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beneFIT 인사이트 | 7단계로 정리한 AI 비즈니스 모델 개발
2024-07-19
@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 많은 기업들이 AI를 도입하여 의사 결정, 생산성 향상, 비즈니스 프로세스 자동화, 수익 증대 등에서 긍정적인 성과를 거두고 있습니다. 7단계로 정리한AI 비즈니스 모델 개발 최근 생성형 인공지능의 급속한 확산에 따라, 이를 비즈니스에 적용하고자 하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이에 이번 뉴스레터에서는 AI 기반 비즈니스 모델을 기획하는 데 필요한 7가지 핵심 단계를 소개하고자 합니다. 특히 최근 큰 관심을 받고 있는 대형 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI 기술이 기업의 비즈니스에 어떻게 활용될 수 있는지, 비즈니스 모델의 본질을 먼저 살펴보는 것으로 시작하고자 합니다. 비즈니스 모델이란 기업이 제품이나 서비스를 통해 수익을 창출하는 구조를 의미합니다. 이는 단순히 수익 창출뿐만 아니라, 기업의 강점과 경쟁 우위를 극대화하는 것을 포함합니다. 여러분은 이미 비즈니스 모델에 대해 많이 들어보셨겠지만, 왜 지금 이 시점에서 특히 AI 기반 비즈니스 모델에 주목해야 하는지에 대해 생각해볼 필요가 있습니다. 워크데이의 최근 발표에 따르면, 많은 기업들이 AI를 도입하여 의사 결정, 생산성 향상, 비즈니스 프로세스 자동화, 수익 증대 등에서 긍정적인 성과를 거두고 있습니다. 실제로 글로벌 CEO의 98%가 이미 AI를 도입하여 효과를 얻고 있다고 말하고 있습니다. 이는 AI가 단순한 연구 주제를 넘어 실제 비즈니스 도구로 자리 잡았음을 의미합니다. 따라서 이번 뉴스레터에서는 ‘AI 기반 비즈니스 모델을 위한 7단계’ 를 소개해 드리고자 합니다. 전문가 소개 신병휘 프로젝트교수 現 이노핏파트너스 파트너교수 前 롯데멤버스 마케팅 부문장(상무) 前 아프리카TV 소셜커뮤니티 사업 본부장 前 한양대학교 겸임교수 前 CJENM 스마트미디어사업 본부장(상무) 前 네오위즈 인터넷 사업본부장 前 SK컴즈 싸이월드 그룹장 * 이 내용은 본 공개 과정의 일부로 제공되는 콘텐츠입니다. AI 비즈니스 모델을 위한 7가지 단계 ✅ 1. AI 패러다임에 올라타라 ✅ 2. AI 기술을 파악하라 ✅ 3. 타겟시장을 분석하라✅ 4. 비즈니스 모델을 분석하라✅ 5. 도메인 데이터를 활용하라✅ 6. PoC를 출시하라✅ 7. 비즈니스 팬덤을 만들어라 1. AI 패러다임에 올라타라 출처: AI; The Coming Revolution (2023.11) 새로운 기술이 등장하면 사용자들에게 새로운 행동을 유발하는 인사이트를 여러 곳에서 볼 수 있습니다. 예를 들어, GPS 기술 덕분에 우리는 집 앞에서 쉽게 카카오 택시를 부를 수 있게 되었고, 모바일 카메라의 고도화로 인해 싸이월드 시절보다 훨씬 더 많은 기능이 폭발적으로 발전했습니다. 또한, 앱스토어 역시 모바일 기술 덕분에 탄생하게 되었습니다. 토스의 사례를 보면, 처음에는 단순한 송금 서비스로 시작했으나, 공인인증서 없이도 빠른 송금이 가능해지면서 금융업계에 큰 변화를 가져왔습니다. 2014년에 시작한 토스는 10년 만에 포브스가 선정한 국내 최고의 은행으로 성장했습니다. 이는 기술 혁신이 전통 금융업을 어떻게 넘어설 수 있는지를 잘 보여줍니다. 이제는 스타트업뿐만 아니라 대기업, 기관, 심지어 소상공인까지도 인공지능의 영향을 받고 있습니다. 여러분의 조직에서도 인공지능 기술의 출현이 비즈니스에 큰 영향을 미친다는 것을 인식하는 것이 첫 번째 단계입니다. 2. AI 기술을 파악하라[그림] AI 기술 시장, 2032년까지 1800억달러로 성장, 출처 T타임즈AI 기반 비즈니스를 계획하고 계신다면, 특히 생성형 인공지능을 이해하는 것이 중요합니다. AI 기술에는 새로운 용어들이 계속 등장하여 혼란스러울 수 있지만, 이를 완벽히 이해할 필요는 없습니다. 다만, 리더로서 비즈니스를 발전시키는 데 필요한 아홉 가지 주요 용어를 소개해 드립니다. 이는 관련 개발자나 내부 파트너들과의 소통을 원활하게 하고, 새로운 정보를 효과적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝 (Machine Learning): 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 학습하고 성능을 개선하는 AI 기술입니다. 예를 들어, 이메일 시스템에서 스팸 메일을 자동으로 필터링하는 알고리즘은 많은 이메일 데이터를 분석하여 스팸과 정상 메일을 구분하는 규칙을 학습합니다. 딥러닝 (Deep Learning): 딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 학습하는 고급 머신러닝 기술입니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어납니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 딥러닝을 통해 도로 상황을 실시간으로 분석하고 안전하게 운전할 수 있습니다. 생성형 AI (Generative AI): 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술로, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등을 만들어냅니다. 예를 들어, 글을 자동으로 작성하거나 예술적인 그림을 그리는 AI가 있습니다. 이는 창의적인 작업을 지원하고 자동화하는 데 큰 도움이 됩니다. 튜닝 (Tuning): 튜닝은 AI 모델의 성능을 최적화하기 위해 파라미터를 조정하는 과정입니다. 예를 들어, AI 모델이 특정 업무를 더 잘 수행하도록 하기 위해 다양한 설정 값을 조정하여 모델의 정확도를 높이는 작업입니다. 이를 통해 AI 모델은 더 정확하고 효율적으로 동작할 수 있습니다. 래그 (RAG - Retrieval-Augmented Generation): 래그는 AI가 데이터를 생성할 때 기존 데이터를 참고하여 보다 정확하고 유용한 정보를 제공하는 기술입니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변을 생성할 때, 래그 기술을 사용하면 AI가 기존의 관련 문서를 참고하여 더 신뢰성 있는 답변을 제공합니다. 할루시네이션 (Hallucination): 할루시네이션은 AI가 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상입니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변을 생성할 때 실제로 존재하지 않는 정보를 제공하는 경우입니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 모델의 정확성을 높이는 작업이 필요합니다. 