검색결과 총 299건
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배터리도 'AI·인재 전쟁'…LG엔솔, 최연소·외국인 연구위원 앞세워 기술 판 재편
[경제일보] 글로벌 배터리 기업 LG에너지솔루션이 역대 최대 규모의 연구·전문위원을 선임하며 '인재 중심 기술 경쟁'에 속도를 내고 있다. 단순 생산 능력 확대를 넘어 AI·소프트웨어 기반 연구 역량을 전면에 배치하는 방식으로 배터리 산업 경쟁의 축을 바꾸려는 전략으로 해석된다. 15일 업계에 따르면 LG에너지솔루션은 2026년 신규 연구·전문위원 17명을 선임했다. 이는 역대 최대 규모로 어려운 업황 속에서도 미래 경쟁력 확보를 위한 핵심 인재 투자를 확대하겠다는 의지가 반영된 결정이다. 이번 인사의 특징은 명확하다. 최연소 연구위원(1989년생), 분사 이후 첫 외국인 연구위원, AI 분야 첫 연구위원 선임 등 '젊음·다양성·AI' 세 축이 동시에 부각됐다. 평균 연령도 만 44세로 낮아지며 세대 교체 흐름이 뚜렷해졌다. 배경에는 배터리 산업의 경쟁 구조 변화가 자리한다. 과거 배터리 산업은 생산능력(캐파)과 원가 경쟁력이 핵심이었다. 대규모 설비 투자와 규모의 경제를 확보한 기업이 시장을 주도하는 구조였다. 그러나 최근 들어 경쟁의 초점이 빠르게 이동하고 있다. 배터리 성능을 좌우하는 요소가 소재·공정에서 데이터·알고리즘까지 확장되면서 '얼마나 많이 만드느냐'보다 '얼마나 정교하게 설계하고 예측하느냐'가 중요해지고 있는 것이다. 이 과정에서 AI의 역할이 급격히 커지고 있다. 배터리 개발은 수천 번의 실험과 검증을 거쳐야 하는 복잡한 과정이지만, AI를 활용하면 설계·성능 예측·수명 분석을 동시에 수행할 수 있다. 특히 충전 조건 최적화, 열화 예측, 불량 분석 등에서 AI는 개발 기간 단축과 비용 절감 효과를 동시에 제공한다. 이번에 선임된 AI 연구위원 역시 배터리 설계부터 검증까지 전 과정에 AI 모델을 적용하는 연구를 맡게 된다. 이는 배터리 산업이 ‘경험 기반 제조’에서 ‘데이터 기반 설계’로 전환되고 있음을 보여주는 사례다. 다양성 확대 역시 전략적 선택으로 읽힌다. 특히 외국인 연구위원 선임은 글로벌 인재 확보 경쟁이 본격화되고 있음을 보여준다. 배터리 산업은 소재, 전기화학, 공정, AI 등 다양한 기술이 융합되는 분야로 특정 국가 인력만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. 특히 글로벌 고객사 대응과 기술 표준 경쟁까지 고려하면 연구 조직의 다국적화는 필수 요소로 자리 잡고 있다. 이 같은 변하는 '엘리트 연구자 중심 체계' 강화로 이어지고 있다. 연구·전문위원은 단순 고급 인력이 아니라 기술 방향을 결정하는 리더 역할을 맡는다. 미래 전략 수립, 핵심 기술 개발, 생산 혁신 프로젝트를 주도하며 조직 전체의 기술 수준을 끌어올리는 축이다. 이는 글로벌 빅테크 기업들이 운영하는 '테크니컬 펠로우(Technical Fellow)' 제도와 유사한 구조로 연구자가 관리직이 아닌 기술 전문가로 성장할 수 있는 별도의 트랙을 강화하는 흐름이다. 주목할 지점은 '토탈 솔루션 프로바이더' 전략이다. LG에너지솔루션은 단순 배터리 셀 제조를 넘어 AI, 소프트웨어, 시스템까지 결합한 통합 솔루션 기업으로의 전환을 추진하고 있다. 이번 인사는 그 방향성을 인재 구조에서 구현한 사례로 볼 수 있다. 셀 개발뿐 아니라 AI·SW 인력을 대폭 확대했다는 점은 배터리 기업이 제조업에서 기술 플랫폼 기업으로 진화하고 있음을 보여준다. 다만 핵심 인재 선발이 실제 사업 성과로 이어지기 위해서는 연구 성과를 양산 공정과 연결하는 실행력이 뒷받침돼야 한다. 또한 엘리트 중심 체계가 조직 전체 혁신으로 확산될 수 있는지도 중요한 변수다. AI 도입 역시 데이터 확보와 공정 적용, 조직 적응까지 복합적인 과제를 동반한다. 배터리 산업의 경쟁 기준은 더 이상 '설비'가 아니라 '사람과 데이터'로 이동하고 있다. LG에너지솔루션이 선택한 전략은 그 변화에 대한 선제적 대응이다.
