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'봇쉿' 리스크, 어떻게 피할 수 있을까 챗봇이 만든 거짓을 무비판적으로 수용하는 봇쉿 리스크를 피해기 위해선 봇쉿 리스크의 4가지 유형을 먼저 이해해야 한다. 데이터 사이언스 & 위기관리 디지털 2024. 9. 30.
이 글을 쓰면서는 도움을 받았습니다 여러분도 AI 비서와 함께 성장하고 배워가시길 바랍니다. 자기계발 & 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
AI가 브랜드 관리를 강화하는 방법 AI는 모든 상호작용에서 브랜드에 대한 고객의 인상을 형성하는 데 도움을 줄 수 있다. 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
데이터 기반 의사결정이 잘못될 수 있는 경우 효과적인 팀은 데이터를 통해 학습하고 계획을 조정하며 토론을 개선하기 위해 노력한다. 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
AI가 지속가능한 새로운 이점을 제공하는 것은 아니다 AI 없이 비즈니스를 수행하는 것을 상상할 수 없는 시대가 곧 올 것이다. 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
AI가 대규모 실업과 불평등을 가져올까 중요한 것은 AI가 우리를 위해 일하도록 만드는 것이다. 전략 & 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
생성형 AI, 내 업무에 활용하려면 업무에 생성형 AI를 이용한다면 더욱 엄격하고 철저해야 한다. 자기계발 & 데이터 사이언스 매거진 2024. 9-10월호
생성형 AI의 첫 타깃은 누구인가? 자동화는 블루컬러 노동자에게는 큰 타격, 화이트컬러 노동자에게는 혜택을 가져다줬다. 그러나 생성형 AI는 정반대로 파급력을 발휘하고 있다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 8. 30.
레거시 기업이여, ‘디지털 성장 엔진’을 달아라 회계 기준에 따르면 디지털 기업은 돈을 못 버는 것처럼 보인다. 그러나 이들은 장기적으로 더 큰 이익을 쫓고 있다. 레거시 기업도 디지털 기업처럼 혁신적으로 성장할 수 있다. 전략 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 8. 23.
생성형 AI 리스크를 막는 4가지 방법 생성형 AI의 리스크에 효과적으로 대응하기 위해선 '의도'와 '사용'이라는 두 가지 기준에 따라 접근해야 한다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 8. 16.
AI 사용에 관한 리더-직원의 인식 격차 갤럽이 발표한 조사에 따르면 리더들은 직원들이 얼마나 AI를 활용하는지 알지 못한다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 8. 12.
AI가 대규모 실업과 불평등을 가져올까 경제학자들은 새로운 기술 발전이 새로운 일자리를 만들어낸다고 주장해왔다. 그러나 AI를 필두로 한 디지털 기술은 다른 양상을 보인다는 증거가 쌓이고 있다. 전략 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 7. 30.
책임감 있는 AI 활용 설명서 유럽이 전 세계 최초로 AI 규제법을 시행한다. 도이치텔레콤은 책임감 있는 AI에 대한 자신감을 표했다. AI 윤리를 착실히 준비해 온 기업은 무엇이 다를까. 데이터 사이언스 & 지속가능성 디지털 2024. 7. 25.
생성형 AI에 대해 오해하고 있나요? 챗GPT는 반짝 그치는 유행일까? 그 유용성이 과대 포장된 것은 아닐까? 생헝형 AI에 대한 편견과 현실을 정리했다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 7. 5.
데이터 프로그램을 궤도에 올려라 데이터 프로그램을 통해 성과를 거두는 데 어려움을 겪고 있다면 다시 새롭게 시작해야 할 때일 수 있다. 데이터 사이언스 매거진 2024. 7-8월호
로보어드바이저, 운용을 넘어 진정한 자문의 시대로 앞으로 국내에서 진정한 의미의 로보 ‘어드바이저’가 활성화하기 위한 길은 무엇인지 살펴본다. 데이터 사이언스 매거진 2024. 7-8월호
‘AI 신뢰 격차’를 낳는 12가지 위험 인간이 할 수 있는 일과 AI로 할 수 있는 일 사이 격차를 줄여야 AI의 보급을 이끌 수 있다. 이러한 격차를 벌리는 12가지 위험에 대해 소개한다. 데이터 사이언스 & 위기관리 디지털 2024. 6. 27.
