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AI 시대, 반도체 산업은 어떻게 흘러갈까?https://youtu.be/CjkI1ZSaLdk

〔DeepSeek〕 세계는 딥시크와 전쟁 중…'反딥시크' 커진다아시아경제 딥시크 둘러싼 美·동맹국 vs 中 대결 구도보안 우려에 美 '금지법' 발의韓 정부·기업도 차단 추세 동참 중국의 생성형 인공지능(AI) ‘딥시크(DeepSeek)’를 둘러싸고 중국 대 미국과 동맹국 진영 간 전쟁이 벌어지고 있다. 중국 정부가 해명에 나섰음에도 각국은 보안 우려를 들어 접속을 속속 차단하고 있다. 이탈리아가 딥시크 다운로드 자체를 막은 가운데 미국은 ‘딥시크 금지법’ 발의를 앞두고 있다. 한국 정부와 기업도 이 같은 추세에 동참하고 있다.  6일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 공화당 소속 다린 라후드 하원의원(일리노이주)과 민주당의 조시 고테이머 하원의원(뉴저지주)이 7일 정부 소유 기기에서 딥시크 사용을 차단..

〔DeepSeek〕 딥시크 深度求索DeepSeek 분류 : LLMs 언어 모델국가 : 중국개발사 : 항저우 심도구색 인공지능 기초기술 연구 유한공사설립일 : 2023년 7월 17일사용자 : 121만명(2025년 1월 4주차 국내 앱 사용자 기준)최신 버전 : V3, R1설립자 : 량원펑 (梁文锋) DeepSeek(深度求索)는 중국의 헤지펀드 회사 환팡퀀트(幻方量化) 소속 인공지능 연구 기업의 이름이자 같은 회사에서 개발한 오픈 웨이트(Open-Weights) 언어 모델 제품군의 모델명이다. 량원펑이 창업한 회사다.  2024년 12월 발표된 DeepSeek-V3 모델은 서구권에서 개발된 LLM 모델과 경쟁할 수 있을 정도의 성능을 보여 많은 주목을 받았는데, 특히 V3를 개발하는 데 있어 고작 80억 원..

〔DeepSeek〕 주요국 딥시크 이용 제한 현황연합뉴스 중국 인공지능(AI) 딥시크(Deepseek)가 이용자 데이터를 과도하게 수집한다는 논란 속에서 전 세계 각국 정부는 딥시크의 위험성을 경계하며 정부 차원에서 대응하고 있다.  6일 한국은 정부 부처들이 딥시크 접속 차단에 대거 나섰다.외교부, 국방부, 산업통상자원부가 전날 접속을 차단한 데 이어 대다수 경제·사회 부처가 접속을 차단했거나 차단하겠다는 방침을 밝혔다. 연합뉴스2025/02/06 10:22김영은 기자 0eun@yna.co.kr

〔DeepSeek〕 '딥시크 돌풍' 배경엔 中정부 지원한국경제 2030년 세계 선두 목표2015년부터 국가전략으로 육성…작년 종합지원책 'AI+' 발표 미국의 제재를 뚫고 저비용·고효율 인공지능(AI) 모델을 개발한 중국 스타트업 딥시크 돌풍의 배경에는 중국 정부의 든든한 지원이 있다는 평가가 나온다.  강력한 정책 지원은 방대한 데이터자원과 풍부한 인력 등과 맞물려 중국 AI 산업의 급성장을 불러왔다.  6일 현지 언론과 외신 등에 따르면 중국이 AI를 국가 전략으로 격상해 육성한 시기는 2015년으로 거슬러 올라간다.  알파고와 이세돌 간 세기의 바둑 대결이 열리기 1년 전이었다.  그해 5월 제조업의 질적 성장을 꾀하기 위한 '중국제조 2025'에서 처음 지능제조의 개념이 언급된 데 이어 같은 해 ..