멀티모달 (Multimodal): 멀티모달은 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하고 통합하는 기술입니다. 예를 들어, 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 함께 이해하고 분석할 수 있는 능력입니다. 이는 복잡한 상황에서 다양한 데이터 소스를 활용하여 더 종합적인 분석을 가능하게 합니다. SLM (Small Language Model): SLM은 상대적으로 작은 규모의 언어 모델로, 특정 작업에 맞춰 빠르고 효율적으로 동작합니다. 예를 들어, 간단한 질문에 대한 답변을 빠르게 생성하거나 특정 도메인에서 텍스트를 처리하는 데 유용합니다. LLM (Large Language Model): LLM은 매우 큰 규모의 언어 모델로, 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 복잡한 문서의 요약을 생성하거나 여러 언어 간 번역을 수행할 수 있습니다. 하지만 많은 자원과 시간이 필요하며, 이를 효과적으로 운영하려면 상당한 기술적 역량이 요구됩니다. 이 용어들은 몇 년 전만 해도 대중적이지 않았지만, AI 비즈니스가 빠르게 성장하면서 중요한 개념으로 자리잡았습니다. 비즈니스 리더는 이러한 용어들을 숙지할 필요가 있습니다. 최근 인공지능 기반 비즈니스는 주로 생성형 인공지능에 초점을 맞추고 있습니다. 생성형 인공지능은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오, 챗봇 등 다양한 형태의 콘텐츠와 아이디어를 생성할 수 있는 기술입니다. 앞서 언급한 멀티모달(Multimodal)은 이러한 다양한 데이터 형식의 입출력 방식을 의미합니다. 과거에는 텍스트만을 다루었지만, 이제는 오디오, 비디오, 이미지 등 여러 형태로 확장되고 있습니다. 소개해 드린 9가지 이외의 다른 AI 용어로 관심을 넓혀 보실 수 있습니다.3. 타겟시장을 분석하라[출처 : 매킨지의 생성형 AI의 산업과 비즈니스 기능 연관도]세 번째 단계는 타겟 시장을 정확하게 분석하는 것입니다. 타겟 시장은 구독자 분들이 속한 비즈니스 도메인을 의미합니다. 이를 위해 다음 세 가지 단계를 거쳐야 합니다. 첫째, 거시적인 산업 분석입니다. 빅테크와 대형 플랫폼 사업자들이 대부분의 인공지능 기술을 선도하고 있기 때문에, 산업 전체에 대한 이해가 필요합니다. 둘째, 우리 기업이 인공지능을 어떻게 도입할지, 사업성이 있는지, 그리고 유사한 사업자들이 어떻게 활동하고 있는지를 분석합니다. 이를 통해 비즈니스 도메인에서의 위치와 도입 가능성을 파악할 수 있습니다. 셋째, 타겟 산업 도메인의 경쟁자를 분석하고, 이를 기반으로 인사이트를 도출할 수 있는 역량을 키웁니다. 경쟁자의 활동과 전략을 분석함으로써 우리는 더욱 효과적인 접근 방안을 마련할 수 있습니다. 아래 그림은 매킨지가 2023년 6월에 발표한 AI 비즈니스의 영향력과 소요되는 비용에 대한 보고서입니다. Y축은 산업의 영역을, X축은 영향도를 나타내며, 파란색이 진할수록 영향력이 큽니다. 보고서에 따르면, 세일즈, 마케팅, 커스터머 오퍼레이션, 소프트웨어 엔지니어링 같은 영역이 큰 영향력을 발휘하고 있으며, 서플라이 체인, 파이낸스, HR, 프라이싱 등은 상대적으로 영향력이 적습니다.4. 비즈니스 모델을 분석하라[출처 : 맥킨지 보고서-The economic potential of generative AI(2023. 06)]비즈니스 모델은 인공지능의 도입 여부와 상관없이 동일한 원칙을 따릅니다. 앞서 말씀드린 바와 같이, 비즈니스 모델은 기업이 제품이나 서비스를 통해 수익을 창출하는 구조를 의미합니다. 이는 단순한 수익 창출을 넘어서 기업의 강점과 경쟁 우위를 극대화하는 것을 포함합니다. 생성형 인공지능 비즈니스를 분석할 때는 두 가지 주요 관점이 있습니다. 첫 번째는 기업이 인공지능을 도입했을 때 경제적 잠재력이 커지는 영역입니다. 이는 아래 그림에서 주황색으로 표시된 부분입니다. 두 번째는 노동 생산성 향상에 관한 잠재력으로, 이 부분은 더 큰 원으로 표시된 영역입니다. 현재 인공지능의 도입은 노동 생산성 관련된 영역이 더 크며, 기업에서 새로운 가치를 창출하여 수익을 내는 것은 개발중인 상태입니다. 하지만 비용 절감 측면에서는 큰 영향을 미치고 있습니다. 아래 그림이 매킨지가 2023년 발표한 기업의 생성형 인공지능 도입 현황에서 인용한 그림입니다 그림의 오른쪽에는 고성과 기업과 기타 기업의 인공지능 도입 비교가 나와 있습니다. 초기에는 모든 기업이 비용 절감에 초점을 맞추었지만, 점차 신규 비즈니스에 인공지능을 도입하는 기업이 늘어나고 있습니다. 비즈니스 성과를 고민하고 계신다면, 인공지능 기술 그 자체보다는 인공지능이 해결할 수 있는 문제를 찾는 것이 중요합니다. 인공지능을 통해 어떤 문제를 해결할 수 있는지 명확히 이해하는 것이 성공적인 도입의 첫걸음입니다.5. 도메인 데이터를 활용하라[출처 : LLM과 함께 RAG를 사용하는 개념적 흐름도 (출처: Amazon AWS)]생성형 인공지능을 효과적으로 활용하기 위해서는 기업 내부의 데이터가 필수적입니다. 이 데이터를 활용해 현재 업무에 인공지능을 적용할 수 있습니다. 그러나 기업들이 생성형 인공지능을 도입하면서 가장 우려하는 가장 큰 2가지는 결과값의 부정확성과 보안 문제입니다. *파인튜닝 (Fine Tuning)은 인공지능의 부정확성을 보완하기 위한 미세 조정 방법입니다. 이는 인공지능 모델의 파라미터를 계속 변경하며 최적의 성능을 발휘하도록 검증하는 과정입니다. 예를 들어, SLM(Small Language Model)을 미세 조정하여 카카오톡의 메신저 서비스에 적용한 사례가 있습니다. 이 서비스에서는 대화 내용을 요약하거나, 문체를 다양한 스타일로 바꾸는 기능을 제공하여 사용자에게 더욱 맞춤화된 경험을 제공합니다. 이러한 SLM은 명확한 목표를 가진 미션을 수행하는 데 매우 효과적입니다. 또한, RAG (Retrieval-Augmented Generation)**는 기업 내 데이터를 활용하여 생성형 인공지능의 결과 정확도를 높이는 방법입니다. RAG는 대규모 언어 모델이 응답을 생성하기 전에 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 이는 인공지능이 단순히 학습 데이터에 의존하지 않고, 기업 내부의 전문 자료를 활용하여 더 신뢰성 높은 답변을 제공하게 합니다. 예를 들어, 사용자가 생성형 인공지능에게 질문을 하면, 인공지능은 먼저 기업 내부의 데이터를 검색하여 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 답변을 제공합니다. 