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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.
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.
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