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축산업의 데이터 활용 수준은 우리의 상상을 훌쩍 넘어섭니다. 수정란의 품질을 이미지 모델로 판별하고, 소의 위 속에 센서를 넣어 건강 상태를 실시간으로 모니터링합니다. DNA 염기서열을 분석해 태어나기도 전부터 소의 품질을 예측하고, 성 판별 정액으로 원하는 성별의 소를 태어나게 할 수도 있습니다. 축산 데이터 사업을 운영하는 앤틀러의 나영준 대표님을 모시고 데이터 기술이 축산업계 현장을 어떻게 혁신하고 있는지 들어보았습니다. ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/uQLC12mKGEk ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

축산업은 그저 가축을 키우는 산업이 아닙니다. 인공수정부터 사료 배합, 도축, 유통까지 수많은 단계가 있고, 각 단계마다 데이터가 쏟아집니다. 문제는 이 데이터들이 흩어져 있고, 정리되지 않은 채 방치되고 있다는 겁니다. 이걸 한데 모아 연결하면 어떤 일이 가능해질까요? 축산 데이터의 가능성을 현실로 만들고 있는 앤틀러 나영준 대표님과 이야기 나누었습니다. ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/qj45SMPYzBQ ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

"직원들과 이야기했어요. 우리가 신입을 뽑을까? 다들 '굳이?'라는 반응이었습니다." 이것은 IT 스타트업만의 이야기가 아닙니다. 언론사도 곧 같은 질문을 하게 될 것입니다. 데이터 수집, 분석, 기사 작성까지 AI가 해낸다면, 신입 기자의 역할은 무엇일까요? 실제로 언론사를 위한 AI 프로젝트를 진행하며 발견한 사실이 있습니다. 아이템을 잡는 것, 그것만 빼면 데이터 분석의 모든 과정을 AI가 수행할 수 있습니다. 조사 설계, 데이터 수집, 통계 분석, 심지어 문헌 검토까지. 기자의 본질은 무엇일까요? AI 시대 뉴스룸은 어떻게 변화해야 할까요? AI 시대 언론 현장에서 실제로 어떤 일들이 벌어지고 있는지, 언더스토어 강태영님과 함께 이야기 나누었습니다. ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/EkaCHQzQ9ig ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

AI가 기사를 쓴다는 말에 언론사 현장의 반응은 차가웠습니다. 기술이 아직 멀었다는 불신, 일자리를 잃을지 모른다는 불안이 교차하죠. 하지만 AI 서비스의 최대 약점인 할루시네이션 문제를 정면돌파하자 상황이 달라졌습니다. 학술 데이터베이스를 직접 연결하고, 검증 과정을 세분화한 결과는? 대선 토론회 120분 동안 123개의 팩트체크를 실시간으로 수행했습니다. 1분마다 하나씩, 인간 기자로는 상상할 수 없는 속도죠. 현장의 저항이 경탄으로 바뀌기까지의 여정, 언더스코어 강태영님과 함께 이야기 나누었습니다. ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/asZSt7vCpJs ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

ChatGPT가 등장한 지 3년. 이제 AI는 단순히 보조 도구가 아니라 실제 콘텐츠 생산의 주역이 되고 있습니다. 언론사 기사 자동 생성, 실시간 팩트체크, 논문 요약까지. 언더스코어의 강태영님은 이미 이 모든 것을 현실로 만들고 있습니다. 120분간 진행되는 토론회에서 123개의 팩트체크 카드를 실시간으로 생성하는 시스템. 하루 수백 개의 기사를 자동으로 작성하는 AI. 앞으로 언론은 어떻게 변해갈까요? 데이터홀릭 멤버들과 이야기 나누었습니다.

코로나 전후 반중정서는 어떻게 변했을까요? 온라인 댓글 수천만 개를 AI가 분석해 답을 찾습니다. 혐오 표현 분류, 정치 성향 판단, 타겟 국가 식별까지 자동으로 처리합니다. 대법관들의 판례를 읽고 진보-보수 성향을 파악하는 작업도 이제는 AI의 몫입니다. 데이터 분석, 서비스 개발, 콘텐츠 제작 전 영역에서 AI를 활용하는 언더스코어 강태영 대표와 함께 AI 시대 데이터 분석의 판도가 어떻게 바뀌었는지 이야기 나누었습니다!

