비즈니스 전략 (3) 썸네일형 리스트형 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (4) 3부 실질적 실행 8장 데이터 활용의 단계 데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것 데이터가 분석을 하는 대상이라는 생각을 버려야 진정한 활용이 가능하당 데이터 분석을 통한 인사이트 발굴보다 훨씬 더 중요한 것은 '데이터 가치화' 진정한 데이터 활용은 인사이트와 새로 만들어낸 가치 데이터를 통해 '비즈니스를 변화'시키는 것 반드시 거처야 하는 단계 3단계까지는 동시 진행 하지만 그 이상은 뛰어넘을 수 없다 1단계 데이터 파악: 구체적으로 단순한 데이터 분석이든 머신러닝과 인공지능을 사용하기 위해서든 데이터는 필요하다 이러한 단계는 누군가 운영 시스템 코드와 데이터베이스를 일일이 뜯어봐야 하기 때문에 생각보다 어려운 일이다 2단계 파일럿 프로젝트: 데이터 분석하면 실패 2단계에서는 작고 빠르게 결과를 볼.. 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (3) 2부 경영의 변화 5장 왜 변화가 필요한가 뒤에 숨겨진 과정들 일본의 안경업체 JINS는 2016년 11월부터 인공지능을 활용하여 고객에게 어울리는 안경을 추천하는 JINS BRAIN이라는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 사례 이면에 숨어 있는 일에는 다음과 같이 여러 일이 있었을 것이다. 두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구 인공지능이라는 도구는 인간 두뇌의 인지와 판단 범위를 넘기 위한 도구다 인간의 이해 범위 안에서 이뤄지는 기존 방식을 그대로 고수해서는 인공지능을 제대로 활용할 수 없다 결국은 변화 관리 과거 영국의 붉은 깃발 법(Rea Flag Act, 적기 조례)은 정부의 잘못된 규제를 비판하기 위해서 자주 언급되는 법이다 이러한 법으로 인해 영국은 자동차 산업의 주도권을 놓치게 되었다 이와 같이 .. 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (2) 3장 도구로서의 인공지능 머신러닝이 하는 데이터 분석 보통 데이터를 활용한다고 하면 거의 데이터 분석을 의미 기업에서 데이터를 활용해 판단해야 하는 것 다양한 경우의 숫자를 계산하고, 수많은 경우의 수를 비교하고, 의미 있는 차이를 찾아내느 것을 데이터 분석이라 한다면 컴퓨터가 인간에 비해 월등하다 금융업계에서 대표적인 인공지능 활용 사례로 켄쇼가 있다 이는 인공지능을 분석에 활용하는 전형적 사례 자연어 처리와 머신러닝을 활용해 기사와 자료 검색부터 시장 동향 분석, 투자 조언까지 제공하는 금융 분석 프로그램 의료 분야에서는 IBM의 왓슨이 대표적이다 왓슨은 엄청난 양의 의학 자료, 학술지, 임상 시험 데이터, 의학 교과서 들을 통해 학습하여 적절한 정보를 제공하여 의사를 도와줌 분석을 프로세스 안으로 .. 이전 1 다음
