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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
조직 내 데이터를 제대로 활용하려면 데이터를 다루는 모든 직원의 관리 책임을 명확히 하는 것이 그 출발점이다. 이를 위한 5가지 가이드라인을 소개한다. 데이터 사이언스 & 인사조직 디지털 2022. 8. 25.
데이터 사이언티스트는 매력적인 직업일까 10년 전만 해도 데이터 사이언티스트는 시장에서 수요가 높은 매력적인 직업이었다. 그러나 지금은 그 역할과 책임이 달라지고 있다. 데이터 사이언스 디지털 2022. 8. 17.
데이터, 더욱 효과적으로 활용하는 법 데이터를 제품처럼 관리하는 기업들은 향후 몇 년간 상당한 시장 우위를 점할 것이다. 데이터를 효과적으로 관리한 덕에 속도와 유연성이 증가하고 새로운 기회가 창출될 것이기 때문이다. 데이터 사이언스 & 전략 매거진 2022. 7-8월호
자연어 처리 기술 활용법 자연어 처리(natural language processing, NLP)’ 영역의 기술이 빠른 속도로 발전하면서 컴퓨터가 인간과 비슷한 방식으로 언어를 처리할 수 있게 됐다. 이는 기업 입장에서는 기회일 수 있다. 데이터 사이언스 디지털 2022. 6. 8.
데이터 프라이버시의 새로운 규칙들 여태껏 데이터 경제(data economy) 주변에는 대개 ‘디지털 장막’이 드리워져 있었다. 이 때문에 입법자들과 대중들은 업계에서 무슨 일이 벌어지는지 명확히 알 수 없었다. 사실 데이터는 고객의 행동에서 비롯되는 것인데도 기업의 자산, 혹은 대외비로 간주됐다. 소비자와 정부, 시장 원리가 한데 뭉쳐서 데이터 사용을 통제하기 시작하면서 비로소 이러한 장막이 걷히기 시작했다. 데이터 사이언스 디지털 2022. 5. 13.
차세대 디지털 이점 데이터그래프는 사람들의 예상보다 더 빨리 모든 부문에서 경쟁을 재편할 것이다. 데이터 사이언스 & 운영관리 매거진 2022. 5-6월호
과학자처럼 행동하라 과학적 방법은 기업이 성공 가능성을 높이고 판단 오류를 줄여 혁신과 성장의 원천을 찾도록 도와준다 데이터 사이언스 & 리더십 매거진 2022. 5-6월호
데이터를 활용해 더 좋은 관리자가 되는 법 CLS(컴퓨팅 리더십 과학, Computational Leadership Science)는 시뮬레이션과 네트워크 분석, AI, 기타 컴퓨팅 접근법을 사용해 리더십을 근본적으로 개선하도록 설계됐다. 이 기술은 최첨단 과학과 잘 정리된 리더십 연구, 실무에서 얻은 귀중한 지식이 교차하는 지점에서 차세대 혁신을 이끌고 있다. 데이터 사이언스 디지털 2022. 5. 3.
AI 활용해 고객 응대 달인되기 AI는 자기에 대한 인식을 높이고 상대방에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주어 우리의 감성 지능을 향상시킨다. 기술 자체에는 여전히 발전의 여지가 있다고 하더라도, 여러 플랫폼은 매일 더 큰 규모의 데이터를 활용하며 기술을 적용하고 있다. AI 기술이 기업과 팀의 감성 지능을 향상시키기 위해 작동하기 시작한 것이다. 마케팅 & 데이터 사이언스 디지털 2022. 3. 11.
AI 시대의 고객 경험 ‘지능적 경험 엔진’을 만들어야 하는 이유 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2022. 3-4월호
로봇도 사람이 필요하다, 사람이 로봇을 필요로 하는 것보다 더 많이 AI와 함께 하는 미래, 기업의 성공 요인은 알고리즘이 아닌 인간 그 자체다 데이터 사이언스 & 혁신 매거진 2022. 3-4월호
데이터로 꽃 피우는 다양성 다양성을 포괄하는 정책, 측정 기반의 접근법을 활용하라 혁신 & 데이터 사이언스 매거진 2022. 3-4월호
데이팅 앱이 이윤을 창출하는 방법 "전세계에 8000개 이상 존재하는 데이팅 앱들은 대부분 딜레마에 빠져 있다. 네트워크 규모를 지금보다 더 키울지, 이제 매출을 높이는 데 집중해야 할지 부딪히는 것이다. " 데이터 사이언스 & 혁신 디지털 2022. 2. 11.
스타벅스의 디지털 플라이휠 전략 스타벅스가 미국 전역에서 모바일 결제를 시작한 것은 2011년으로 애플보다 3년 앞섰다. 그리고 이 차이가 스타벅스의 경쟁력을 만들었다. 데이터 사이언스 & 혁신 디지털 2022. 2. 8.
ESG 경영 이사회가 앞장서야 기업 이사회가 기후변화에 대해 립서비스만 하고 있는가? 이제는 ESG 이니셔티브를 이사회가 주도해야 한다. 데이터 사이언스 & 혁신 디지털 2022. 2. 7.
CEO를 위한 디지털 혁신 가이드북 디지털 혁신은 CEO의 임무다. CEO만이 혁신이 성공하기 위한 근본적 변화를 이뤄낼 수 있다. 하지만 다수의 CEO들이 디지털화에 매몰돼 디지털 혁신의 원래 목적을 잊는 오류를 범한다 혁신 & 데이터 사이언스 디지털 2022. 2. 4.

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