2026-04-15 15:45:54
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"20230세대 꽉 잡았다"…기아 신형 셀토스, 출시 직후 소형 SUV 1위
[경제일보] 기아 '디 올 뉴 셀토스'가 출시 초기 판매에서 소형 스포츠유틸리티차(SUV) 시장 1위를 기록했다. 하이브리드 추가와 상품성 강화가 맞물리며 수요 반응이 빠르게 형성된 것으로 나타났다. 13일 기아에 따르면 셀토스는 지난 3월 국내 시장에서 4983대가 판매되며 소형 SUV 차급 1위를 기록했다. 지난 2020년 이후 연간 판매 1위를 유지해온 1세대 모델에 이어 완전변경 모델에서도 초기 판매 흐름이 이어졌다. 이번 모델은 6년 만에 출시된 완전변경 제품이다. 각진 차체와 신규 디자인 요소를 반영해 SUV 이미지를 강화하고, 하이브리드 파워트레인을 추가해 상품 구성을 확대했다. 편의·안전 사양도 상위 차급 수준으로 끌어올리며 전반적인 경쟁력을 재정비했다. 수요 구조에서도 변화가 확인됐다. 계약 고객 기준 20·30대 비중은 30.5%로 기존 모델(27.8%) 대비 상승했다. 남녀 비중은 51대49 수준으로 나타났다. 서울시 자동차 등록 구조에서 20·30대 비중이 18.1%, 남녀 비중이 73대27인 점과 비교하면 젊은층과 여성 고객 비중이 상대적으로 높은 편이다. 트림 선택에서는 상위 모델 선호가 뚜렷했다. 출고 기준 '시그니처' 트림 비중이 45.5%, 'X-Line'이 21.9%를 차지했다. 파워트레인에서는 하이브리드 모델 비중이 38.6%를 기록했다. 최대 19.5km/ℓ 수준의 연비를 기반으로 유류비 부담이 확대된 환경에서 선택 비중이 높아진 것으로 해석된다. 시그니처 트림에는 릴렉션 컴포트 시트, 오토 플러시 도어핸들, 디지털 키, 100W USB 단자 등이 기본 적용됐다. 빌트인 캠, 원격 스마트 주차 보조, 진동형 사운드 시트 등 선택 사양도 추가됐다. 기술 측면에서는 하이브리드 효율 개선 기능이 적용됐다. '하이브리드 계층형 예측 제어'는 내비게이션 정보와 레이더 데이터를 기반으로 주행 상황을 예측해 배터리 충전 흐름을 조정하는 방식이다. 실주행 연비 개선을 목표로 설계됐다. '바이브로 사운드 시트'는 저음 주파수를 진동으로 변환해 시트에 전달하는 구조다. 청각과 촉각을 동시에 활용하는 방식으로 기존 음향 시스템과 차별화된 사용자 경험을 제공하는 기능이다. 기아 관계자는 "디 올 뉴 셀토스는 디자인과 효율, 실용성, 편의성을 균형 있게 갖춘 모델"이라며 "다양한 수요를 반영한 상품 구성으로 시장 내 경쟁력을 유지할 것"이라고 말했다.