이 과정에서 RAG는 인공지능의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 물론, 이러한 방법에도 문제점이 있을 수 있으며, 지속적인 검증과 튜닝 작업이 필요합니다. 이를 통해 기업은 최적화된 인공지능 솔루션을 도입할 수 있습니다. 이처럼, 생성형 인공지능을 성공적으로 활용하려면 내부 데이터의 정확성을 높이고, 파인 튜닝과 RAG 같은 기술을 통해 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다. 기업은 이러한 과정을 통해 인공지능을 효과적으로 활용하고, 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 6. PoC를 출시하라 제품 성장 단계별 접근법 [출처: 책 ‘플랫폼 성장패턴에 올라타라’] 샤오미는 초기 사용자 100명을 1천명으로, 1천명을 10만명으로, 결국 6천만명으로 성장시킨 사례로 유명합니다. 이처럼 팬덤 구축은 기업 성장에 중요한 역할을 합니다. 그러나 초기 단계와 성장 단계에서 실행해야 할 전략은 다릅니다. 초기에는 가설을 세우고 핵심 활동을 점검하며 팬덤을 구축해야 합니다. 제품이나 서비스가 오픈 후 마케팅을 통해 사용자를 모은 뒤, 마케팅이 끝나면 사용자가 급감하는 경우가 많습니다. 스타트업들이 활용하는 '작게 시작하는 방식'을 인공지능 기반 비즈니스에도 동일하게 적용해야 합니다. 최근 인공지능 기술이 주목받고 있지만, 기술 적용만큼 중요한 것은 AI 제품이 출시된 후 초기 시장 진입과 팬덤 구축입니다. 초기 사용자들이 제품을 지속적으로 사용하도록 만드는 방법을 익혀야 합니다. 이는 인공지능 비즈니스를 성공으로 이끄는 핵심 요소입니다. 따라서, AI 기반 비즈니스 모델을 도입할 때는 기술뿐만 아니라, 사용자 기반을 확장하고 팬덤을 형성하는 전략도 함께 고려해야 합니다. 이 접근 방식이 궁극적으로 AI 비즈니스를 성공으로 이끌 것입니다. 7. 비즈니스 팬덤을 만들어라[출처 : 샤오미의 팬덤 오프라인 모임]초기 사용자 100명이 1천명이 되고, 1천명이 10만명을 넘어 6천만까지 성장한 기업이 샤오미입니다. 샤오미는 팬덤 구축을 통해 성장한 덧으로 유명합니다. 다만 초기 단계는 실제로 어떻게 해야 되는지 그리고. 성장 단계는 어떻게 해야 되는지 서로 실행해야 할 전략이 다릅니다. 그래서 실제로 초기에 우리가 가설을 세웠던 이미 핵심 활동에 대해서 확인하면서 팬덤을 구축해야 합니다. 제품이나 서비스가 오픈하고 마케팅으로 사용자가 가입한 후, 마케팅이 끝나면 아무도 사용하지 않는 경우가 많습니다. 그래서 스타트업이 사용하는 ‘작게 시작하는 방식’ 을 인공지능 기반 비즈니스에서도 동일하게 적용해야 됩니다. 최근에는 인공지능이 기술적인 면에서 소개가 되고 있어서 기술 적용에 많은 관심이 집중됩니다. 그러나 인공지능을 적용한 제품이 출시된 후 어떻게 초기에 진입하고 팬덤을 만들어 사용자에 확산하는 방법을 습득해야 합니다. 이것이 인공지능 비즈니스를 최종적으로 성공시키는 비결입니다.현재는 기술 변화 주기상 새로운 패러다임이 시작되는 시기입니다. 따라서 AI 기반 비즈니스 모델을 탐색하고 도입 방안을 고민하기에 최적의 시기입니다. 최근 소프트웨어 개발자 채용이 줄어드는 반면, 2023년부터는 생성형 AI와 관련된 인재 채용이 급증하고 있것도 이를 증명해 줍니다. 따라서 AI 기술을 잘 이해해야 하지만, 더 중요한 것은 이 기술을 어떻게 효과적으로 활용할지 아는 것입니다. AI 기반 비즈니스 모델도 결국 비즈니스 모델이라는 점입니다. 왜 이 모델이 필요한지, 인공지능 기술을 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 명확한 목적과 방향을 설정하는 것이 중요합니다. 이를 평가하고 조정할 수 있는 능력이 이 글을 읽는 리더분들에게 필요할 것입니다. 오늘 소개해 드린 ‘AI기반 비즈니스 모델 7단계’를 참고하여 AI 시대의 새로운 도전에 대비하고, 성공적인 비즈니스 모델을 구축하시길 바랍니다.글 / 이노핏파트너스 신병휘 파트너교수 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀 이 공개강의 더 알아보기 >>
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beneFIT 인사이트 | 지금 당장 적용할 수 있는 프롬프트 6원칙
2024-07-06
@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} ChatGPT 쓰고 있는데 프롬프트는 어떻게 써야 하지? 이 원칙만 보면 모두 해결됩니다. #흐르는_데이터 #데이터파이프라인_구축 오늘 당장 적용할 수 있는 생성형 AI 프롬프트 6원칙 인공지능(AI) 기술의 발전이 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 기술 중 생성형 AI는 그 가능성이 매우 높아 다양한 산업에서 활용도가 늘어나고 있습니다. 생성형 AI 기술은 사용자의 질문이나 요구에 따라 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성해 내는 능력을 갖추고 있습니다. 이 기술의 핵심적인 도구 중 하나가 '프롬프트 엔지니어링'으로, 이는 사용자가 원하는 결과를 정확하게 얻기 위해 AI에 제공하는 입력값을 최적화하는 과정입니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 기업들은 AI의 응답을 보다 정밀하게 조절할 수 있으며, 이로 인해 비즈니스 결정과정에서 더욱 정확한 정보를 확보할 수 있습니다. 이제, ‘비즈니스에 바로 적용할 수 있는 프롬프트 6원칙’을 통해, 어떻게 하면 AI를 비즈니스 프로세스에 효과적으로 통합하고, 기업의 디지털 대전환에 기여할 수 있는지 실제 예시를 통해 설명해 보겠습니다. 전문가 소개 김정욱 프로젝트교수 現 브레인크루 파트너前 삼성SDS –네트워크, 시스템솔루션개발 前 미라콤아이앤씨 스마츠팩토리솔루션 기술 영업 前 다날–앱기획/마케팅/PM * 이 내용은 본 공개 과정의 일부로 제공되는 콘텐츠입니다. 오늘의 주제 ✅ 1. 세상에서 제일 쉽게 정리하는 프롬프트 엔지니어링 ✅ 2. 프롬프트 작성의 6가지 원칙 ✅ 3. 프롬프트 작성 6원칙 적용하기 1. 세상에서 제일 쉽게 정리하는 프롬프트 엔지니어링 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 사용자가 입력한 질문에 대해 모델이 학습한 것에 따라 출력(답변)을 하는 구조입니다. 출력의 형태는 텍스트, 이미지, 영상, 소리, 코드 등 다양할 수 있습니다. 프롬프트란 우리가 원하는 출력값(텍스트, 이미지, 소리 등)을 얻기 위해 작성하는 입력하는 모든 것을 말합니다. 