美 연준의 3대 정책 전환과 시사점

AI發 투자 확대로 미국 경제가 정상화 국면에 접어들며, Warsh 연준 의장은 포워드 가이던스 폐지, 대차대조표 정상화, 데이터 해석 전환이라는 3대 정책 전환을 예고했다. 이는 위기 대응 과정에서 도입된 정책수단의 흔적을 지우고, 시장 데이터에 기반한 본연의 통화정책으로 회귀하려는 시도로 평가된다. 물가안정 최우선이라는 목표 아래 재편되는 연준의 정책운용 체계가 시장과 연준 간 새로운 신뢰관계를 구축할 수 있을지 주목된다.

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.