귀여운 여유 부림 정도로 너그럽게 봐주시면 좋겠습니다.
님, 보름달처럼 풍요롭고 다정한 한가위 보내시고 곧 다시 만나요!
* 미국에서는 정말 시골이라, 친구랑 Target 마트 간 것 외에는 식사-운전-운동-잠만 했습니다. Target은 정말 혜자였어요. 그리고 다행히 오타쿠 조카녀석 덕에 오클랜드, 뉴저지 빅뱅 콘서트 촬영본만 주구장창 돌려봤습니다.
* 현지에서 체감한 일본의 시선은 묘하게 엇갈려 있었습니다. 당장 코앞으로 다가온 '나고야 아시안게임'에 대한 관심은 냉랭할 만큼 식어 있는 반면, 청소년 야구 대표팀(U-18)의 패배가 안긴 충격파는 예상보다 훨씬 묵직했습니다. 국내 언론의 대대적인 조명과 달리 부산고 하현승 선수가 일본 전국 단위의 스포트라이트를 한 몸에 받은 것까지는 아닙니다. 다만 그를 '부산의 오타니'로 호명하며, 정체된 일본 야구의 육성 시스템 전반을 자성 섞인 시선으로 짚어낸 점은 꽤 인상적이었습니다. 지금 열도의 모든 채널은 '태풍' 뉴스만을 쉼 없이 쏟아내고 있습니다. |
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일본 시가현 오미하치만의 타네야그룹은 플래그십 매장 ‘라 코리나’의 가장 좋은 자리에 상업시설 대신 논을 지었습니다. 뒷산의 도토리를 심어 수십 년 뒤 숲이 될 풍경도 함께 설계하고 있습니다.
이런 이들이 말하는 성공은 당대의 매출이 아니라, 다음 세대가 “이곳에서 계속 살고 싶다”고 말할 수 있는 터전을 만드는 일입니다. 하지만 코로나19로 백화점이 문을 닫으며 매출이 급감하자, 타네야는 오랜 직영주의를 깨고 편의점과 슈퍼마켓 판매를 택했습니다. ‘직영 판매’는 꺾을 수 있는 가지였지만, 고객의 일상 가까이에 과자를 두겠다는 본질은 지켜야 할 줄기였기 때문입니다. 이후 매출과 방문객 수는 회복했지만, 타네야가 스스로에게 묻는 진짜 질문은 여전히 숫자 바깥에 있는 것이 현실입니다.
100년의 비전은 오늘을 버텨낸 기업만이 실현할 수 있다는 사실, 그리고 전통은 보존하는 것이 아니라 시대 속에서 이어가는 일이라는 이야기를 해보고자 합니다.
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서른 명의 GD - 고객마다 다른 언어를 써도 될까 |
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AI는 이제 한 번의 촬영으로 유명인의 얼굴과 목소리를 수십 편의 광고에 확장할 수 있게 만들었습니다. 고객마다 다른 도입부와 혜택, 구매 이유를 제시하고 반응이 좋은 버전에 예산을 집중하는 방식입니다.
그러나 브랜드가 유명인에게 기대하는 것은 얼굴만이 아니라, 그가 오랜 시간 쌓아 온 취향과 태도, 그리고 대중의 신뢰입니다. 전환율을 좇아 메시지를 끝없이 바꾸다 보면, 정작 모델을 기용한 이유와 브랜드의 고유한 인상이 희미해질 수 있습니다. 코카콜라의 ‘셰어 어 코크’가 보여주듯 개인화는 각기 다른 소비 경험을 만들면서도 ‘누군가와 나눈다’는 하나의 의미로 수렴할 때 힘을 발휘합니다.
AI 광고 시대의 핵심은 더 많은 버전을 만드는 기술이 아니라, 무엇을 유연하게 바꾸고 무엇을 끝까지 반복할지 정하는 브랜드의 기준입니다.
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독일 리들 물류센터와 매장 사이, 단 400미터의 공도를 운전석 없는 전기 트럭이 달리기 시작했습니다. 스웨덴의 아인라이드가 독일 최초로 얻어낸 레벨 4 무인 주행 허가입니다. 하지만 최고 속도는 시속 25킬로미터, 트럭 뒤에는 안전 차량이 따라붙습니다. 2019년 스웨덴에서 시작한 300미터 구간과 비교해도, 7년 동안 확장된 현실의 도로는 100미터 남짓입니다.
아인라이드는 ‘운전석을 없앤 물류’를 내세워 성장했지만, 현재 사업 수익의 대부분은 운전기사가 모는 전기 트럭과 운송 운영 소프트웨어에서 나옵니다. 다만, 500대의 테슬라 세미 도입 계획 역시 막대한 투자와 연 14% 수준의 자금조달 비용이라는 부담을 안고 있습니다. 반면, 운전석에 안전요원을 둔 마스오토는 실제 유상 화물을 싣고 7,000킬로미터 노선을 달립니다.
