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인공지능 비즈니스 Insight

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데이터 신뢰성 검증 방법(Data Reliability Validation) ; 실무 체크 포인트.. 데이터의 신뢰성을 검증한다는 것은 그 데이터가 정확하고, 일관되고, 완전하며, 재현 가능한가를 확인하는 과정입니다.특히 AI, 통계 분석, 정책 보고서 작성 등에서 필수적인 절차입니다. 간단한 체크리스트를 먼저 살표본후 상세한 내용을 아래에 설명하겠습니다.항목체크 질문체크출처 신뢰성공신력 있는 기관인가? 수집 방법이 명확한가? 정확성값 오류, 이상치 없는가? 단위가 맞는가? 일관성여러 출처와 일치하는가? 시간 추세가 자연스러운가? 완전성빠진 값 없는가? 누락된 범주는 없는가? 재현성다시 측정해도 같은 결과가 나오는가? 무결성데이터 변조·왜곡 가능성은 없는가? 통계적 신뢰성표본 크기와 신뢰구간이 적절한가? AI 관점편향·드리프트 없는가? 목적 적합성문제 해결에 필요한 데이터가 충분한가? 1) 출처(So..
삼성, SK, 현대차, LG, 800조 투자계획 선언 2025년 11월 16일, 서울 용산 대통령실 ‘한·미 관세협상 후속 민관 합동회의’ 자리에서 4대 그룹이 국내 투자 계획을 공식화 했다. 동아일보+14대 그룹의 800조+ 국내 투자는 AI, 반도체, 미래차 중심의 ‘한국 제조·기술 패러다임’을 앞으로 5년 안에 한 단계 끌어올리겠다는 선언이자, 해외 투자 확대 우려를 누그러뜨리기 위한 정치·경제적 메시지”라고 볼 수 있다. 규모·기간삼성 5년 450조, SK 2028년까지 128조, 현대차 2026~2030년 125.2조, LG 향후 5년 100조 → 합계 800조+다른 그룹(HD현대, 한화, 셀트리온 등)까지 합치면 7대 그룹 5년 833조 투자로 보도. 네이트 뉴스+1배경 : 미국·EU 관세·보조금 정책 때문에 해외 투자 확대, 국내 투자 축소 우..
국내 SW업계 2025년 3분기 호황 ; 인공지능 비즈니스 매출구조 현실화.... SW 기업들이 “좋은 실적을 낸다”를 넘어서 AI·클라우드 전략의 전환점이 3분기에 나타났다는 것이 주요한 평가입니다. (ZDNet Korea)이 흐름은 향후 교육·업무자동화·공공서비스·금융IT 등 다양한 응용영역에서 추가 확산될 수 있는 기폭제로 해석됩니다.인공지능(AI) 및 클라우드 전환 전략이 실질 매출로 나타남. (ZDNet Korea)기업용 AI 에이전트나 SaaS(서비스형 소프트웨어) 매출화가 본격화됨. (ZDNet Korea)공공·금융 분야의 대형 AI·클라우드 프로젝트 수주 증가가 성장 모멘텀으로 작용. (ZDNet Korea)클라우드·구독형 모델로 반복 매출 구조가 강화됨. (보스)국내 SW 산업자체 통계자료에서도 기업 수·매출 규모 등의 구조적 기반이 존재함. (SW 한국)1. 한글과컴..
중국, 미래 AI 경쟁력 전기 앞선 준비.... 미래 AI 경쟁력 = 칩 + 데이터 + 전기, 이 중 전기에서 중국이 앞서 준비하고 있는 상황을 정리해 보았습니다.앞으로 10년, AI 경쟁력은 칩과 알고리즘 못지않게 “전기 인프라”에 달려 있고, 중국은 이미 여유 전력을 쌓는 방향으로 앞서 가고 있습니다. 한국은 원전, 재생, 송전망, 산업 입지를 함께 설계해 “AI·반도체·데이터센터에 전기를 우선 공급할 수 있는 국가”로 가느냐가 승부처가 될 가능성이 큽니다.1. 왜 “전기 공급”에서 중국이 유리하다고 하나?1) 어마어마한 발전설비 증설 + 의도적인 ‘잉여 전력’ 전략중국은 2024년 기준, 풍력·태양광 등 신에너지 설비 1,400GW+, 전체 설비의 40% 이상을 차지하고 신에너지 설비 용량이 처음으로 석탄을 넘어섰습니다. usercontent.o..