2026-04-13 11:20:44
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평균으로 수렴하는 세계
우리는 정보의 과잉 시대를 산다. 손안의 스마트폰만 열면 뉴스와 영상, 음악과 지식이 끝없이 쏟아진다. 유튜브와 틱톡은 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 실시간으로 추천하고, 생성형 인공지능은 질문 하나에 그럴듯한 답변을 즉시 내놓는다. 겉으로 보면 인류는 과거 어느 때보다 풍요로운 정보 환경을 손에 넣은 듯하다. 그러나 이 편리함의 이면에는 되짚어야 할 문제가 있다. 우리는 정말 더 넓은 세계를 만나고 있는가. 추천 알고리즘은 본래 사용자 편의를 높이기 위해 설계됐다. 이용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제시하고, 불필요한 탐색의 시간을 줄여주는 것이 목적이다. 하지만 실제 작동 방식은 다르다. 알고리즘은 사용자가 오래 본 영상, 멈춘 장면, 반복 시청한 주제를 바탕으로 취향을 추정하고, 그 취향을 다시 강화하는 방향으로 작동한다. 여기서 문제는 아직 접하지 못한 관심사, 아직 좋아해본 적 없는 분야, 아직 열어보지 않은 가능성이 점점 배제된다는 점이다. 낯선 것과의 우연한 조우는 줄어들고, 익숙한 것의 반복만 남는다. "우연한 발견과 낯선 충격은 비효율로 취급되고, 대신 익숙함과 반복이 화면을 채운다." 생성형 인공지능도 이 구조와 무관하지 않다. AI는 방대한 언어 데이터를 학습해 가장 개연성 높은 문장을 만들어낸다. 그 결과 답변은 대체로 매끄럽고 안정적이며 평균적이다. 물론 이것은 장점이기도 하다. 일정 수준 이상의 품질을 빠르게 확보할 수 있고, 누구나 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 동시에 평균 바깥의 문장, 비정형의 통찰, 낯설지만 강한 사유는 밀려난다. 원래 새로운 생각은 다수가 이미 동의한 자리에서 나오지 않는다. 시대를 흔드는 관점은 대개 평균의 바깥, 익숙함의 바깥에서 출현한다. 결국 오늘의 기술은 두 방향에서 같은 경향을 강화하고 있다. 플랫폼 알고리즘은 인간의 취향을 평균으로 묶고, 생성형 AI는 인간의 언어를 평균으로 다듬는다. 취향은 예측 가능한 패턴이 되고, 문장은 무난한 결론으로 수렴한다. 안전하고 효율적이라는 점에서 기업과 플랫폼에는 이상적일지 모른다. 그러나 인간의 성장과 창조성까지 그 논리로 설명할 수는 없다. 인간은 원래 효율만으로 성장하지 않는다. 우연히 집어 든 책 한 권, 무심코 넘기다 멈춘 기사 한 줄, 전혀 관심 없던 분야에서 느닷없이 마주한 충격이 한 사람의 세계를 바꾸기도 한다. 발견은 언제나 비효율의 영역에서 시작됐다. 그런데 오늘의 플랫폼은 그 비효율을 제거하는 데 능숙하다. 사용자가 헤매지 않도록 돕는 대신, 사용자가 스스로의 바깥으로 나갈 기회까지 줄여버린다. 문제는 단지 비슷한 콘텐츠만 보게 된다는 데 있지 않다. 더 본질적인 문제는 인간이 점점 과거의 데이터로 규정되는 존재가 되어간다는 점이다. 플랫폼은 “당신은 이런 것을 좋아할 사람”이라고 말하고, AI는 “사람들은 대체로 이렇게 말한다”고 답한다. 그 결과 우리는 더 빠르게 만족하지만, 덜 놀라고 덜 방황하며 덜 발견하게 된다. 세상을 좁게 보는 것만이 아니라, 자기 자신을 새롭게 갱신할 가능성마저 줄어드는 것이다. 기술은 인간을 확장할 때 진보가 된다. 그러나 편의를 높이는 과정에서 가능성까지 축소한다면, 그것은 진보라기보다 정교한 관리에 가깝다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 정확한 추천만이 아니다. 평균 밖의 문장, 예측 밖의 만남, 그리고 나를 내가 아는 범위 밖으로 이끄는 우연의 복원이다. 인간은 원래 규정된 존재가 아니라, 아직 열려 있는 존재이기 때문이다.
2026-04-11 19:54:46