무인화의 꿈과 상용화의 거리 사이, 기술·규제·자본이 만들어낸 자율주행 화물 운송의 현실을 대해서 고민해봅니다.
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[생각비틀기]
미국으로 가는 비행기에서 옆자리에 앉았던 영국 출신 이탈리아인 할아버지(본인이 이 정체성을 유난히 진심으로 강조)는 스몰토크 중 내가 “South Korea”라고 하자마자 “너도 North Korea에 갈 수 있어?”라고 물었습니다. 그러더니 곧 “혹시 SK하이닉스 다니니?”라며 주식 이야기로 넘어갔죠. 일본에 와서는 우연히 스모 경기를 함께 본 대만인 친구가, 일본 여행 중 가장 많이 들은 질문이 “혹시 TSMC 다니니?”였다고 했습니다. 특별히 내세울 것 없는 자신의 처지가 너무 야속하다는 듯, 한국인인 너도 그러냐고 물었었죠.
그때부터 그 불편했던 칼럼이 계속 생각났습니다. 워라밸은 사치이고, 나중에 사면 된다는 말. 개인의 삶과 정체성마저 자신이 소속된 국가의 대표 기업, 혹은 시장에서 거래되는 어떤 가치로 환원되는 순간이 있습니다. 우리는 그 환원에 불편함을 느끼면서도, 한편으로는 너무도 쉽게 그것을 이해하고 받아들이는 게 아닌가 생각하면서 말이죠.
님은 어떤 면에서 이 글을 읽고 계실까요? 거지슈퍼맨 입장에서, 에밀 바의 글이 그저 나라가 다르니까로 봐야할까요?
* 타이틀은 별로지만, 불편한 조언과 좀 달라서 같이 보시면 좋을 거 같아요.
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지난 레터, 'Waymo, Tesla'에서 자율주행차량이 제대로된 판단을 위해서 복수의 인공지능 voting 운영과 함께 마지막을 Rule 기반으로 결정을하는 ISO 8800이 제안되고 있음을 보강했으면 좋겠다는 피드백이 있었습니다.
[내용 보강]
완성차의 AI·ML 기반 안전 기능을 위한 자동차 특화 AI 안전 프레임워크로는 ISO/PAS 8800:2024이 있습니다. 정식 명칭은 Road vehicles — Safety and artificial intelligence이며, 2024년 12월 공개된 PAS(Publicly Available Specification)입니다. 다소 오해할 수 있는데, “여러 AI가 투표하고 룰 기반으로 최종 판단하라”는 특정 기술 설계 표준은 아닙니다. 다중 모델 voting, 센서 융합, 룰 기반 safety supervisor는 위험을 줄이기 위해 선택할 수 있는 구현 수단일 뿐입니다. 즉, ISO 8800은 의무화한 설계 패턴이 아니라, AI의 불확실성에 대응하기 위해 OEM이나 Tier-1이 채택할 수 있는 하나의 안전 설계 수단이라고 봐야겠죠. 즉, ISO 8800의 핵심은 AI의 오인식·미인식·불확실성·데이터 편향·환경 변화가 차량 안전사고로 이어지지 않음을 증명하는 데 있습니다.
* 따라서 완성차는 AI 모델의 평균 정확도만으로 출시를 결정할 수 없게 됩니다. 대신 ODD, 데이터 대표성, 희귀·경계 상황, 성능 한계, 모델 불확실성, 안전 개입 논리를 체계적으로 관리해야 합니다. AI 판단이 불확실하거나 입력이 학습 범위를 벗어날 때 차량이 감속·경고·기능 제한·최소위험상태 전환을 하도록 설계할 수 있죠. 이때, 핵심 산출물은 “이 AI 기능이 차량 수준에서 충분히 안전하다”는 추적 가능한 safety case입니다. 이는 위험 분석, 안전 요구사항, 데이터·모델·SW 형상관리, 시험 증거, 런타임 모니터링을 연결됩니다. OEM에는 Tier-1·AI 솔루션사에 대한 데이터·모델·OTA 변경관리와 안전 증빙 요구의 공통 언어가 됩니다. * 마무리하자면, ISO 8800은 완성차가 AI를 “정확도가 높은 소프트웨어 기능”으로만 관리하는 방식을 넘어, 예측 불가능성과 데이터 의존성을 전제로 차량 수준 안전을 증명하고 지속적으로 유지하는 체계로 관리하게 만드는 표준입니다. 다중 AI voting과 rule-based 최종판단은 좋은 출발점일 수 있지만, ISO 8800의 본질은 그 구조를 채택하는 데 있지 않습니다. 그 구조가 포함된 전체 시스템이 실제 도로 환경에서 허용 불가능한 위험을 만들지 않는다는 검증 가능한 안전 논증을 만드는 데 있습니다.
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