이 때 원하는 답변을 얻기 위해 더 좋은 질문을 만드는 과정을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 챗GPT와 같은 생성형 인공지능(AI)의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술입니다. 사용자는 의도와 필요를 정확하게 반영하는 프롬프트를 통해 챗GPT로부터 보다 정확하고 유용한 답변이나 결과물을 제공받을 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI로부터 원하는 답변을 도출하는 과정에서 결과가 정확하고, 맥락에 부합하며, 관련성이 높은지를 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 여행 계획을 세우는 과정에서 챗GPT에게 "유럽 내에서 가족과 함께 방문하기 좋은 여행지 5곳과 각각의 특성을 상세하게 설명해줘"와 같이 요청하면, 챗GPT는 요구사항을 명확하게 이해하고 구체적인 답변을 제공하는 데 도움을 받습니다. 이 때 "읽기 쉽고 친근한 어조로 설명해줘" 또는 "각 여행지의 핵심 정보를 50단어로 요약해줘"와 같은 추가 지침을 통해 답변의 형태와 내용을 더욱 세밀하게 조정할 수도 있습니다. 이와 같은 방법은 이미지를 생성하는 모델에도 적용할 수 있습니다. 사용자는 "평화로운 해변에서 일몰을 바라보는 소녀의 실루엣"과 같은 구체적이고 상세한 프롬프트를 제공함으로써 원하는 이미지의 특성을 명확하게 지시할 수 있으며, 이를 통해 AI는 더 정확한 이미지를 생성할 수 있습니다. 2. 프롬프트 작성의 6가지 원칙효과적인 프롬프트 작성을 통해 사용자는 원하는 정보나 결과물을 더 정확하게 얻을 수 있습니다. 특히 비즈니스 영역에서 챗GPT를 비롯한 생성형 AI를 잘 활용하기 위해서는 올바른 프롬프트 작성이 필수입니다. 프롬프트를 잘 작성하기 위해서는 다음 6가지 원칙을 잘 기억해 둬야 합니다. 목적(Task) 문맥(Context) 예시(Examples) 페르소나(Persona) 형식(Format) 톤(Tone) 목적 우선 목적(Task)을 명확하게 설정해야 프롬프트를 통해 얻고자 하는 결과의 방향성을 제공할 수 있습니다. 이는 단순히 ‘무엇을’ 넘어서 ‘왜’까지 이해하도록 도와 목표 지향적이고, 사용자의 필요와 요구에 부합하는 답변을 이끌어 냅니다.[좋지 않은 예] "인공지능 교육 플랫폼에 대한 시장 분석 보고서를 작성해주세요" → 너무 모호하며, 명확한 목적이 부족합니다. 사용자가 '인공지능 교육 플랫폼'에 대한 어떤 정보를 원하는지, 어떤 목적으로 정보가 필요한 지가 명시되지 않았습니다. 이로 인해 AI는 방향성을 결정하기 어렵고, 결과적으로 사용자의 기대와 요구를 만족시키지 못하는 일반적인 응답을 생성할 가능성이 높습니다. [적절한 예] "인공지능 교육 플랫폼에 대한 시장 분석 보고서를 작성해주세요. 이 보고서의 목적은 잠재적 투자자들에게 시장의 성장 가능성과 우리 플랫폼의 경쟁 우위를 명확하게 보여주는 것입니다." → 이 프롬프트의 목적은 '시장 분석 보고서를 작성하는 것'이며, 그 이유는 '잠재적 투자자들에게 시장의 성장 가능성과 플랫폼의 경쟁 우위를 보여주기 위함'입니다. 이 목적은 프롬프트에 명확하게 포함되어 AI가 요구하는 결과를 정확하게 이해하고 이에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 문맥 문맥(context)은 AI에게 프롬프트의 배경, 관련된 상황, 필요한 정보의 범위를 제공함으로써, 응답의 정확도와 관련성을 크게 향상시키는 역할을 합니다. [좋지 않은 예] "인공지능 교육 플랫폼을 위한 신사업 비즈니스 계획서를 작성해주세요." → "비즈니스 계획서 작성해"라는 프롬프트는 문맥이나 배경 정보가 전혀 없기 때문에 AI가 응답을 어떻게 구성해야 할지 결정하기 어렵습니다. 이런 요청은 AI가 어떤 유형의 비즈니스 계획서를 작성해야 하는지, 어떤 산업이나 시장에 초점을 맞춰야 하는지, 그리고 타겟 오디언스가 누구인지 등의 중요한 정보를 모르기 때문에, 결과적으로 불충분하거나 덜 특정화된 응답을 낳을 수 있습니다. [적절한 예] “인공지능 교육 플랫폼을 위한 신사업 비즈니스 계획서를 작성하고 있습니다. 현재 교육 기술 시장은 연간 20%의 성장률을 보이며, 특히 코딩과 데이터 과학 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 비즈니스 타깃은 중등교육을 받고 있는 학생들과 그들의 부모입니다." → 이 예에서는 "인공지능 교육 플랫폼을 위한 신사업 비즈니스 계획서를 작성하고 있습니다"라고 시작함으로써, 작성 중인 문서의 유형과 목적을 명확하게 밝힙니다. 또한, "현재 교육 기술 시장은 연간 20%의 성장률을 보이며, 특히 코딩과 데이터 과학 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다"라는 문장으로 시장의 현재 상황과 성장 동향을 설명하며, 이 정보가 비즈니스 계획서에 중요한 배경이 됩니다. "비즈니스의 타깃은 중등교육을 받고 있는 학생들과 그들의 부모입니다"라는 부분은 타깃 오디언스를 명확하게 지정함으로써, AI가 이러한 정보를 기반으로 더 타겟팅된 조언이나 내용을 제안할 수 있게 해줍니다. [예시1] 문맥 제공을 통해 고도화된 답변을 얻을 수 있음 예시 예시(Examples)는 복잡한 개념이나 아이디어를 이해하기 쉽게 전달하는 강력한 도구입니다. AI 모델에게 예시나 비유를 전달함으로써, 답변이 보다 구체적이고 실질적인 정보로 구성되도록 할 수 있습니다. [좋지 않은 예] "인공지능 교육 플랫폼을 위한 신사업 비즈니스 계획서를 작성하려 합니다. 인공지능 교육 플랫폼의 이름 10개를 추천해주세요" → 이 프롬프트는 충분한 정보를 제공하지 않아서 AI가 응답을 구성하기 어렵습니다. 구체적인 예시가 없기 때문에 AI는 이름을 추천해야 할지 명확히 알기 어렵습니다. 이를 통해 사용자가 찾고 있는 플랫폼의 유형이나 특징을 파악하기 어렵습니다. 구체적인 예시를 포함하여 더 많은 배경 정보를 제공하는 것이 필요합니다. [적절한 예] "인공지능 교육 플랫폼을 위한 신사업 비즈니스 계획서를 작성하려 합니다. ‘Coursera’, ‘Udacity’, ‘Datacamp’와 같은 인공지능 교육 플랫폼의 이름 10개를 추천해주세요." → 이 프롬프트는 명확하고 구체적입니다. 사용자가 이미 알고 있는 예시 플랫폼들을 제공하여 AI가 더 관련성 높은 플랫폼 이름을 추천할 수 있도록 도와줍니다. 특히, ‘Coursera’, ‘Udacity’, ‘Datacamp’와 같은 구체적이고 실제 존재하는 이름을 언급함으로써, 사용자가 어떤 종류의 이름을 찾고 있는지 명확하게 전달하고 있습니다. 