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‘AI 온보딩’ 4단계 가이드북 전통기업도 AI를 활용하게 하는 4단계 매뉴얼 운영관리 & 데이터 사이언스 매거진 2020. 7-8월호
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
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
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)
데이터 시대의 교양 인문학을 전공하는 대학생이라면 꼭 받는 질문이 있다. 워낙 많은 사람에게 자주 듣는 말이라 학위증에 인쇄해야 할 정도다. 친구, 진로상담사, 가족의 그 단골 질문은 바로 “졸업하면 뭐 할 거야?” 사실 이 말은 “인문학이 무슨 쓸모가 있어?”를 의미한다고 보아도 무방하다. 자기계발 & 데이터 사이언스 매거진 2017. 7-8월(합본호)
당신의 데이터 전략은 무엇입니까 급류처럼 흘러넘치는 데이터를 관리하는 능력이 기업 성공의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 하지만 데이터 관리부서와 최고데이터책임자(CDOs)가 등장했음에도 불구하고, 대부분의 기업들은 이런 변화에 늑장대응을 하고 있다. 다양한 산업을 대상으로 수행한 한 연구에 따르면, 평균적으로 볼 때 한 조직이 구조화해서 보유한 데이터 중 의사결정에 활용되는 데이터는 반도 되지 않는다. 구조화되지 않은 데이터 중에 분석대상이 되거나 사용되는 데이터는 1%도 되지 않는다. 전략 & 데이터 사이언스 매거진 2017. 6월호
데이터: 장기성과주의가 빛을 발하는 시점 단기성과주의가 개별 기업에 미치는 영향을 정량화하고 국가경제에 미치는 누적 영향을 평가하기 위해 우리는 2001년부터 2014년까지 미국의 615개 비금융기업(미국 기업 전체 시가총액의 60~65%) 데이터를 추적했다. 우리는 설비투자 대 감가상각 비율(투자 척도), 전체 수익 중 발생액이 차지하는 비율(기업 이익의 질을 나타내는 지표), 마진 증가율 등 다양한 표준 지표들을 장기적 행동을 나타내는 대용물로 삼았다. 유효한 결과를 확실히 도출하고 표본의 치우침이 없도록 하기 위해 동종업계 내에서도 사업 기회와 시장상황이 유사한 기업들만을 서로 비교했다. 기업의 규모와 업계를 고려해 조정을 거친 후 조사 대상 전체의 약 27%를 차지하는 장기주의 지향 기업 167개를 추려낼 수 있었다. 운영관리 & 데이터 사이언스 매거진 2017. 5월호
인터넷은 미디어를 바꿨고 블록체인은 금융시스템을 바꾼다 인터넷이 처음 등장하고 몇 년 후까지도 많은 사람들은 그저 반짝 지나가는 기술일 것으로 여겼다. 하지만 우리가 물건을 사고 서비스를 이용하는 방식, 소통하는 방식, ‘아랍의 봄’, 2016년 미국 대선에 이르기까지 인터넷은 이제 우리 삶에 큰 영향을 미치고 있다. 지금 우리 앞에는 암호화 화폐cryptocurrency와 블록체인이 있다. 과연 인터넷이 가져온 파급효과와 비슷한 일들을 보게 될까? 사실 이들 간에는 유사점이 많다. 비트코인으로 대변되는 암호화 화폐는 인터넷과 마찬가지로 블록체인 등 새로운 오픈 아키텍처를 바탕으로 한 핵심기술의 발전에 기반을 두고 있다. 재무회계 & 데이터 사이언스 매거진 2017. 4월호
블록체인에 관한 진실 블록체인 덕분에 우리는 계약서가 디지털 코드로 새겨져 투명한 공용 데이터베이스에 저장되며 삭제, 조작, 변경의 위험으로부터 보호받는 세상을 상상해볼 수 있다. 이런 세상에서는 모든 동의와 절차, 과업, 결제 각각에 대해 디지털 기록과 서명이 있어서 확인, 승인, 저장, 공유가 가능하다. 변호사, 중개인, 은행원 같은 중재자가 더 이상 필요하지 않을 것 같다. 개인과 조직, 기계와 알고리즘이 서로 자유롭게 거의 마찰을 일으키지 않고 거래하게 될 것이다. 이것이 블록체인의 엄청난 가능성이다. 혁신 & 데이터 사이언스 매거진 2017. 1-2월(합본호)