AI를 도입했지만 혁신이 일어나지 않는 이유... 기업의 인공지능 비즈니스 관점의 고찰 많은 기업이 챗GPT, RPA, AIOps, AI 비서 등 다양한 AI 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 현실에서는 기술만 바뀌었을 뿐, 사람과 조직, 업무 구조는 예전 방식 그대로 유지되는 경우가 대부분이다. 그 결과, 기대했던 혁신은 일어나지 않고 조직 내 성과에도 별다른 변화가 나타나지 않는다. 다시 말해, 기술 중심 혁신이 사람 중심 혁신으로 이어지지 못한 채 ‘절반짜리 혁신’으로 남고 있는 것이다. 이러한 현상은 흔히 ‘도구만 바뀐 혁신(tool-only innovation)’, 혹은 ‘AI 포장 혁신(AI washing)’으로 불린다. 외형적으로는 AI를 도입했지만, 실제 일하는 방식은 전혀 달라지지 않았다는 의미다. 이 문제가 발생하는 이유는 비교적 명확하다. ① 기술 중심 도입으로 조직 운영..
ETRI, 노코드 머신러닝 개발 도구 모두 오픈소스로 공개..."AI·SW지식 부족해도 한번 실행 OK, SW 손쉽게 개발도와" 한국전자통신연구원(ETRI)가 노코드 기반 머신러닝 개발 도구인 ‘TANGO’의 핵심 기술을 오픈소스로 공개하고, 제4회 공개 세미나를 개최한다고 밝혔다.https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37020 ETRI, 노코드 머신러닝 개발 도구 모두 오픈소스로 공개..."AI·SW지식 부족해도 한번 실행 OK, SW 손국내 연구진이 지난 2021년부터 4년째 공장, 의료, 조선 등 산업 분야에서 비교적 인공지능(AI) 전문지식이 부족한 사용자들에게 손쉬운 SW개발 프레임워크를 제공, 큰 힘이 되고 있다.한국전자통www.aitimes.kr
AI 자동댓글 확산…여론 조작·불법 홍보까지 번지며 규제 시급 AI 자동댓글 프로그램이 월 10만 원에 수천 개 댓글을 생성하며 여론 조작과 불법 사이트 홍보에 악용되고 있어 우려가 커지고 있다는 뉴스 입니다.전문가들은 인공지능 댓글이 온라인 여론을 왜곡하고 도박·피싱 범죄에 활용되는 만큼 긴급한 대응과 규제 마련이 필요하다고 지적한다는 내용입니다. “AI 자동 댓글, 월 10만원에 1만2천개”…여론 조작·범죄 악용 우려 “AI 자동 댓글, 월 10만원에 1만2천개”…여론 조작·범죄 악용 우려( ☞한겨레 뉴스레터 H:730 구독하기. 검색창에 ‘한겨레 h730’을 쳐보세요.) “카페가 복숭아 과수원에 위치해 한적하면서도 시원한 복숭아 음료와 함께 여유로운 분위기를 즐길 수 있다니, 저도www.hani.co.kr
대한민국 교육부, 모두를 위한 인공지능 인재양성 방안 발표... 비즈니스 관점... 전 생애주기 AI 보편교육 확대 : 초·중·고부터 대학·성인까지 ‘AI 기본역량+윤리’ 강화. (드리핑)AI 중점학교 확대 : 2025년 730교 → 2028년 2,000교 단계적 확대. (드리핑)지역 인재 생태계 : 2028년까지 17개 시·도교육청에 AI 교육지원센터 구축. 거점국립대가 지역 허브 역할. (드리핑)우수 인재 패스트트랙 : 학사·석사·박사 5.5년 단축 경로 신설, 박사후연구원 지위 법제화 추진. (드리핑)산학협력·직업계 개편 : AI 마이스터고 신설·특성화고 재구조화, 계약학과·계약정원제 확대, 기업 사내대학원·산업학위제 도입. (드리핑)평생학습·재직자 업스킬 : AID( AI+Digital ) 집중과정 확대, K-MOOC·사이버대 등 온라인 AI 교육+디지털 평생교육이용권 확대. (..