〔DeepSeek〕 전세계 딥시크 차단에도, 본국서 열풍 지속한국경제 중국서 일일 활성 사용자수 2000만명 돌파채용공고도 실시간 검색어 상위권 차지 사진=딥시크 CI 안정성 등을 이유로 한국을 비롯한 각국 정부에서 중국 생성형 인공지능(AI) 딥시크(DeepSeek) 사용을 제한하고 있지만 본국에서 만큼은 딥시크 열풍이 강하게 불고 있다. 인턴과 전문개발자 등을 구한다는 딥시크의 채용공고가 실시간 검색어 상위권을 차지하는가 하면 딥시크 활용법을 비롯한 관련 정보가 중국 온라인을 도배 중이다. 6일 시나파이낸스 등 중국 매체에 따르면 딥시크의 일일 활성 사용자 수는 2000만명을 돌파했다. 이는 기존 인공지능 챗봇 분야의 선발주자인 챗GPT의 일일 활성 사용자(약 5000만명)의 절반에 못 미치는 숫자이..

〔DeepSeek〕 빅테크 한 방 먹인 ‘딥시크 쇼크’…전세계 AI 시장 흔들었다ITBizNews 中 AI기술 경쟁력 과시, 저비용·고성능 실현가능성에 관심美 주정부 차원서 이용금지 명령, 개발비 5억 달러 투입가능성 분석도 중국발 인공지능(AI) 혁신에 대한 관심이 뜨다. ‘딥시크(DeepSeek)’라는 중국의 AI스타트업이 저비용 고성능 AI를 발표하면서 전세계적인 주목을 받은 것이다.  딥시크는 크게 알려지지 않은 AI스타트업이다. 챗GPT로 AI 열풍을 불러일으킨 오픈AI를 비롯해 미국이 전세계 AI 시장을 호령하는 상황에서 중국의 스타트업은 아무래도 관심의 외곽에 있을 수밖에 없었기 때문이다. 이에 더해 중국에 대한 AI 반도체 수출을 제한하는 등 미국의 견제는 중국의 AI기술에 대한 미래까지도..

〔Data Labeling〕 월급은 포인트…데이터 라벨링 가혹노동 실태(hani.co.kr) 미국, 노동자 개념 ‘열린 법안’ 재판중… 데이터 플랫폼 노동자 포괄하는 제도 논의해야 한때 부업으로 치부되던 플랫폼 노동은 점차 전업화하고 있다. 그만큼 일자리 질도 달라졌다. 노동 공급이 많아지면서 일자리 경쟁이 심화하고 임금이 땅에 떨어졌다. 회사의 노동 통제는 갈수록 심해지는데 노동자의 대항 수단은 없다시피 하다. 극한으로 쥐어짜이고 업무상 사고를 당해도 프리랜서란 이유로 보호받지 못한다. 새로운 형태의 노동을 포괄적으로 보호해야 한다는 논의는 이런 문제의식에서 출발했다. 배달라이더와 웹툰작가, 대리운전 기사 등이 모인 ‘플랫폼노동희망찾기’ 회원들이 2022년 9월28일 국회 앞에서 ‘접속! 플랫폼월드, ..

〔Data Labeling〕 데이터셋 산업 현황 보고서(copyright.or.kr)   I. 데이터셋(Dataset)의 개념 ㅇ (정의) 특정한 작업을 위해 데이터를 관련성 있게 모아놓은 데이터들의 집합체 즉 자료들의 모음으로 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오, 숫자 데이터와 같이 여러 형식으로 된 자료를 포함할 수 있음  II. 학습용 데이터셋 ㅇ (개념) 인공지능 모델을 훈련시키고 평가하기 위해 사용되는 데이터의 모음을 말함 ㅇ (유형) 데이터의 종류에 따라 크게 ➊텍스트, ➋이미지, ➌음성, ➍비디오 등 비정형 데이터 형태를 가짐  III. 인공지능(AI) 학습용 데이터 ㅇ (인공지능 학습 방법) 머신러닝의 학습 방법은 학습 형태에 따라 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(..