제대로 효과내는 데이터 시각화 전략 얼마 전까지만 해도 데이터 비주얼라이제이션data visualizations or ‘dataviz’, 즉 스마트한 데이터 시각자료를 만드는 능력은 있으면 좋은 기술에 지나지 않았다. 대개는 디자인이나 데이터를 중시하는 관리자들이 데이터 시각자료를 다루는 법을 배우는 데 투자해 그 덕을 봤다. 그런데 상황이 바뀌었다. 비주얼 커뮤니케이션visual communication은 이제 관리자라면 누구나 마땅히 갖고 있어야 하는 필수 기술이 됐다. 비주얼 커뮤니케이션으로만 자신의 업무를 제대로 이해할 수 있는 경우가 점점 더 많아지고 있기 때문이다. 자기계발 & 데이터 사이언스 매거진 2016. 6월호
브랜드가 빅데이터의 그림자에 가리지 않으려면 회계연도상 2분기 중반을 훌쩍 넘어섰을 무렵,한 레스토랑 체인 기업의 최고마케팅책임자CMO가 사무실에 들어서자 최고경영자CEO가 기다리고 있다. 다른 사업들과 마찬가지로 이 업계 CEO에게 ‘CMO’란 매출을 담당하는 최고책임자이며, 그가 사무실에 들른 이유도 CMO와 판매에 대한 얘기를 하기 위해서다. “이제 2분기가 끝날 때까지 한 달밖에 안 남았습니다.” CEO가 말한다. “날씨 탓에 부진했던 실적을 만회하기 위한 부양책이 필요합니다. 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2015. 11월호
IoT 시대, 매출만큼 데이터에 민감한 기업이 성공한다 23년 전 한국에서는 BPRBusiness Process Reengineering 열풍이 불었다. 삼성그룹은 7시에 출근해서 4시에 퇴근하는 7-4제를 도입하고, 그룹 총수는 자식과 배우자만 빼고 모두 바꾸라고 설파했다. 어떤 이는 이러한 비즈니스 프로세스 리엔지니어링 열풍을 신자유주의적 경영혁신이라고 정치경제학적 관점에서 해석한다. 그런데 IT(정보기술)와 경영학의 관점에서 보면, 1992년의 BPR은 디지털네트워크가 회사와 조직 내에 스며들면서 나타난 업무 방식의 변화가 가져온 경영혁신 운동이었다. 혁신 & 데이터 사이언스 매거진 2015. 10월호
빅데이터 활용에 따르는 커다란 책임 빅데이터는 일상의 사물들이 서로 정보를 주고받을 수 있게 하는 ‘사물 인터넷’과 함께 경영의 세계와 사회 전반에 혁신적인 변화를 가져올 기술로 전망된다. 그러나 이 기술이 성공을 거두려면 한 가지 전제가 필요하다. 바로 전 세계에 흩어져 있는 온갖 기기들과 인터넷 기업에서 만들어진 정보에 대한 소유권이 이를 수집하는 조직들에 주어진다는 가정이다. 그런데 만약 그렇지 않다면 어떻게 될까? 혁신 & 데이터 사이언스 매거진 2014. 11월
윌리엄스-소노마 CEO가 말하는 직감과 데이터 분석의 조화 샌프란시스코 해안가에 위치한 윌리엄스-소노마(Williams-Sonoma) 본사에 들어서면 다양하고 창의적인 광경에 언제나 감탄하곤 한다. 한편에서는 디자이너가 직물을 개발하고 가구를 칠하거나 도자기를 만들고, 다른 한편에서는 상품기획 전문가들이 제품 사진을 검토하고 판매 목표량에 맞춰 카탈로그와 웹사이트를 재구성한다. 데이터 분석가들은 컴퓨터 앞에 앉아 숫자와 씨름하며 데이터 모델을 만들고 보고서를 분석한다. 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2014. 9월
데이터 과학자: 21세기 최고의 섹시한 직업 2006년 6월 링크트인(LinkedIn, 네트워킹 사이트 운영업체)에 출근한 조너선 골드만(Jonathan Goldman)은 링크트인이 여전히 신생기업 같다는 느낌을 받았다. 링크트인의 회원은 800만 명에 약간 못 미치는 정도였고 기존 회원들이 친구와 동료들에게 가입을 권유하면서 회원 수가 빠르게 증가하고 있었다. 하지만 사용자들은 링크트인 경영진의 기대만큼 적극적으로 이미 링크트인에 가입된 다른 회원들과의 관계 구축을 위해 노력하지 않았다. 전략 & 데이터 사이언스 매거진 2013. HBR in DBR (~2013)
데이터 중시했지만 사실은 비과학적... 기존 전략 프로세스, 확 바꿔라 전략을 수립하는 사람들은 엄격한 전략 수립 과정을 자랑스레 여긴다. 전략은 숫자와 방대한 분석 결과를 바탕으로 수립돼야 하며 편견이나 판단, 의견 등이 전략을 훼손해서는 안 된다. 스프레드시트가 늘어날수록 조직은 자사의 전략 수립 과정에 좀 더 커다란 확신을 갖는다. 전략의 토대가 되는 모든 숫자와 분석을 과학적인 것으로 느낀다. 또 현대 사회에서는 ‘과학적’이라는 것이 곧 ‘좋다’는 것의 동의어로 생각한다. 전략 & 데이터 사이언스 매거진 2013. HBR in DBR (~2013)

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