영국의 대학들은 AI를 활용한 혁신적인 교육 모듈을 개발하고 있습니다. 학생들은 이제 역사 속 인물과 대화하듯 학습하고, AI와 함께 문제를 정의하며 데이터를 분석합니다. 이 과정에서 비판적 사고, 컴퓨팅 사고, AI 리터러시를 체계적으로 학습합니다. 하지만 여전히 과제는 남아있습니다. 학생들이 정말로 학습했는지를 AI가 제대로 평가할 수 있을까요? AI와 함께 공부하는 시대, 대학 교육은 어떻게 변화하고 있을까요? 런던 베이즈 비즈니스 스쿨의 이상석님을 모시고 이야기 나누었습니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/5P3uDIySDic ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25200637 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

AI의 등장으로 "너 코딩할 줄 알아?"보다 "너 뭘 만들어봤어?"가 더 중요한 질문이 되는 시대가 왔습니다. 지식의 양이 아니라 실행의 경험이, 학력이 아니라 포트폴리오가 경쟁력이 되는 세상입니다. 하지만 교육 현장은 혼란스럽습니다. AI가 코딩도 하고, 이미지도 만들고, 데이터 분석도 척척 해내는 지금, 우리는 대체 무엇을 배워야 할까요? 학생들은 "왜 굳이 이걸 배워야 하나요?"라고 묻습니다. AI에 과잉 의존하는 것을 두려워하면서도, 동시에 AI 없이 하는 학습은 불안해합니다. 교수들은 자신이 가르치는 모든 것이 곧 무의미해질지 모른다는 고민에 빠집니다. 이 혼란스러운 시대를 헤쳐나갈 실마리를 런던 베이즈 비즈니스 스쿨의 이상석님과 함께 찾아봤습니다. 정보의 홍수에 압도되지 않고 실제로 행동하는 사람, 경험으로 증명할 수 있는 사람이 필요한 지금, 교육이 나아가야 할 방향을 모색했습니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/nmCppcuGc34 ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25200636 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

AI 사용을 놓고 벌어진 대학 토론회. 대학은 AI 사용을 금지하지만 학생들은 "어차피 당신들도 쓰잖아요"라며 반박합니다. 법대 교수는 AI가 만든 가짜 판례를 적발하기 위해 3일간 사서를 동원하고, 학생들은 "우리는 비판적으로 검토할 능력이 있다"며 맞섭니다. 학생들은 AI 검출기를 우회하는 법, 구글 NotebookLM으로 효율적으로 공부하는 법도 모두 알고 있습니다. 런던 베이즈 비즈니스 스쿨의 이상석님을 모시고 런던의 한 대학에서 벌어진 흥미로운 토론회 이야기와 함께, AI 시대의 새로운 교육 방향을 모색해봤습니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/6znBCwaFOTE ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25200635 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

영국 대학 도서관에서 학생들이 열어놓은 노트북 화면을 보면 전부 ChatGPT가 열려 있습니다. 수업 중에도 AI와 대화하며 강의를 듣습니다. 92%의 학생들이 AI를 사용하는 시대, 교육은 어디로 가야 할까요? 복사-붙여넣기를 넘어선 진짜 학습이란 무엇일까요? 영국의 대학들은 구술시험으로 회귀하고, 실무 중심의 토론식 수업으로 전환하고 있습니다. 런던 베이즈 비즈니스 스쿨에서 AI와 조직을 연구하고 계신 이상석님을 모시고 대학에서 어떤 변화가 일어나고 있는지 교육 현장의 생생한 이야기를 들어보았습니다. ● people analytics 2025 컨퍼런스 https://www.offpiste.ai/pa2025 ● PA 진단모델 서베이 https://doosansandbox.qualtrics.com/jfe/form/SV_6WDWR8Ja7P2fVeS ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/9i1qPLn0BgU ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25200141 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

