인공지능 시대의 비즈니스 전략_ 정도희 지음

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인공지능 보다 더 중요한 것 

• - 보통은 인공지능 기술만 도입하면 기업의 여러 문제들이 해결되고 새로운 비즈니스 모델이 만들어지고 기업이 성장할 수 있을 것이라 기대함.
• - 기술보다는 전체 최적화, 조직간 조율, 목표 관리, 커뮤니케이션, 평가 그리고 이 모든 것을 아우르는 방향과 문화가 훨씬 더 중요

인공지능의 진짜 의미

• -데이터를 잘 활용하는 것 
• 전통적 의미로서, 데이터 분석을 통한 인사이트 발굴 및 의사결정에의 활용
• 기존 데이터를 사용해서 새로운 가치가 더해진 데이터를 만들어 내는 것
• 이러한 새로운 가치 데이터를 바탕으로 비즈니스적으로 의미있는 변화를 만들어내는 것

요약

1. 데이터 드리븐 경영이 중요해지는 시점에서 단순히 몇 명 혹은 몇 부서만 가지고 할 수는 없음 전사적인 관리가 필요
2. 제일 중요한 것은 데이터를 모으는 것과 협업이다.
3. 데이터 맹신 금지 

 

추가 

AI 사대천왕 앤드류 응, GTC 2022서 데이터 중심 AI 강조

인공지능(AI) 분야 사대천왕 중 하나로 불리는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 데이터 중심 AI(Data-centric AI) 중요성을 강조하고 나섰다. 모델 크기를 늘리기보다는 AI를 적용하는 도메인 내 데이터 질을 높일 필요가 있다는 주장이다.

앤드류 응 박사는 21일부터 24일까지 온라인으로 개최되는 엔비디아 GTC 2022에서 데이터 중심 접근 방식에 대해 소개했다. AI 분야에서 가장 저명한 인물 중 한 명인 그는 LandingAI와 DeepLearning.AI의 ​​창립자이자 코세라(Coursera)의 공동 회장이자 공동 창립자이며 스탠퍼드대 겸임 교수다. 과거에 그는 바이두(Baidu)의 수석 과학자이자 구글 브레인 프로젝트의 설립자였다.

엔드류 응 박사는 AI 개발에 있어 모델보다 데이터가 더 중요한 시점에 도달했다고 말한다. 모델에 대해 계속해서 미미한 개선을 하기보다 모델을 미세 조정하기 위해 품질 좋은 데이터에 초점을 맞추면서 모델을 상대적으로 고정된 상태로 유지하는 것이 합리적이라는 주장이다.

핵심은 일관성이다. 전문 지식은 단일하게 정의되지 않을 수 있다. 한 전문가에게는 결함으로 간주될 수 있는 것이 다른 전문가에게는 승인을 받을 수 있다. 필요한 것은 전문가가 동의하는 부분을 신속하게 파악할 수 있는 좋은 도구와 워크플로우가 필요하다는 것이 앤드류 응의 입장이다.

앤드류 응은 “합의가 되는 곳에 시간을 할애할 필요가 없다. 대신 전문가들이 동의하지 않는 부분에 초점을 맞춰 결함의 정의를 제시할 수 있어야 한다. 데이터 전체의 일관성은 AI 시스템이 좋은 성능을 빠르게 얻을 수 있도록 하는데 매우 중요하다”고 전했다.


https://byline.network/2022/03/24-182/

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