이는 AI가 보다 정확하고 유용한 답변을 제공하는 데 큰 도움이 됩니다 페르소나 페르소나(Persona)는 대화의 톤, 언어 선택, 전달 방식 등에 영향을 미치며, 특정 목적을 달성하기 위한 의사소통에 있어 매우 중요한 역할을 합니다. [좋지 않은 예] "인공지능 교육 플랫폼 신사업 비즈니스 계획서 작성에 대해 조언을 해주세요.” → 이 프롬프트에서 페르소나는 전혀 정의되지 않았습니다. 결과적으로 AI 모델의 응답은 특정 스타일이나 전문성을 반영하지 못하고 일반적이고, 무색무취한 내용으로 제한될 가능성이 높습니다. [적절한 예] "당신은 20년 경력의 비즈니스 전략가이며, 인공지능 교육 플랫폼 신사업 비즈니스 계획서 작성에 대해 조언을 제공하고 있습니다. 당신의 전문 지식과 경험을 바탕으로, 시장 분석과 타깃 고객 정의에 초점을 맞춘 심도 있는 조언을 해주세요." → 이 프롬프트에서 페르소나는 '20년 경력의 비즈니스 전략가'로 설정되어 있습니다. 이 설정으로 인해 전문적이고 신뢰할 수 있는 톤으로 답변이 제공되며, 심도 있는 분석과 실용적인 조언에 초점을 맞추게 합니다. 형식 형식(Format)은 AI가 생성하는 응답의 구조와 배열을 명확하게 지정함으로써, 정보의 전달이 더욱 효과적이고 목적에 부합하게 되도록 합니다. 사용자가 답변을 얻기 전 정확한 양식을 지정함으로써 사용자는 필요한 정보를 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있으며, 의사소통의 명확성과 효율성이 크게 향상됩니다. [좋지 않은 예] "인공지능 교육 플랫폼 신사업 계획서를 위한 주요 섹션을 말해주세요.” → AI에게 어떤 형식으로 정보를 제공해야 하는지에 대한 지침이 없습니다. 결과적으로 AI는 문단 형식, 리스트, 또는 기타 어떤 구조로 응답할지 결정해야 하며, 이는 사용자의 기대나 필요와 일치하지 않을 수 있습니다. [적절한 예] "인공지능 교육 플랫폼 신사업 계획서를 위한 주요 섹션을 표 형식으로 제공해 주세요. 각 섹션에 대한 간단한 설명을 포함시켜 주세요." → AI에게 응답을 '리스트 형식'으로 구성하도록 명확히 지시하고 있으며, 추가적으로 각 항목에 대한 '간단한 설명'을 요구하고 있습니다. 이런 방식으로 정보는 구조화되고 이해하기 쉬운 형태로 제공됩니다. 톤 톤(Tone)은 AI가 응답을 제공할 때 채택해야 할 의사소통의 스타일이나 감정적인 뉘앙스를 지칭합니다. 원하는 톤을 명시하는 것은 AI가 생성하는 콘텐츠가 특정 대상 독자나 상황에 적합한 방식으로 정보를 전달하도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 톤은 메시지의 수용 방식에 큰 영향을 미치며, 메시지가 독자에게 어떻게 인식될지를 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다.[좋지 않은 예] "신제품 출시에 대한 게시물을 써주세요." → 이 프롬프트는 게시물의 내용이나 목적에 대해서는 언급하고 있지만, 원하는 톤에 대해서는 어떠한 지침도 제공하지 않았습니다. 이 경우, AI가 생성하는 콘텐츠의 톤은 불분명하거나 목적에 부합하지 않을 수 있습니다. [적절한 예] "신제품 출시를 알리는 SNS 게시물을 작성해주세요. 이 게시물은 친근하고 설득력 있는 톤으로 작성되어야 합니다. 우리의 목표는 고객이 신제품에 대해 흥미를 느끼고, 구매에 대해 고려하도록 만드는 것입니다.” → 이 프롬프트는 명확하게 '친근하고 설득력 있는' 톤을 요구하고 있습니다. 이는 AI가 신제품에 대한 흥미를 유발하고, 구매를 고려하게 만드는 데 필요한 감정적인 요소와 스타일을 반영할 수 있도록 합니다. 2. 프롬프트 작성 6원칙 적용하기여러분들이 직접 프롬프트 원칙을 적용해서 작성하기가 어려울 수 있습니다. 이 때는 챗GPT에게 프롬프트 원칙을 적용해서 프롬프트 자체를 작성해달라고 요청할 수 있습니다. "인공지능 교육 플랫폼 신사업 계획서를 작성하기 위한 프롬프트를 작성해주세요. 아래 원칙에 따라서 작성해주세요. 목적(Task) 문맥(Context) 예시(Examples) 페르소나(Persona) 형식(Format) 톤(Tone) 챗GPT가 프롬프트 작성의 6가지 원칙에 따라 프롬프트를 작성해 준 것을 확인할 수 있습니다. 필요하다면 챗GPT가 작성해준 프롬프트를 여러분들이 수정할 수도 있습니다. 그리고 이 프롬프트로 다시 챗GPT에게 질문한다면 훨씬 정확하고 풍부한 답변을 얻을 수 있습니다. 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 프롬프트 6원칙은 챗GPT와 같은 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다. 목적(Task), 문맥(Context), 예시(Examples), 페르소나(Persona), 형식(Format), 톤(Tone)이라는 이 6가지 원칙은 비즈니스 상황에서 AI의 답변을 더 정확하고 유용하게 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 프롬프트 작성의 6가지 원칙을 바탕으로 비즈니스 요구에 맞춘 정확하고 풍부한 답변을 얻을 수 있으며, 이를 통해 데이터 분석, 고객 서비스, 교육 콘텐츠 개발 등 다양한 분야에서 혁신적인 해결책을 모색할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라, 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 비즈니스 리더와 전문가들은 이러한 기술을 활용하여 디지털 전환을 가속화하고, 비즈니스의 성공과 효율성을 높일 수 있습니다. 이 글을 통해 소개된 원칙들을 바탕으로, 여러분의 비즈니스에서 AI를 효과적으로 통합하고 더 나은 결과를 얻을 수 있기를 바랍니다. 이외에도 업무 전반적으로 ChatGPT를 효과적으로 사용하는 방법이 궁금하시다면, 제가 7월 23일(화) / 7월 25일(목) 각각 19-22시에 진행하는 ChatGPT 공개강의에서 A to Z를 얻어가시는 것을 추천드립니다. 글 / 이노핏파트너스 김정욱 프로젝트교수 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀 <구독자님들을 위한 특별 쿠폰> 많은 분들과 좋은 내용을 함께하고 싶어 특별히 매니저님께 요청드려 15% 할인쿠폰을 발행하였습니다. [일정] 7월 23일, 25일 오후 7시 - 10시 [가격] 110,000원 > 93,500원 (6시간) 더 많은 분들과 함께하고 싶어 부득이 퇴근 후 시간에 진행하고자 합니다. 더 많은 내용이 궁금하신 분들은 아래 더 알아보기 버튼을 클릭하세요 :)이 공개강의 더 알아보기 >>
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담당자님, 하반기 교육 잘 준비하고 계신가요?