마케터들이여, AI를 일상으로 만들어라 AI를 능숙하게 다룰 줄 아는 마케터는 뛰어난 결과물을 빠른 시간 내에 만들 수 있다. 미국의 한 마케팅 에이전시가 AI를 사용하는 법을 소개한다. 마케팅 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 6. 14.
데이터 프로그램, 미워도 다시 한번 비즈니스에 데이터를 활용하기 위한 수많은 시도들이 이어졌지만 성공한 기업은 거의 없다. 데이터로 성과를 거두는 데 어려움을 겪는 관리자들이 점검해야 할 점들을 소개한다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 5. 23.
AI로 직원 관리? 이기적 직원 만든다 직원들의 성과나 기술을 평가하기 위해 알고리즘을 활용하는 기업이 늘고 있다. 그러나 알고리즘으로 관리되는 직원은 동료를 도우려하지 않을 수 있다. 인사조직 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 4. 24.
신뢰 무너뜨리는 직원 감시의 그림자 하이브리드 근무가 확산되며 직원들을 감시하기 위한 디지털 툴이 개발되고 있다. 그 목적이 통제인지 피드백인지에 따라 전혀 다른 결과가 펼쳐질 수 있다. 인사조직 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 4. 4.
골리얏 이기는 생성형 AI 마케팅 전략 마케팅 영역에서 생성형 AI 보급의 최대 수혜자는 중소기업이다. 적은 비용으로도 대기업 못지 않은 프로모션용 콘텐츠를 제작할 수 있게 됐기 때문이다. 마케팅 & 데이터 사이언스 디지털 2024. 3. 29.
생성형 AI의 신뢰성을 평가하는 4가지 질문 고객과의 신뢰는 기업 운영을 운영하기 위한 가장 기초적인 라이선스이다. 생성형 AI를 활용하면서도 신뢰를 잃지 않기 위해선 어떻게 해야 할까. 4가지 질문으로 점검해볼 수 있다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 3. 27.
생성형 AI가 기업 문화를 바꾼다 생성형 AI의 등장 이후 데이터 기반 조직이 만들어지고 있다. 메신저, ERP와 같은 새로운 기술이 일하는 방식을 변화시켰듯 AI도 조직문화를 바꿀 것이다. 데이터 사이언스 & 인사조직 디지털 2024. 3. 14.
‘데이터 협업’ 플랫폼으로 맞춤형 AI 구축하기 거대언어모델은 조직의 고유한 특성을 반영하지는 못한다. 이를 위해선 미세 조정이 필요하다. 이때 데이터 협업 플랫폼은 풍부하고 안전한 데이터를 제공할 수 있다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 3. 12.
알고리즘 추천이 실망스러운 이유 넷플릭스가 추천한 영화에 도통 손이 가지 않는가? 알고리즘은 고객이 바라는 앞으로의 모습을 고려하지 않는다. 현재 고객의 행동을 충실히 반영할 뿐이다. 데이터 사이언스 & 마케팅 디지털 2024. 2. 23.
생성형 AI가 조직의 생산성을 갉아 먹는다 생성형 AI의 성과가 충분히 연구되지 않았다. 무분별한 생성형 AI 도입은 스타 직원의 성과를 저하하고, 조직을 과거 데이터에 갇히게 만들 수 있다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 2. 21.
착한 생성형 AI를 위해 ‘레드팀’을 구축하라 생성형 AI는 편향된 발언을 쏟거나 개인 정보를 유출하는 등 기업에 막대한 위기를 초래하기도 한다. 테스트 공격을 통헤 위험 시나리오를 점검해야 한다. 데이터 사이언스 & 위기관리 디지털 2024. 2. 14.
생성형 AI와의 ‘대화법’ 인공지능과 자연어로 대화할 수 있게 됐다. 사람들과 대화하듯 인공지능과 대화할 때도 맥락이 충분히 공유돼야 한다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 2. 5.
생성형 AI 도입을 이끄는 5가지 기대 가트너는 현재 생성형 AI에 대한 부풀려진 기대가 정점에 달했다고 지적한다. 그러나 여전히 생성형 AI가 제공할 수 있는 혜택은 많다. 생성형 AI에 대한 기업 이해관계자들의 기대를 정리했다. 데이터 사이언스 디지털 2024. 2. 2.

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