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데이터 공급망 관리
지난 수십 년간 물리적 공급망을 개선시켜온 것처럼 데이터 공급망에 대해서도 같은 생각을 가져야 한다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 27.
레거시 기업의 데이터 드리븐 전략
많은 기업들이 데이터와 AI 활용 조급증에 빠져있다. 하지만 데이터 활용 및 AI 도입과 유지는 그 자체로는 목적지가 아니며 하나의 과정이자 멈추지 않는 여정이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 26.
직관이 데이터 분석을 능가할때
블룸스버리출판사가 『해리포터와 마법사의 돌』 초판 500부를 인쇄하기 전까지 12군데의 출판사가 이 책의 가치를 알아보지 못한 이유는 이전에 비슷한 데이터가 없었기 때문이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 6.
왜 나는 마케팅 AI에서 더 많은 이익을 못 낼까
AI에 잘못된 질문을 던지면 프로젝트가 산으로 간다
마케팅 & 데이터 사이언스
매거진
2021. 7-8월호
AI 마케팅 전략을 세우는 법
AI를 마케팅에 활용하는데 도움이 되는 강력한 프레임워크
마케팅 & 데이터 사이언스
매거진
2021. 7-8월호
설문조사 결과를 신뢰하기 어려운 이유
2020년 초여름 미국 질병통제예방센터가 미국인의 4%가 표백제로 가글을 하고 있다는 보고서를 내놨다. 하지만 과연 이 보고서를 어디까지 신뢰할 수 있을까
마케팅 & 데이터 사이언스
디지털
2021. 5. 11.
대규모 AI 프로젝트를 진행하는 법
AI 프로젝트를 진행할 때 가장 중요한 것은 전체적이면서도 근본적인 재구상
데이터 사이언스 & 운영관리
매거진
2021. 5-6월호
쿠키 시대의 종말
쿠키의 시대는 갔다. 하지만 기업들은 데이터를 활용한 타기팅을 해야 한다. 적절한 솔루션은 없을까?
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 27.
AI 덕분에 문과생도 데이터를 분석할 수 있다
데이터 사이언스는 일반 직원들에겐 어려운 영역이다. 하지만 이제 AI를 활용하면 데이터 과학자가 아니어도 데이터를 활용할 수 있게 될 전망이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 23.
데이터 기반 혁신의 시작은 '민주화'
1명의 천재 데이터 사이언티스트보다는 데이터를 읽고 일정 수준 이상의 의사결정을 할 수 있는 시민 데이터 과학자들이 많은 것이 조직 전체에는 더 효과적이다
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 9.
구글이 AI 윤리에 접근하는 방식
구글 엔지니어가 ‘공동체 기반 시스템 역학(CBSD)’ 방법론을 소개한다
데이터 사이언스
디지털
2020. 11. 23.
AI는 공정하지 않다
AI의 편향성을 제거하면 회사와 고객 모두에게 이익이 될 수 있다
데이터 사이언스
디지털
2020. 11. 13.
마이크로소프트의 원격근무 실험
설문조사 및 모니터링 결과
데이터 사이언스 & 인사조직
매거진
2020. 11-12월호
비非 인공지능
뇌과학의 새로운 물결, '정신'의 개념을 뒤집다
데이터 사이언스 & 자기계발
매거진
2020. 11-12월호
리스크를 일찍 인지하려면 애널리틱스에 투자하라
구글 최고의사결정과학자 캐시 코지르코프의 기고
데이터 사이언스 & 위기관리
매거진
2020. 11-12월호
AI가 수능 점수를 매기면 무슨 일이 벌어질까
코로나19로 대입시험을 취소하고 AI로 점수를 매겼다가 학부모들에게 혼쭐난 IBO 사례를 소개한다.
데이터 사이언스
디지털
2020. 10. 22.
AI의 오류는 누가 보상하나?
현재 보험으로는 우버의 자율주행차가 사람을 치어 사망케 하면 보상 받을 길이 없다. AI와 머신러닝 시스템에 맞는 새로운 보험이 필요하다.
데이터 사이언스 & 전략
디지털
2020. 10. 5.
블록체인이 헬스케어의 미래를 바꾼다
내 몸에서 나온 각종 데이터, 남의 손에 맡기지 말자. 돈 탭스콧이 내놓은 헬스케어 데이터의 구조조정 방안.
데이터 사이언스
디지털
2020. 8. 14.
AI로 성공한 기업의 6가지 공통점
글로벌 컨설팅업체 맥킨지가 AI를 전사적으로 도입하는 데 성공한 기업을 분석했다
데이터 사이언스
디지털
2020. 7. 31.
데이터도 곤도 마리에 스타일로
설레지 않는 데이터는 지우자, 과감하게.
데이터 사이언스 & 운영관리
디지털
2020. 7. 27.
‘AI 온보딩’ 4단계 가이드북
전통기업도 AI를 활용하게 하는 4단계 매뉴얼
운영관리 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 7-8월호
데이터로 경쟁우위 창출하려면
고객 데이터가 많다고 꼭 좋은 게 아니다. 투자 낭비를 막을 수 있는 체크리스트
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2월호
AI시대에 경쟁력을 갖추려면
머신 인텔리전스는 기업 경영을 어떻게 바꾸는가
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2월호
데이터의 진짜 가치
고객 데이터와 데이터 분석은 엄청나게 강력한 조합입니다. 우리는 고객의 수가 많을수록 더 많은 데이터를 수집할 수 있으며, 수집한 데이터를 분석하면 더 좋은 제품을 개발해 보다 많은 고객을 유치할 수 있다고 생각하죠.