2024-06-26
하반기 교육, 특강 준비하고 계신다면? 성과 중심의 맞춤형 문제해결 교육, 이노핏파트너스에서 시작하세요 --- 로드 중…
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beneFIT 인사이트 | 지금 당신이 보는 단 1바이트의 데이터, 디지털 전환의 중요한 기준이 됩니다
2024-06-21
@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 우리가 늘 마주치는 엑셀 데이터, 숫자 하나라도 사실 디지털 전환의 중요한 기반이 될 수 있습니다. #흐르는_데이터 #데이터파이프라인_구축 지금 당신이 보는 단 1바이트의 데이터,디지털 전환의 중요한 기준점이 됩니다 디지털 전환은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것을 넘어 비즈니스의 근본적인 변화를 의미합니다. 우리 사회와 경제를 움직이는 주요 힘인 디지털 및 AI 기술은 어느 시대보다 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 디지털 전환의 핵심은 바로 데이터입니다. 우리가 늘 마주치는 엑셀 데이터, 숫자 하나라도 사실 디지털 전환의 중요한 기반이 될 수 있습니다. 즉 사소해 보이는 데이터도 모여서 큰 그림을 그리는데 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터를 잘 활용하고 관리하는 것이 디지털 전환의 성공을 결정짓습니다. 기고전문가 소개 신도용 파트너교수 現 이노핏파트너스 파트너교수前 마이셀럽스(AI 어플리케이션 그룹) 경영이사 前 CJ 빅데이터센터 총괄 센터장 前 다음소프트 컨설팅 팀장 前 이엠넷 전략기획 팀장 오늘의 주제 ✅ 1. 디지털 전환, 정점은 아직 끝나지 않았다 ✅ 2. 성공적인 디지털 전환의 선결 조건, 'OOO' ✅ 3. 'OOO' 기반의 의사결정, 일하는 방식의 극적인 변화 ✅ 4. 누구나, 언제 어디서나 볼 수 있도록✅ 결론. 디지털 전환의 첫 번째 걸음은 이것부터! 1. 디지털 전환, 정점은 아직 끝나지 않았다 세계 경제와 사회를 움직이는 주된 동력은 Digital/AI, Green, Bio 3가지의 축으로 설명할 수 있을 것입니다. 그 중에서도 Digital/AI 기술은 녹색 경제의 촉진제이기도 하면서 생명공학과의 융합을 통해 세상의 변화를 가속화시키고 있습니다. 그렇기에 디지털 전환은 다양한 분야에서 세계를 변화시키는 큰 동력이라고 볼 수 있습니다. ‘Digital Transformation’이라는 용어가 본격 등장한지 약 10년이 되었습니다. 어쩌면 진부하다는 생각이 들 수도 있지만 ‘Digital Transformation’은 글로벌 검색량이 여전히 정점을 갱신해가고 있는 현재진행형의 핵심 비즈니스 전략으로 봐야 합니다. 디지털 전환은 결코 진부하지 않습니다. 디지털 전환의 핵심 요소 중 하나는 데이터 시각화입니다. 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 리더와 실무자 모두 데이터 시각화의 중요성을 인식하고 이를 활용하는 것이 디지털 전환의 성공을 좌우합니다. 이번 콘텐츠에서는 데이터 시각화가 왜 중요한지, 그리고 실무적으로 어떻게 접근할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다. [그림] ‘Digital Transformation’ Search Trend (GoogleTrend, Global) 2. 성공적인 디지털 전환의 선결조건, '데이터'사실 디지털 전환은 단순한 기술 도입의 차원이 아닌, 근본적 변화를 의미합니다. 그렇기 때문에 일회성의 변화가 아닌 지속적인 혁신이 이어져야 하고, 이를 위해서는 디지털의 결과물인 데이터를 어떻게 자산의 가치로 관리해나가고 효과적으로 활용할 수 있느냐가 핵심 성공 요건이라고 할 수 있습니다. 데이터가 비즈니스 전반에 흐르고, 데이터 문화가 정착이 되어가는 과정을 통해 성공적인 디지털 트랜스포메이션의 발판이 마련될 수 있습니다. 이렇게 쌓여진 데이터는 디지털 트랜스포메이션의 윤활유이면서 AI의 먹거리가 되기도 하죠. 양질의 데이터를 학습했을 때, AI는 비로소 잠재된 패턴을 찾고 유의미한 가치를 만들어낼 수 있는 것입니다. 그러나 데이터의 중요성을 간과하고 이를 실무와 거리가 먼 경영 전략이라고 치부한다면, 현업과의 연관성을 놓칠 수 있습니다. 데이터는 업무 전반에서 생성되는 디지털 흔적이며, 이를 잘 관찰하면 현실을 정확히 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 기업의 다양한 의사결정과 업무 혁신에 데이터가 필요한 이유입니다.3. 데이터 기반의 의사결정, 일하는 방식의 극적인 변화데이터가 비즈니스 전반에 흐르고 데이터 문화가 정착될 때, 성공적인 디지털 전환의 발판이 마련됩니다. 이러한 데이터는 디지털 전환의 윤활유이자 AI의 학습 재료가 됩니다. 양질의 데이터를 통해 AI는 잠재된 패턴을 발견하고 유의미한 가치를 창출할 수 있습니다. 실제로 구글 회의실에는 프로젝터가 2대가 있다고 합니다. 한 대는 화상회의를 하는 목적이고 다른 한 대는 항상 데이터를 띄워놓기 위한 목적이라고 합니다. 구글에서는 ‘제 생각에는…’ 이 아닌 ‘데이터를 보시면…’으로 회의가 진행된다고 하죠. 데이터 중심적 사고와 의사결정이 자연스럽게 이뤄질 수 있는 회의 문화이기 때문에 일하는 방식 자체가 데이터를 중심으로 사고하고 의사결정을 하게 되는 자연스러운 환경이 되는 것이죠. 구글이 꼭 정답이다 라고 단정할 수는 없겠지만, 기업의 크고 작은 의사결정을 어떻게 잘 할 수 있느냐에 따라 기업의 미래가 좌우된다고 해도 과언이 아닐 겁니다. 조금씩 나은 의사결정을 위한 해답은 바로 데이터를 관찰하는 것입니다. 종국에는 의사결정마저 AI에게 위임하는 방향으로 가게 되겠지만, 인간의 의사결정은 여전히 중요합니다. 그러나 인간의 판단은 허점 투성이죠. 그렇기 때문에 데이터를 올바르게 해석할 수 있는 데이터 리터러시 역량이 필요합니다. 아울러 전제되어야 하는 것은 데이터를 가시화입니다. 데이터를 숫자만이 아니라 그 이면에 있는 패턴을 볼 수 있어야 합니다. 데이터를 가시화하였을 때, 눈에 보이지 않아서 몰랐던 사실과 인사이트가 발견될 수 있습니다.4. 누구나, 언제 어디서나 볼 수 있도록디지털 전환의 성공은 데이터의 효과적인 활용에 달려 있습니다. 데이터를 잘 시각화하고 이를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요합니다 AI는 컴퓨터와 같이 0과 1로 이루어진 숫자로 세상을 이해하고 판단하지만, 인간은 0과 1뿐만 아니라 더 많은 정보를 시각을 통해 받아들이고 이해합니다. 0과 1로 이루어진 디지털 데이터가 인간이 이해할 수 있는 정보로 가시화가 되었을 때, 비로소 데이터의 의미가 보이기 시작하는 것이죠. 