〔Data Labeling〕 사투리·국내 주요도로 등 AI 학습용 데이터 170종 개방(korea.kr) 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 인공지능(AI) 허브(aihub.or.kr)를 통해 학습용 데이터 4억 8000만 건을 개방한다고 18일 밝혔다.   과기정통부는 지난 2017년부터 기업·연구자·개인 등이 시간 및 비용 문제로 개별 구축하기 어려운 인공지능 학습용 데이터를 구축·개방해왔다. 지난해부터는 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’ 구축 프로젝트의 일환으로 구축 규모를 대폭 확대해 추진 중이다. 인공지능 학습용 데이터는 인공지능 개발에 사용된다. 그동안 국내 인공지능 기업들은 인공지능 개발에 필요한 데이터 확보를 위해 해외 오픈데이터를 많이 활용해 왔다. 그러나 한국어, 국내 도로환경 등 국내..

〔Data Labeling〕 데이터 라벨링의 정의와 데이터 구축단계(tistory.com) 빅데이터, 인공지능과 같은 개념, 단어는 2020년을 살아가는 우리에게 있어서 당연한 것으로 생각 하고 있다. 아니 오히려 모르면 이상한 취급을 당할지도 모른다. 그럼 다시, 인공지능과 빅데이터를 쉽게 이야기하는 당신에게 묻겠다. '이것들은 무엇인가?' 이렇게 이야기하면 쉽게 대답을 하기가 힘 들 것이다. 이는 우리가 쉽게 말하는 이 개념을 잘 모른다는 이야기가 아닌가 싶다. 어쩌면 이들의 기반인 데이터에 대해서도 잘 모를 수도 있다는 생각이 든다.   ◇인공지능(AI)이 있기 위해서는 '잘 만들어진' 데이터가 필요하다. 아주 쉽게 예를 들어보자. 우리가 지식을 쌓고 학습을 하기 위해서는 다양한 자료를 기반으로 한..

〔Data Labeling〕 ‘데이터 라벨링’에 부는 변화의 바람(itdaily.kr) 단순 라벨링 작업 비중 감소, 고품질 데이터 수요는 늘어날 듯 거대언어모델(Large Language Model, LLM)이 국내외 IT 시장을 선도하는 기술로 자리매김하며 데이터 라벨링 시장도 새로운 국면을 맞이했다. LLM이 가공되지 않은 대규모 데이터를 학습하면서 관련 데이터의 수요 형태가 변하고 있기 때문이다. 이 같은 변화 속에서 업체들은 그동안 다져 온 고품질 데이터 구축 역량을 기반으로 기존 사업을 강화함과 동시에 새로운 사업 모델을 발굴해 나가고 있다. LLM 등장 후 달라진 데이터 라벨링 업계의 모습을 들여다봤다.   ◇딥러닝 모델에 필요한 ‘데이터 라벨링’ 데이터 라벨링(Data Labeling)은 ..

〔Data Labeling〕 AI 산업 육성 밑거름 ‘데이터 라벨링’(itdaily.kr) 인공지능(AI)의 발전과 함께 ‘데이터 라벨링’ 산업이 떠오르고 있다. 데이터 라벨링은 AI 학습데이터를 만들기 위해 원천데이터에 값(라벨)을 붙이는 작업이다. 사람이 일일이 데이터에 라벨을 붙여야 해 ‘AI 눈알 붙이기’라고 불리기도 했다. IT업계의 막노동으로 인식되는 데이터 라벨링 역시 다른 AI 기술들과 마찬가지로 자동화 수순을 밟고 있다. 최근 들어 업체들이 반자동화 툴을 만들어 인력과 비용 절감을 꾀하고 있다. 이 같은 데이터 라벨링이 정부의 ‘디지털 뉴딜’ 정책으로 또 한 번 관심이 모아지고 있다. 디지털 뉴딜 정책의 핵심이라 할 수 있는 AI 산업 육성을 위해 데이터 라벨링은 반드시 필요한 작업이기 ..

