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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.
안전한 AI, 전통적 지배구조로 가능할까?
AI가 인류를 망칠 정도로 위험할까? AI의 위험성에 대한 의견 차이가 크다. 대부분의 AI가 민간에서 개발되므로 기업의 거버넌스가 AI의 안전을 담보해야 한다.
데이터 사이언스 & 운영관리
디지털
2024. 1. 26.
생성형 AI가 제안하는 비즈니스 시나리오
팬데믹, 지정학적 위기 등 불확실성이 높아지며 기업은 다양한 비즈니스 시나리오를 계획한다. 이때 AI를 활용하면 더욱 풍성한 시나리오를 구성할 수 있다.
데이터 사이언스 & 전략
디지털
2024. 1. 23.
AI를 활용해 영업 실적을 높이는 법
AI는 늘 시간에 쫓기는 영업사원들이 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데 도움을 준다.
데이터 사이언스 & 마케팅
디지털
2024. 1. 22.
이 회의, AI가 집도하겠습니다!
머지않은 미래에 생성형 AI가 회의를 진행할 것이다. 회의록 작성, 차별성 발언 방지도 AI의 몫이 될 것이다.
데이터 사이언스
디지털
2024. 1. 18.
의료 산업에서 엿본 생성형 AI가 바꿀 미래
의료계에는 다양한 생성형 AI 실험이 계속되고 있다. 병원, 보험사, 회사 사이의 사일로가 제거되며 데이터 권한, 책임에 대한 새로운 논의가 필요해졌다. 이는 모든 기업에 산업 생태계를 바꿀 생성형 AI 활용의 단서를 제공한다.
데이터 사이언스 & 인사조직
디지털
2024. 1. 17.
생성형 AI 확장을 위한 3 요소
단지 인공지능 툴을 도입했다고 앞서갈 수는 없다. 이는 이메일 툴을 제공하는 것과 다름 없다. 커뮤니티가 회사만의 AI 플랫폼을 구축하게 하라.
데이터 사이언스
디지털
2024. 1. 15.
믿을 수 있는 AI 비서를 구축하려면
시리, 알렉사 등 AI 비서가 우리 일상에 침투하고 있다. 비서는 누구보다 나를 잘 알아야 한다. 그만큼 신뢰할 수 있는 AI 비서 활용 방법을 정리했다.
데이터 사이언스
디지털
2024. 1. 11.
생성형 AI가 전략을 세울 수 있을까?
챗GPT에 블루오션 프레임워크를 연결했더니 60분만에 전략 제안서를 만들어냈다. 머지 않아 전략팀은 가상의 인력을 맞이할 준비를 해야할지도 모른다.
전략 & 데이터 사이언스
디지털
2024. 1. 9.
기업의 데이터 민주화를 위한 5가지 과제
데이터 민주화는 단지 데이터에 대한 접근성을 개선하는 것과는 다르다. 모든 직원을 '데이터 시민'으로 만들기 위한 로드맵을 소개한다.
데이터 사이언스 & 인사조직
디지털
2024. 1. 5.
AI와 함께 일하려면 어떤 기술이 필요할까?
인간과 기계는 서로 협력하면서 경쟁할 것이다. 100야드 달리기 같은 일부 종목에서는 서로 경쟁하지만 계주 종목에서는 공동의 목표를 향해 함께 노력하는 육상팀처럼 말이다.
데이터 사이언스
디지털
2023. 9. 13.
최고 데이터·AI 책임자가 실패하는 이유
기업이 최고 데이터·AI 책임자의 역할을 재정립하고 데이터·AI 투자로 비즈니스 가치를 창출하기 위해 지금 당장 실행할 수 있는 방법을 소개한다.
데이터 사이언스
디지털
2023. 9. 5.
네트워크 효과는 어떻게 AI를 똑똑하게 만드는가
사용자가 늘어날수록 알고리즘 데이터가 늘어나 더 정확한 예측을 할 수 있다.
데이터 사이언스
디지털
2023. 8. 18.
머신러닝으로 고객 경험을 개선하는 법
한 중소 은행은 머신러닝 기반의 사기 방지 시스템을 도입해 카드 소유자의 사기 사고 건수를 6만여 건 줄였다.
데이터 사이언스 & 혁신
디지털
2023. 6. 13.
AI에 민감한 데이터를 제거하면 안 되는 이유
성별 등 민감한 데이터를 제거해 머신러닝 알고리즘을 훈련시키면 오히려 차별이 심화될 수 있다.
데이터 사이언스
디지털
2023. 6. 2.
GDPR이 기업의 기술 스택에 미친 영향
기업들은 새로운 개인정보 보호 규제에 대응하기 위해 IT 인프라를 변경하면서 유연성과 효율성 사이에서 균형을 잡고 있다.
데이터 사이언스
디지털
2023. 4. 20.
AI 도입, 언제까지 고민만 할 텐가
모든 것을 걸어야 하는 때가 왔다
데이터 사이언스
매거진
2023. 1-2월호
고객 데이터로 경쟁 우위를 확보하는 법
고객에 대한 깊은 이해를 비즈니스 모델과 회사 운영, 일상적 의사결정에 반영하는 데 집중해야 한다.
데이터 사이언스
디지털
2022. 12. 16.
회사 데이터를 수익화하는 법
지금 당장 회사에 필요 없다는 이유로 데이터를 쓸모없는 부산물로 취급해서는 안 된다.
데이터 사이언스
디지털
2022. 11. 17.
AI가 영업에 진짜 도움이 될까?
물론이다. 단, 도입 시기와 방법을 잘 선택해야 한다
마케팅 & 데이터 사이언스
매거진
2022. 11-12월호
예측에서 변화로
AI 기술이 지닌 잠재력, 새로운 시스템 갖춰야 실현된다
데이터 사이언스 & 전략
매거진
2022. 11-12월호
성과 관리가 협업을 망쳐서는 안 된다
사일로를 넘어 공동의 성과를 달성할 수 있도록 직원들을 관리하는 좋은 성과 관리 시스템은 협업의 강화에 매우 중요하다.
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2022. 9-10월호
영업 조직의 디지털 전환
영업의 디지털 전환은 무서운 속도로 진행되고 있다.
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2022. 9-10월호
웹3는 무엇인가?
웹3는 성공할 수도 있고 실패할 수도 있다.
혁신 & 데이터 사이언스
매거진
2022. 9-10월호
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