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2월호
AI 중심의 조직 만들기
생각한 것만큼 빠른 속도는 아니지만, 인공지능(AI)은 비즈니스 세계를 변화시키고 있다. AI는 이제 곡식 수확부터 은행 융자까지 많은 일에서 의사결정을 돕고 있다. 고객서비스를 완전히 자동화하는 것처럼 ‘그림의 떡’으로 생각됐던 일들도 현실이 되고 있다. AI 개발 플랫폼, 프로세싱 파워, 데이터 저장용량 등 AI를 가능케 하는 기술들도 빠르게 진화하고 있으며 더 저렴해지고 있다. 이제 기업이 AI를 이용해 돈을 벌 수 있는 시대가 됐다. 실제로 향후 10년간 AI의 글로벌 경제 규모는 13조 달러로 필자들은 추정한다.
인사조직 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 7-8월호
당신의 첫 번째 AI 프로젝트를 고르는 법
인공지능(AI)은 100년 전 전기(電氣)가 그랬던 것처럼 모든 산업을 크게 변화시킬 기술이다. 컨설팅업체 맥킨지에 따르면 AI의 출현으로 글로벌 국내총생산(GDP)은 2030년까지 13조 달러가량 늘어날 것으로 전망된다. 이 중 대부분이 제조업, 농업, 에너지, 물류, 교육 등 비(非)인터넷 부문에서 발생할 것으로 보인다. 업계를 불문하고 기업 경영자들에게 AI의 등장은 새로운 기회다. AI를 활용해 회사를 차별화할 수도, 지켜낼 수도 있다. 그러나 오래된 기업들이 갑자기 전사적 차원에서 AI 전략을 도입하기는 쉽지 않다.
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 3-4월호
데이터과학 그리고 설득의 기술
데이터과학 분야가 급성장하고 있다. 많은 기업이 지난 5년 동안 수십억 달러를 들여 가장 우수한 데이터과학 전문가를 영입해 신사업을 시작하고, 제타바이트에 달하는 자료를 축적하고 분석 프로그램을 돌려 무수한 잡음 속에서 의미 있는 신호를 걸러낸다. 몇몇 분야에서는 성과를 거뒀다. 번역, 소매유통, 헬스케어, 농구 같은 분야에서 데이터는 기존 질서를 바꾸기 시작했다.
전략 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 1-2월호
AI로 돌아가는 공장에서도 인간의 일자리가 사라지지 않는 이유
테슬라는 미래의 공장을 건설할 계획이었다. ‘에일리언 드레드노트Alien Dreadnought’라는 별명으로 불리는, 캘리포니아 주 프리몬트에 있는 테슬라의 새로운 제조시설은 완전자동화로 인간이 필요 없도록 설계되었다. 모든 일이 순조로웠다면, 이 회사는 인공지능 로봇으로 주당 5000대의 모델3 전기자동차를 생산해서 급증하는 수요를 따라잡을 수 있었을 것이다. 그러나 실제로는 이 목표에 훨씬 못 미치는 일주일에 단지 2000대를 생산하는 데 그쳤다. 이 회사는 완전자동화가 생각만큼 좋은 게 아님을 뼈저리게 느꼈다. CEO 일론 머스크에 따르면 정교한 로봇이 실제로 생산속도를 높이기는커녕 오히려 늦추는 것으로 나타났다.
인사조직 & 데이터 사이언스
매거진
2018. 9-10월(합본호)
협업지성, 인간과 AI가 힘을 합치다
인공지능(AI)은 질병 진단, 번역, 고객서비스 등 ‘인간’이 수행하는 다양한 직무에 능숙해지고 있으며 개선속도도 빨라지고 있다. 이런 현상은 AI가 경제 전반에서 인간의 노동력을 궁극적으로 대체할 것이라는 그럴듯한 두려움을 일으킨다. 하지만 이는 불가피한 것도 아니고 가능성이 높지도 않다. 디지털 도구들이 지금처럼 인간의 요구사항에 잘 대응하고, 인간 또한 디지털 도구에 이처럼 제대로 대응한 적은 없었다. AI가 설사 작업방식과 작업의 주체를 급격히 바꾼다 할지라도 이런 기술은 인간의 능력을 대체하기보다 그 능력을 보완하고 향상시키는 데 큰 영향력을 발휘할 것이다.
혁신 & 데이터 사이언스
매거진
2018. 7-8월(합본호)
블록체인, 데이터 마케팅 지형 바꾼다
많은 기업이 그 어느 때보다 대량으로 데이터를 수집하고 그 데이터에 기반해 굵직한 경영 판단을 내리고 있다. 빅데이터의 4가지 특징이라는 용량Volume과 속도Velocity, 다양성Variety, 진실성Veracity가운데 마지막 진실성을 제외한 나머지 3가지의 영향력과 중요성을 보여주는 근거자료는 차고 넘친다. 많은 경우 ‘고용량’ 데이터 덕분에 효과적으로 마케팅적 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 이용자 검색경로나 검색어를 토대로 프로그램이 자동으로 맞춤형 광고를 띄우는 프로그래매틱 마케팅에 활용하거나 다양한 은행업무에 적용한 사례가 대표적이다. 또 모바일 기기에서 발생하는 데이터를 빠르게 수집하는 작업 같은 ‘초고속’ 데이터 수집이 고객을 더 잘 이해할 수 있는 새 정보의 발굴로 이어졌다는 연구도 있다.
혁신 & 데이터 사이언스
매거진
2018. 7-8월(합본호)
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