AI는 비지니스에 어떻게 접목될까? (chosun.com) 인공지능(AI)이 일반인에게 알려진 것은 2016년 구글 딥마인드사가 개발한 알파고를 시작이었다. 이후 2022년 11월 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 사람들에게 AI를 일상생활 뿐만 아니라 대부분의 비즈니스에 활용해야 한다는 새로운 의식변화 패러다임을 전달하고 있다. 이러한 새로운 변화 트렌드 환경에 대응하는 책 'AI 경영론'이 발간됐다. 책 'AI경영론'   차의과학대학교 산학협력단장·연구처장·빅데이터AI연구소 소장 김용환 교수와 현대경제연구원과 경기도 일자리재단 선임연구위원 임희정 박사가 대한민국 최초로 AI 중심의 새로운 융합학문체계인 'AI(인공지능) 경영론(Management of AI)'을 체계적으로 설명한 책이다. 국내외 ..

⊙RaaS(Retail) – 서비스형 리테일 - 서비스형 리테일(RaaS)란 유통업체가 보유하고 있는 ‘공간, 물류망, 고객 정보, 기술’ 등의 자산을 활용, 다른 소매·제조업체의 인프라 향상을 위해 B2B서비스를 제공하는 것.   - 매장 임대 모델과 비슷해 보이지만 유통업체가 직원 관리, 판매, 고객 응대, 데이터 수집 등 모든 서비스와 운영을 담당하기 때문에 입점 업체에 주어지는 혜택이 일반 매장 대비 크다고 볼 수 있으며. - 신기술을 매장에 도입해 소비자의 구매 행동을 취합하고 다시 데이터화해 입점 업체와 공유하는 경우도 있다. 또한 상품 판매보다 고객 경험에 집중하기 때문에 다른 매장에서 볼 수 없는 혁신상품과 서비스를 제안할 수 있고 고객 역시 새로운 체험을 즐길 수 있다.  서비스형 리테일..

⊙MaaS(Mobility) – 서비형 모빌리티 MaaS란 기차, 버스 등 대중교통을 비롯해 택시, 공유차량 등 다양한 모빌리티 서비스를 하나로 통합하는 것을 말한다. 이용자에게 목적지까지 가는 가장 효율적인 방법을 알려줄 뿐만 아니라 이동수단에 대한 요금 결제 및 예약 등 모빌리티와 관련된 모든 서비스를 하나의 플랫폼 하에서 제공하는 것이 골자다. 대중교통뿐만 아니라 공유자동차, 공유킥보드 등 다양한 공유 모빌리티 서비스들이 잇따라 등장하면서, 대중교통이 다소 불편한 여러 지역들을 보다 다채로운 방법으로 이동할 수 있게 됐다. 이에 갖가지 이동 수단에 대한 통합 서비스를 제공하는 것이 더욱 중요해졌다. @MaaS를 구현하는 대표 서비스로는 핀란드의 '윔(Whim)'이 꼽힌다. 지난 2016년 출시된 앱..

⊙AIaaS(AI) – 서비스형 A인공지능(appier.com) 서비스형 AI는 즉시 사용할 수 있는 AI 제품과 같다. 다양한 AI 기반 기능을 포함하여 타사 공급업체가 고객사에 서비스 형태로 제공하는 인공지능 소프트웨어를 의미한다. 타사 공급업체는 이러한 기능들을 클라우드에서 호스팅하며, 최종 사용자가 인터넷을 통해 이를 사용할 수 있으므로 AI에 대한 접근성을 더욱 쉽게 만든다. 점점 더 많은 기업들이 AIaaS를 통한 경쟁력 강화를 경험하면서 AIaaS에 대한 수요가 증가하고 있다.   업계 통계에 따르면 글로벌 AIaaS 시장 규모는 2017년 11억3천만 달러에서 2023년 108억8천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 그러나, 공급이 점점 더 늘어나게 되면서 이 수치는 잠재적으로 훨씬 더 높아..

