철강수요 전망, AI를 활용하면 더 정확해질까?

공급과잉·통상마찰·탈탄소 등이 맞물려 시장 불확실성이 커지면서, 과거 추세에 의존하는 기존 철강 산업 전망의 설명력이 약해지고 있다. 금융업과 중앙은행 등에서는 이미 뉴스 등 비정형 정보를 전망에 활용하고 있는 만큼, 철강 산업 전망에도 이러한 방식을 도입해 전망의 정확성과 신속성을 높일 필요가 있다. 본 보고서는 AI를 활용한 전망 사례와 실험모형 분석을 통해 기존 철강 전망 방식의 개선 가능성을 살펴본다.

차세대 리더는 어떻게 만들어지는가 - 애플, 구글의 핵심인재 육성·검증 전략과 시사점 -

"차세대 리더는 교육만으로 만들어지지 않는다.” Apple과 Google은 실제 사업의 난제와 새로운 역할을 핵심인재에게 맡기고, 그 과정과 성과를 지속적으로 검증하며 미래 리더를 육성하고 있다. 특히 Apple은 전략과제와 Cross-functional 협업을, Google은 다양한 직무·조직 경험과 Stretch Assignment를 활용하여 ‘경험 자체가 육성이 되는 체계’를 구축하고 있다. 두 기업의 사례는 핵심인재 육성의 경쟁력이 ‘누구를 선발하는가’를 넘어 ‘어떤 경험을 부여하고, 그 경험을 어떻게 검증하여 미래 리더로 성장시키는가’에 달려 있음을 보여준다.

AI 전력 수요가 앞당긴 SMR시대, 한국의 기회는?

AI 데이터센터 확산으로 전력 수요가 급증하면서, 원전, 그중에서도 소형모듈원전(SMR)이 새로운 해법으로 부상하고 있다. SMR은 과거 대형 원전 사고의 원인을 기술적으로 해소했으며, 美 테라파워가 '26년 4세대 SMR 최초로 건설 허가를 취득 및 착공하면서 민간 주도 상업화의 원년을 열었다. 본 보고서는 SMR 부상의 배경과 상업화 현황을 짚고 에너지 안보 강화와 신산업 육성 관점에서 한국의 대응 과제를 살펴본다.