데이터 시각화가 필요한 이유입니다. [그림] COVID-19 Raw data와 데이터 가시화 결과 [그림] 사우디아라비아 다란 본사에 위치한 OSPAS 운영 조정 센터 내부세계 최대의 석유기업이자 전세계 시가총액 3위의 사우디 아람코는 원유공급계획 및 스케쥴링을 위한 데이터 관제 시스템인 OSPAS(Oil Supply Planning and Scheduling)을 통해 공급망 실시간 감시 통제와 수요 예측을 하고 있습니다. 67미터에 달하는 축구장 한 면의 크기만큼의 규모로 이루어진 관제 센터에서는 6만개 이상의 IoT센서로부터 온도, 압력, 파이프라인 유량 및 유속 등 모든 시설의 데이터를 실시간으로 센싱하여 수백개의 통신 회선을 통해 전송된 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 관제 센터를 운영하고 있습니다. 이를 통해 생산부터 운송까지 모든 과정을 통합적으로 관리하고 실시간 의사결정이 가능해지는 것이죠. [그림] OSPAS의 데이터 유통망 사실 아람코 OSPAS의 관제 시스템은 눈에 보이는 것 이상의 의미를 가집니다. 그 이면에는 원유 공급망의 모든 과정에서 데이터를 센싱하고 추출하고 전송하는 데이터 파이프라인이 가동되고 있으며, 55개의 개별 시추 플랜트와 8개의 안정화 시설의 원유 데이터, 9개 정유소와 22개 이상의 공급센터의 원유정제 데이터, 11개 이상 터미널과 42개 이상의 선적장, 300개 이상 선박의 움직임 등 터미널 데이터, 23,000km 이상의 원유 파이프라인 데이터에 이르기까지 방대한 데이터가 실시간 유통될 수 있는 환경을 구축했기에 이러한 관제 시스템을 구축하고 실시간 의사결정이 가능해진 것입니다.이렇듯 데이터 시각화는 단순히 데이터를 보여주는 것에만 국한되는 것이 아닙니다. 데이터를 시각화해서 유의미한 정보로 변환하기 위해서는 데이터가 단절되지 않고 일관성 있게 수집이 되어야 하고, 데이터가 활용 가능한 형태로 정제되고 구조화되어 적재되어야 합니다. 데이터 적재를 위한 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 구축이 필요하며, 의사결정이 가능한 시각화 기획도 선행되어야 합니다. 이러한 일련의 과정이 원활하게 수행되기 위해서 데이터 파이프라인 구축이 필요합니다.천릿길도 한 걸음부터, 디지털 전환의 첫 걸음은? 아무리 훌륭한 시스템이 갖춰져 있더라도, 이를 제대로 활용하지 않으면 무용지물이나 다름없습니다. 마치 최신형 스마트폰을 가지고 있으면서 전화와 문자만 사용하는 것과 같은 이치입니다. 스마트폰의 다양한 기능을 활용하지 않으면 그 가치를 제대로 누릴 수 없는 것처럼, 기업의 데이터 시스템도 제대로 활용해야만 진정한 가치를 발휘할 수 있을 것입니다. AI가 모든 것을 집어삼키는 세상이 오고 있습니다. 디지털 전환의 새로운 변곡점이 되고 있으며, 모든 산업의 지각변동을 일으키는 바람이자 폭풍우가 될 것입니다. AI는 데이터를 먹고 자랍니다. 얼마나 양질의 데이터를 유통시키고, 확보해가느냐가 기업의 잠재 경쟁력이 되어가는 세상입니다. 자전거를 타고 다니던 세상에 자동차가 등장한 것처럼, 그런데 자동차를 두고 연료가 없어서 여전히 자전거를 타고 경쟁을 해야 한다면 어떨까요? 디지털 전환의 ‘연료’이자 AI를 자라게 만드는 데이터에 주목해야 하는 이유입니다. [출처] - 멈출 수 없는 세계에 어떻게 에너지를 제공할 것인가? - COVID-19 Coronavirus dashboard - Global pandemic - COVID-19 Coronavirus dashboard - Global pandemic글 / 이노핏파트너스 신도용 파트너교수 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀 [일정] 7월 6일 오전 10시 - 17시 [가격] 110,000원 (6시간) 승진에 연봉 인상을 거듭하는 S급 인재의 비결,“문제 해결 능력” 에 있다는 점 알고 계신가요? 데이터 기반의 문제해결방법론을 배우면 각 단계를 명확하게 정의하여단계별로 문제를 슬기롭게 풀어갈 수 있습니다. 어디서도 배울 수 없었던 단 하나의 과정, 이노핏파트너스에서 만나보세요.등록하러 가기 >>
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[보도자료] 인천교통공사, 'DT과제해결 프로젝트' 성과발표회…디지털 전문가 양성
2024-05-22
[기사원문] 인천교통공사는 사내에서 선발된 디지털 인재가 수행한 'DT(디지털 전환) 과제해결 참여형 프로젝트' 성과발표회를 개최했다고 25일 밝혔다.올해 3회를 맞이한 이 프로젝트는 4차산업혁명 기술과 정보통신기술을 활용해 도시철도의 디지털 인프라를 구축하고 디지털 혁신 역량을 갖춘 조직내 전문가를 양성하기 위한 것이다. 올해는 특히 프로젝트의 결과물이 바로 현업에 적용될 수 있는 수준으로 개발되도록 방향을 설정하고 프로젝트를 진행했다.공사는 사내 각 분야에서 10명의 디지털 인재를 선발해 8개월 동안 디지털전환 컨설팅 전문기관인 이노핏파트너스와 함께 ▲조직역량 강화를 위한 디지털혁신 역량 진단 및 분석 ▲DT기술 활용 영역 확대를 위한 전문 역량 강화 교육 ▲비대면 교육 Tool을 활용한 프로젝트 수행 지식 학습 ▲4차산업혁명 기술을 활용한 디지털 혁신 과제 개발 ▲디지털 혁신 과제 실행 등 여러 단계를 거쳐 최종 솔루션 개발을 완료했다.이번 프로젝트에서 디지털 인재들은 창의적인 문제정의와 솔루션 기획, 실무 적용 가능한 수준의 완성도를 목표로, 자연어 처리와 DB 구축을 통해 '인천교통공사 임직원 업무용 챗봇: 이로미', 열차 위치 시각 정보 공유를 위한 '열차 안전운행 통합 안내 시스템: I-view' 등 2건의 솔루션을 개발했다.김성완 인천교통공사 사장은 "외부 솔루션을 구매할 경우 수억원의 예산이 드는 프로젝트를 직원들의 역량으로 개발해 냈다는 것은 매우 고무적인 성과"라며 "앞으로도 다른 어느 교통기관보다 빠르게 변화에 대처하고 시민의 안전을 확보하는 공기업으로 거듭나기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.
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[보도자료] 데이터 문화로 성과를 창출해야 하는 리더
2024-02-15
[기사원문] 리더가 처한 환경은 점점 더 어려워지고 있다. 하지만 조직은 리더가 처한 환경에 관계없이 지속 성장을 요구한다. 어려운 환경에서도 가시적인 성과를 만들어내야 하는 책임을 리더에게 요구하기 때문이다.어떻게 해야 리더는 이 어려운 환경에서도 지속 성장을 이룰 수 있을까. 개인에 따른 일시적인 등락이 아닌 장시간의 지속성을 팀에 정착시키는 유일한 방법은 문화다. 문화는 팀원들이 공유하는 가치체계이자 의사결정 시 판단기준이다. 환경이 급변하고 예측이 불가능하더라도 팀원 모두가 같은 가치관으로 판단하고 실행하면 지속성은 유지된다. 이것이 문화의 속성이자 힘이다.리더의 성과 창출에는 '리더의 성과=f(팀원관리, 고객만족)'라는 함수가 존재한다. 성과는 팀이 산출한 재화나 서비스를 이용하는 고객이 만족할 때 창출된다. 그런데 고객을 만족시키는 주체는 팀원이므로 성과는 효과적인 팀원관리와 팀원들의 고객만족이 인과관계로 연결된 함수가 성공적으로 작동할 때 만들어진다.함수 속 고객만족과 팀원관리에는 공통된 조건이 필요하다. 바로 데이터다. 고객이든 팀원이든 '초개인화'를 요구하기 때문이다. 고객이나 팀원들은 세분화된 그룹 속의 일원으로 인식되기를 원하지 않는다. 자신에 대한 정확한 이해로 유일한 독립적인 자아로 인정해줄 것을 요구한다. 이를 위해서는 개인에 대한 많고 정확한 데이터가 필수다. 따라서 갈수록 어려워지는 환경에서 지속 성장을 이루기 위해서는 데이터에 기반한 문화를 구축하고 강화해야 한다.