⊙SaaS(software) – 서비스형 소프트웨어 SaaS는 가장 보편적인 형태의 클라우드 서비스다. 원래 PC에 설치해 사용하던 응용프로그램을 클라우드를 통해 네트워크 기반으로 사용할 수 있게 되는 형태가 SaaS에 속한다.  기업들도 과거 오프라인 패키지로 제공하던 B2B 솔루션을 하나둘 클라우드 기반으로 개발해 월 구독 형태로 고객사에게 제공하는 형태로 변화하고 있다. 특히 SaaS형 솔루션 판매는 기업 입장에서 보다 지속적이고 안정적인 구독 수익 기반을 마련할 수 있다는 점에서 이상적인 수익모델이다. @구글이 제공하는 웹 오피스는 PC에 오피스 프로그램이 설치돼 있지 않아도 웹에서 언제든 오피스 문서를 열람하고 편집할 수 있도록 돕는 SaaS로 널리 사용되고 있는 서비스다. @또 최근에는 아예 ..

⊙PaaS(platform) – 서비스형 플랫폼 PaaS는 인프라를 포함한 개발 플랫폼을 하나의 패키지로 서비스하는 형태다. PaaS를 이용하는 개발사는 클라우드 서비스에 필요한 인프라와 운영체제, 개발도구, 애플리케이션 배포에 이르는 전 과정을 클라우드 상에서 지원받을 수 있으므로 자체 개발 리소스가 부족한 경우에도 효과적인 시스템 개발과 배포가 가능해진다.  현재 전체 클라우드 산업 내에서 PaaS가 차지하는 비중(10% 이내)은 작지만, 향후 IaaS 부문 경쟁이 심화될수록 각 클라우드 기업은 서비스 차별화를 위해 PaaS 부문을 강화해 나갈 것으로 보인다. 단순히 말하면 인프라를 제공하는 수준의 IaaS와 달리, PaaS는 다양한 특성의 미들웨어를 고객 수요에 최적화된 형태로 제공할 수 있기 때문..

⊙IaaS(infra) – 서비스형 인프라 IaaS는 디지털 서비스 구현에 필요한 네트워크 자원을 클라우드 상에서 임대하는 형태로, 클라우드 산업의 근간을 이루는 서비스다. 호스트 기업은 서버, 스토리지, 네트워크 등 각종 네트워킹 자원 등을 클라우드로 제공하며, 클라이언트 기업은 이를 대여해 자사에 필요한 시스템과 서비스를 IaaS 위에 구축한다. 일종의 온라인 데이터센터와 비슷한 역할이다. IaaS를 제공하는 기업 중에는 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft Azure), 구글크라우드(Google Cloud) 가 대표적이다.  그 중에서도 현재 AWS의 시장 내 비중은 압도적이다. 시장조사업체 카날리스에 따르면 2019년 전 세계 IaaS 시장 규모는 약 127조 원 정도로 추..

⊙“as a service”가 뭐야?(epnc.co.kr) 요즘 IT 업계에서는 ‘~ as a Service’, 줄여서 XaaS로 불리는 용어들을 흔히 볼 수 있다. XaaS는 각종 디지털 재화(財貨)가 네트워크를 통해 사용 가능한 형태로 제공되는 서비스를 뜻하는 말이다. XaaS는 클라우드를 통해 구현된다. 엄밀히 말해 클라우드 자체가 ‘대용량 스토리지와 연산능력 등이 갖춰진 서버를 기반으로 클라이언트(사용자)에게 가상의 네트워크 컴퓨팅 환경을 제공한다’는 개념인 만큼, 클라우드는 태생부터 'as a Service' 구현을 위해 만들어졌다고 봐도 과언이 아니다. 과거엔 모든 프로그램을 PC에 직접 설치하는 방식으로 사용했다. 그러나 클라우드가 등장하면서부터 직접 설치 방식의 프로그램은 슬슬 구시대의 유..

