컨티스 데일리뉴스 · Daily #011
2026년 10월 4일 (KST)
오늘의 한 줄 총평
공인회계사 12명이 평균 37점을 받은 월말 결산 과제를 AI는 스무 번 모두 100점, 그것도 10분 안에 끝냈음. 그런데 같은 주에 AI 회사는 ‘AI를 회사 일에 실제로 붙일 사람’을 1만 명 키우겠다고 1억 달러를 내놨음. AI가 일을 잘해도 우리 공장 데이터와 업무에 맞춰 붙이는 사람이 없으면 아무것도 안 바뀐다는 뜻. 도구보다 그 도구를 붙일 사람부터 챙기는 게 순서
① 자동차 — 현대차·기아 미국 9월 판매 역대 최대, 하이브리드가 이끌어
현대차 미국법인은 9월에 7만 7,439대를 팔아 1년 전보다 9% 늘었고, 9월 기준 가장 많이 팔았음. 하이브리드 판매는 39% 늘어 전체의 28%를 차지. 기아 미국법인도 7만 7,009대로 18% 늘며 월 기준 최대 기록을 세웠음. 다만 전 세계 기준으로는 현대차가 30만 7,998대로 16.0% 줄었고, 기아는 28만 1,984대로 5.1% 늘어 엇갈렸음. (아시아경제 · 뉴스핌 · 현대차 미국법인)
☞ 컨티스AI 한마디: 미국에선 하이브리드가 잘 팔리는 중. 완성차 협력사라면 4분기 하이브리드 차종 부품 물량이 늘어날 수 있으니 주문 예측부터 다시 맞춰 보기
② AI와 일터 — AI 회계 마감 정확도 100%, 회계사 평균은 37%
AI 평가 회사 머코어(Mercor)가 10월 1일(현지시간) 공개한 실험에서, 공인회계사 12명(평균 경력 5년 반)이 실제와 비슷한 월말 결산 과제 4개를 푼 평균 점수는 약 37%였음. 앤트로픽의 AI ‘클로드 오퍼스 5’는 스무 번 시도 모두 100%를 받았고 한 번에 10분도 안 걸렸음(회계사는 30~180분). 비용도 AI가 약 49배 쌌다고 함. 다만 머코어는 고객과 이야기하고 사정을 파악하는 일은 이번 실험에서 재지 않았다고 선을 그었음. (AI타임스 · 머코어)
☞ 컨티스AI 한마디: 정해진 규칙대로 숫자를 맞추는 일은 AI가 이미 사람보다 빠르고 정확함. 공장으로 치면 원가 집계·재고 대사(장부와 실물 맞추기) 같은 월말 업무부터 AI에 맡겨 보고, 최종 확인은 사람이 하기
③ 로봇 — 손목 카메라 없이 정밀 작업하는 로봇 AI, 뉴로메카·KAIST가 개발
로봇 회사 뉴로메카가 KAIST 김민준 교수 연구팀과 함께 머리에 단 카메라 한 대만으로 정밀하게 물건을 다루는 로봇 AI 기술(SCDP)을 개발해 10월 2일 공개. 로봇 손끝이 움직일 길을 미리 보고, 화면에서 필요한 부분만 골라 자세히 들여다보는 방식. 컴퓨터 모의 실험의 어려운 과제에서 성공률 82.5%로 기존 방식(74.2%)보다 높았고, 실제 로봇팔로 컵 손잡이를 잡는 실험에선 85% 성공. 휴머노이드 ‘에이르(EIR)‘로 겹친 종이컵을 양손으로 떼어 내는 작업도 보여 줬음. 논문은 국제 로봇학습 학회 CoRL 2026에 실렸음. (로봇신문 · 뉴스핌)
☞ 컨티스AI 한마디: 로봇 손목에 다는 카메라는 케이블이 끊기고 렌즈가 더러워져 자주 손이 가는 부품. 카메라 수를 줄여도 정확도가 나온다면 유지보수가 그만큼 쉬워짐. 다만 아직 연구 단계라 현장 적용은 지켜보기
④ AI 장비 — 엔비디아 책상용 AI 컴퓨터 64GB 모델, 4,999달러에 출시
엔비디아가 10월 2일(현지시간) 책상 위에 두고 쓰는 AI 컴퓨터 ‘DGX 스파크’에 메모리 64GB 모델을 추가한다고 발표. 값은 4,999달러(약 674만 원)부터이고, 10월 23일 에이서·에이수스·델·기가바이트·HP·MSI를 통해 판매. 엔비디아는 이 한 대로 최대 1,000억 개 매개변수 AI 모델을 클라우드에 데이터를 보내지 않고 돌릴 수 있다고 설명. 기존 128GB 모델은 메모리 값이 올라 6,950달러가 됐음. (AI타임스 · 엔비디아)
☞ 컨티스AI 한마디: 도면·품질 기록처럼 밖으로 내보내기 꺼려지는 자료를 사내에서 AI로 돌려 보고 싶은 공장에겐 선택지가 하나 늘었음. 다만 장비부터 사기보다 어떤 일에 쓸지 먼저 정하고 시험해 보기
⑤ AI 인력 — 앤트로픽, ‘AI 현장 적용 엔지니어’ 1만 명 키운다
앤트로픽이 10월 2일(현지시간) ‘클로드 프론티어 아카데미’를 열고, 2027년 말까지 1억 달러(약 1,347억 원)를 들여 AI를 기업 실제 업무에 붙이는 엔지니어(FDE) 1만 명을 키우겠다고 발표. 며칠간 교육을 받은 뒤 12주 동안 자기 회사에서 실제 AI 프로젝트를 이끄는 방식이고, 첫 자격은 2027년 초에 나옴. 첫 참여사는 액센추어·딜로이트·맥킨지·모건스탠리 등. (AI타임스 · 앤트로픽)
☞ 컨티스AI 한마디: 큰 회사도 ‘AI를 잘 아는 사람’보다 ‘우리 업무와 AI를 함께 아는 사람’이 모자라다는 얘기. 공장도 외부 전문가에만 맡기지 말고, 현장을 잘 아는 직원 한 명을 AI 담당으로 키우는 게 오래 감
⑥ 챙길 것 — 연휴 끝나기 전 정리할 ‘주문·월말 업무·AI 담당’ 3가지
・ 하이브리드 부품 주문 — 미국 수출 차종에 들어가는 부품이 있다면 4분기 주문 예측을 완성차 쪽과 다시 맞춰 두기. ・ 월말 반복 업무 목록 — 원가 집계·재고 대사처럼 매달 규칙대로 하는 일을 적어 보고, AI에 먼저 맡겨 볼 일 하나를 고르기. ・ AI 담당자 한 명 — 현장과 데이터를 함께 아는 직원을 정해 AI 도입을 맡기고, 공부할 시간을 따로 잡아 주기.
☞ 컨티스AI 한마디: 오늘 뉴스(①②⑤)를 공장 말로 바꾸면 ‘주문은 늘고, 반복 업무는 AI가 잘하고, 붙일 사람이 모자라다’. 연휴 끝나고 첫 회의 안건으로 이 세 가지면 충분함
오늘의 한마디
“변하지 않아도 된다. 살아남는 것은 의무가 아니니까. — W. 에드워즈 데밍”
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