HR에서 AI를 쓴다고 하면 대부분 자동화부터 생각합니다. AI로 면접을 보고, 인사 평가를 하고, 실시간으로 메신저 데이터를 분석해 조직문화를 진단하는 식이죠. 하지만 그게 정말 우리가 원하는 방향일까요? 정작 중요한 건 사람과 사람이 만날 때 일어나는 화학 작용이 아닐까요? 사람을 직접 만나 이야기를 나누고 챙기는 일만큼은 자동화할 수 없는 것이죠. AI 시대에 더욱 중요해지는 HR의 본질적 가치는 무엇인지, 원티드랩 윤명훈 사업총괄님과 함께 고민해 보는 시간을 가졌습니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/1DpwnWW1gFQ ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25186493 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

HR 현장에서 AI가 어떻게 활용되고 있을까요? 화려한 홍보와는 다른 현실적인 이야기들이 있습니다. 인사규정 챗봇부터 채용 평가 시스템 개발까지, 실제로는 어떤 어려움들이 있는지 원티드랩 윤명훈 사업총괄님과 솔직한 대화를 나누었습니다. 기대와 현실 사이의 간극, 그리고 진짜 효과적인 활용법은 무엇인지 들어보세요! ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/NlM7NpeMNoY ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25186491 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

"우리는 데이터에 기반해서 HR을 합니다!" 화려한 차트와 대시보드로 무장한 HR팀들이 늘고 있습니다. 대시보드 개발이 HR 분야의 대표적인 AI 활용 사례로 꼽히며 모든 기업의 필수 과제처럼 여겨지고 있습니다. 하지만 대시보드는 정말 필요할까요? 겉보기엔 멋있지만 정작 경영진이 계속 보지 않아 무용지물이 되는 아이러니한 상황입니다. 빅데이터 붐 때와 비슷한 패턴이 반복되고 있는 건 아닐까요? 왜 모든 기업이 HR 대시보드를 만들려고 할까요? AI 열풍 속에서 HR 대시보드가 인기 있는 진짜 이유, 원티드랩 윤명훈 사업총괄님이 말하는 HR 현장의 리얼한 목소리를 들어보세요. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/zzaA_X51YfI ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25186490 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

"AI가 사람보다 더 공정하게 채용할 수 있다"는 주장, 어떻게 생각하시나요? 실제로 많은 기업들이 AI를 활용한 채용 시스템을 도입하고 있지만, 여전히 해결되지 않은 문제들이 많습니다. AI가 서류 심사부터 면접까지 모든 과정에 스며들고 있는 지금, 과연 최종 결정까지 맡겨도 될까요? 원티드랩 윤명훈 사업총괄님과 함께 AI 채용의 현실과 한계, 그리고 미래에 대해 이야기 나누었습니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/ATUfBHt-ZS4 ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25186489 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4

AI가 개발자 생태계를 완전히 뒤바꿔 놓고 있습니다. 코딩뿐만 아니라 기획부터 디자인까지 모든 걸 혼자 소화하는 '슈퍼 개발자'들이 시장을 독점하는 시대가 오면서, 평범한 개발자나 중간 단계의 다른 직업들은 설자리를 잃고 있어요. 그런데 여기서 역설적인 상황이 벌어지고 있습니다. AI 프로젝트 의뢰는 쏟아지는데, 실제 경험을 가진 사람을 찾기는 너무 어려워요. 모든 게 새로운 영역이다 보니 '베테랑'이 존재하지 않거든요. 결국 모든 역량을 갖춘 소수의 '슈퍼 개발자'들에게만 기회가 주어지는 승자독식 구조가 형성되고 있습니다. 이런 과도기적 상황에서 개발자들은 어떤 전략을 세워야 할까요? 원티드랩 윤명훈 사업총괄님과 함께 AI 시대의 일자리 변화를 전망합니다. ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/jLGEWmofsZQ ■ 팟빵에서 듣기 https://www.podbbang.com/channels/1771386/episodes/25186488 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc ● 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4