AI를 접목한 소매 비즈니스의 기대와 문제점 (delco.co.kr) AI의 기술 진화는 소매업계에도 커다란 변화를 일으키고 있다. 그 가운데 가장 인지도가 높은 챗GPT는 고객의 다양한 니즈를 해석할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. AI를 유통산업에 접목할 때 주의해야 하는 점과 미래를 대비할 수있는 방법에 대해 알아본다. 1. 유통산업 내 챗 GPT를 활용할 수 있는 영역 AI 가운데 인지도가 가장 높은 챗GPT는 매우 높은 학습 능력이 있으나 진정한 의미의 ‘인공지능’이라고 보기는 힘들다. 챗GPT는 단어의 출현 확률을 기반으로 문맥에 맞는 가장 적절한 단어를 선택, 단순히 다음에 올 단어를 예측할 뿐인 AI이기 때문에, 효과적으로 사용하기 위해서는 사용자가 원하는 정보를 자세하게 정의하는 것..

⊙EU, 세계 첫 AI 규제법 승인 (hankyung.com) EU(유럽연합) 의회는 13일(현지시간) AI를 관리하기 위한 세계 최초의 AI 규제 기본 규칙 세트를 승인했다. CNBC에 따르면 EU의회는 이 날 개최된 회의에서 AI규제법안을 찬성 523표, 반대 46표, 기권 49표로 승인했다. 유럽 내부 시장 담당 위원인 티에리 브레통은 X(트위터) 에 올린 트윗에 “유럽은 이제 AI의 글로벌 기준 설정자” 라고 썼다. 2021년부터 추진된 EU 의 AI법은 AI기술을 “허용할 수 없는”기술부터 높은 위험, 중간 위험, 낮은 위험으로 위험 범주를 나누고 허용할 수 없는 기술은 금지하도록 했다. 법안 협상을 이끈 EU의회 의원 드라고스 튜더라체는 자신의 X 계정에서 “AI 기술은 반드시 인간이 통제하고..

〔AI Contents〕AI(인공지능)에 대한 기업체 인식 및 실태조사 KDI 경제정보센터 2016년 3월 9일 ‘구글의 알파고(AlphaGo)와 이세돌’의 바둑 대결이 세계의 이목을 끌면서 AI(인공지능)가 갑작스럽게 우리 곁에 다가왔다. 지금은 인간 대신 AI가 운전하는 자율주행 자동차가 상용화 단계에 있을 정도로 AI 기술은 급속도로 성장했으며, 에너지, 기계, 바이오 등 각종 과학기술 분야로 영역을 확장하며 새로운 부가가치를 창출하고 있다. AI가 불러일으키는 산업·사회적 변화에 능동적으로 대응해야 한다는 요구가 커지면서 우리 정부도 ‘AI 국가전략(2019.12.17)’을 발표하며 경제·사회 전반에 혁신을 도모하고 있다. ‘옥스퍼드 인사이츠’가 국가별 AI 기술 수준을 비교한 ‘정부 AI 준비 ..

〔AI Contents〕국내 AI 도입 및 활용 현황 조사 (2023년) ITWorld Korea 전 세계적인 생성형 인공지능(AI) 바람은 일반 사용자 기술 측면은 물론 기업 IT 부문에서도 전례를 찾을 수 없을 만큼 뜨겁다. 지난해 11월 챗GPT가 공개된 이후 불과 반년만에 거의 모든 앱과 서비스에 생성형 AI가 접목됐다. 앞으로 생성형 AI가 인터넷의 등장에 버금 가는 대변화를 몰고 오리라는 전망이 나오는 가운데, 우리 기업은 급격한 기술과 시장의 변화에 어떻게 대응하고 있을까? ITWorld/CIO는 이를 확인하기 2022년에 이어 올해도 국내 IT 전문가를 대상으로 설문조사를 했다. 국내 기업의 AI 도입 현황과 어려움, 만족도 등을 묻고 구체적으로 사용하는 솔루션과 업체를 확인했다. 특히 생..

〔AI Contents〕국내외 AI 서비스 관심도•호감도 순위 〈AI 서비스 관심도〉 제공= 빅데이터뉴스 (데이터앤리서치) 〈AI 서비스 호감도〉 제공= 빅데이터뉴스 (데이터앤리서치) 챗GPT, 2023 국내외 AI 서비스 관심도 압도적 1위…이루다·구글 바드 순 (thebigdata.co.kr) 챗GPT가 지난 2023년 1년간 국내외 9개 AI 서비스 중 압도적으로 가장 많은 관심을 받은 것으로 나타났다. 23일 데이터앤리서치는 본지 의뢰로 뉴스·커뮤니티·블로그·카페·유튜브·트위터·인스타그램·페이스북·카카오스토리·지식인·기업/조직·정부/공공 등 12개 채널 23만개 사이트를 대상으로 국내외 AI 서비스 9개에 대해 지난 2023년 1년간 온라인 정보량(포스팅 수=관심도)을 분석했다고 밝혔다. 조사 대..

일상 생활 속의 AI, 12가지 사례(aitimes.com) 오늘날 우리의 일상속에서 인공지능(AI)이 영향을 미치고 있는 것은 무엇이 있을까? 인기가 점점 높아지고 있는 AI는 요리부터 의료까지 다양한 방식으로 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 사실 인공지능은 이미 우리 주위에서 다양하게 활용되고 있다.   미국의 IT전문지 ‘아이티프로포털(ITProPortal)’이 14일 ‘일상 생활 속 AI 12가지 사례’라는 제목의 기사에서 짚어 본 내용을 아래에서 소개한다. 1. 자율주행 차량자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기..

〔AI Contents〕유한양행 / 100년 제약사의 마케팅 혁신 (thinkwithgoogle.com) 'Leaders' Interview’ 시리즈는 다양한 브랜드들의 마케팅 비하인드 스토리를 마케팅 리더들에게 직접 듣는 인터뷰 시리즈입니다. 이번 편에서는 100년에 가까운 시간 동안 사람들과 함께해 오며 건강과 삶의 질을 높여온 한국의 대표 제약회사 유한양행이 디지털 시대에 꾀하고 있는 마케팅의 변화에 대한 이야기를 나눴습니다. https://youtu.be/efh3grEQW1o 유한양행이 전통적인 마케팅에서 벗어나 디지털 중심의 마케팅으로 전환하고 있는 이유, 그리고 이 시대의 소비자들에게 더욱 효과적으로 다가가기 위해 진행하고 있는 캠페인들을 인터뷰 영상에서 확인해 보세요. Q. 안녕하세요 리더님..

〔AI Contents〕생성형AI 기업을 구상하는 CEO들을 위한 가이드 Deloitte Korea | Insight A CEO Guide to envisioning the Gen. AI 최근 몇 년 동안, 우리는 기술 혁신의 새로운 전환을 경험하고 있습니다. 특히, 생성형AI의 발전은 우리의 일하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화에 대처하며 경쟁우위를 강화하기 위해 우리는 생성형AI를 적극적으로 활용할 필요가 있습니다. 실제로 지난해 많은 기업에서 생성형AI의 개념 증명 실험과 적용 사례들이 각 분야에서 나타나고 있고, 새로운 비즈니스 모델 제시와 시장 선도 가능성을 열어주고 있습니다. 향후 더 많은 기업들이 생성형AI를 활용할 가능성이 높습니다. 하지만 대다수 기업들은 생성형AI의..

〔AI Contents〕LG전자 / 퍼스트 파티 기반의 타겟팅 최적화로 추가 전환을 확보 개인정보 보호를 중심으로 하는 디지털 광고 환경이 자리잡으면서 많은 브랜드들이 퍼스트 파티 데이터를 효과적으로 활용하여 잠재고객을 타겟팅하는 전략을 모색하고 있습니다. 서드파티 데이터가 사라져 가는 쿠키리스 시대에 어떻게 하면 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 효과적으로 고객을 타겟팅할 수 있을까요? 〈캠페인 목표〉 서드파티 데이터의 활용이 줄어드는 가운데, LG전자는 퍼스트 파티 데이터의 모수가 충분하지 않을 때 발생하는 한계를 어떻게 극복할 수 있을지에 대한 고민을 가지고 있었습니다. 지금까지 양질의 퍼스트 파티 데이터로 높은 전환율을 달성해왔지만, 전환 양과 비용 측면에서 더욱 효율적으로 잠재 고객에게 다가갈 수 ..