그렇다면 데이터 기반 문화는 어떤 효과가 있을까. 먼저, 의사결정이 정확하고 신속하다. 둘째, 객관적인 데이터에 의한 의견제시로 소통이 활성화된다. 셋째, 데이터에 기반한 활동으로 팀 운영의 투명성이 높아진다. 넷째, 비효율적인 부분을 파악하여 개선할 수 있어 팀 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 환경을 적시에 정확하게 파악한 후 조직 전략에 신속하게 반영할 수 있어 팀 적응성을 향상시킨다.이런 효익을 갖는 데이터 기반 문화를 구축하기 위해서는 먼저 데이터 비전을 수립해야 한다. 데이터에 기반한 문화의 가치와 지향점은 무엇인지, 누가 담당해야 할 것인지, 모두에게 어떤 효익이 예상되는지 정확히 공유하는 것이다.둘째는 프로세스 각 단계의 핵심적인 사항들을 점검해야 한다. 수집, 분석, 활용, 평가 각 단계에서 팀 성과와의 연계성, 채널의 효용성, 데이터의 정확성·보안성·공개성 등을 파악하는 도구나 역량은 갖추고 있는지 점검해야 한다.셋째는 모든 의사 결정에서 데이터를 우선적으로 활용하게 하고, 그 결정에 따른 결과를 팀원들과 피드백하는 과정을 반복해야 한다. 넷째는 팀원들이 데이터 관련 기술과 도구를 활용할 수 있도록 교육 및 훈련 기회를 제공해야 한다.마지막은 이러한 전 과정에 걸쳐 팀원의 자발적인 참여를 이끌어내야 한다. 문화는 구성원 모두가 적극적이고 자발적으로 참여할 때 정착의 시간은 짧아지고, 수준은 높아진다. 데이터 기반 문화 역시 마찬가지다. 소외되는 팀원들 없이, 참여 정도의 경중이 없이 모두가 의견을 피력할 수 있는 소통 채널을 상시화해야 한다. 리더는 직접 당사자라기 보다는 퍼실리테이터 역할을 해야 한다는 의미다.- 박기찬 이노핏파트너스 부사장(디지털리더십센터장) -
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강의 Preview - 데이터가 문화다, 데이터로 문화를 만드는 리더의 데이터 코드 8
2024-02-15
Q1. 왜 데이터 기능 교육에 투자한 만큼 성과가 나지 않을까요?A. 투자가 성과로 이어지는 숨은 조각을 놓쳤기 때문입니다.데이터로 일하는 ‘데이터 조직문화’ 가 구축되지 않아서 입니다.*데이터 조직문화 : 조직 내에서 데이터를 핵심 자산으로 인식하고 데이터에 기반해 일하는 방식Q2. 데이터 문화 구축, 무엇부터 해야 하나요?A. 리더의 생각과 행동부터 바뀌어야 합니다.리더가 모든 업무에서 데이터를 우선 순위에 두어야만 데이터가 제대로 수집, 분석, 활용될 수 있습니다.데이터를 아는 것과 실제로 활용하고 성과를 내는 것은 다릅니다.이번 웨비나를 통해서 데이터 문화의 중요성과데이터로 성과를 내기 위해 ‘리더의 데이터 코드 8’을 알려드립니다.강의Preview | 박기찬 이노핏파트너스 디지털리더십센터장데이터가 문화다, 데이터로 문화를 만드는 리더의 데이터 코드 8
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[보도자료] 이노핏파트너스, 기업 디지털 전환 컨설팅 ‘퍼스트무버’
2024-02-13
[기사원문] 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)을 전후로 4차 산업혁명을 맞아 국가와 산업 전반 경계를 가리지 않고 글로벌 전반에 디지털 전환(DT, DX) 바람이 거세다. 글로벌 시장 조사기관 프리시던스리서치에 따르면 2022년 글로벌 디지털 전환 시장 규모는 약 740조 원으로 2030년에는 약 2250조 원에 육박할 것으로 예측된다. 국내의 경우 매년 17~18%의 증가세도 예상된다. 하지만 단순히 재택근무로 전환하고 온라인으로 서비스하며 키오스크로 비대면 주문을 한다고 해서 기업이 디지털 전환을 했다고 착각이다.디지털 기술을 기반으로 상품과 서비스, 비즈니스 모델의 운영과 관리 프로세스를 변화시켜 새로운 비즈니스 생태계를 만들어야 진정한 디지털 전환을 이뤘다고 할 수 있다. 아울러 이러한 디지털 전환의 올바른 방향을 제시하는 ‘퍼스트무버’가 있다. 업계에서 ‘기업들의 디지털 선생님’으로 통하는 윤정원 대표가 이끄는 이노핏파트너스가 그 주인공이다.12일 윤정원 대표는 본지와의 서면 인터뷰에서 “디지털 전환이란 디지털 핵심기술과 세상을 움직일 신기술을 발굴해 디지털 기반의 신사업을 발굴하고 생태계를 조성하는 지속적인 프로세스”라며 “디지타이제이션(Digitization, 아날로그를 디지털로 바꾸는 것)과 디지털라이제이션(Digitalization, 디지털 기술을 이용해서 비즈니스 운영방식을 바꾸는 것)을 혼동하는 경우가 많다”고 밝혔다.윤 대표가 2019년 창업한 이노핏파트너스는 에듀서비스테크 기업으로, 기업의 디지털 전환을 돕는 교육·컨설팅 전문 기관이다. 지금까지 삼성, 현대자동차, LG전자 등 약 90개가 넘는 국내 리딩 기업들과 프로젝트를 함께 했으며 매년 50% 이상의 성장세를 보이고 있다. 교육담당자를 포함한 잠재고객의 수는 지난해 대비 1500명 증가했고 설립 초기보다 인바운드 콜 수는 3배 이상 늘었으며 수주 성공률도 30% 이상 올랐다.이노핏파트너스를 창업한 윤 대표는 IGM세계경영연구원 교육사업본부장, 한양대 경영교육원 FIT 센터장 등을 지내는 등 DT가 업계 화두로 떠오르기 전부터 이를 주제로 한 컨설팅 및 기업 교육을 이끌어왔다. 그가 창업한 이노핏파트너스는 △모든 기업의 변화와 혁신을 위해(Innovator) △미래를 이끌어갈 인재를 육성하고(Future) △조직ㆍ콘텐츠ㆍ임직원ㆍ전문가와의 협업으로(Integration) △기업의 DNA가 달라지도록 돕는다(Transformation)는 뜻을 담고 있다.윤 대표는 “기존 기업 교육이 단순히 강사 중심이었다면, 이노핏파트너스는 ‘혁신’에 ‘FIT’한 맞춤형 교육을 제공하는 게 핵심”이라며 “특히 현업의 직접적인 문제를 해결하는 PBS(Problem Based Solving) 과정은 기업에 성공적으로 적용되어가고 있으며, I공사, D그룹 등 장기 프로젝트 수주가 지속 확정되고 있다”고 말했다.그는 기업의 디지털 전환 필요성을 공유경제 신화로 불리던 위워크의 예시에서 찾는다. 윤 대표는 “위워크가 파산 직전까지 몰린 이유는 무늬만 디지털 전환을 외쳤기 때문으로, 스스로를 테크 기업이라고 표방했지만 위워크의 본질은 부동산 기업이라서 실물 건물을 임대해야 했고, 사무실 유지를 위한 각종 서비스에도 계속 투자해야 했다”면서 “디지타이제이션과 디지털라이제이션을 혼동하지 않아야 한다”고 했다.▲이노핏파트너스 컨설팅 프로세스. (사진제공=이노핏파트너스)디지털 전환과 관련해 다수의 교육ㆍ컨설팅 업체들이 있지만, 윤 대표는 이노핏파트너스의 경쟁력을 ‘사람’에서 찾는다. 윤 대표는 “디지털 전환 교육의 의미를 살펴보면 그것은 ‘기술’만을 이야기하고 있지 않다”며 “기술을 비즈니스에 적용해 혁신을 끌어내는 ‘사람’의 역량이 더 강조되고 있다. 이노핏파트너스는 이머징 기술트랜드를 읽고 그 속에서 비즈니스 기회를 인식해 실제로 그 기회를 기획하고 실현하는 경영혁신의 사이클인 NEBC 이론에 근거에 교육을 설계한다”고 강조했다.이노핏파트너스는 전반적으로 시장이 어려웠다고 평가되는 작년에도 2022년과 비슷한 수준의 성과를 유지했다. 회사는 창업 3년차인 2022년 매출 21억 원에 많지는 않지만 4700만 원의 영업이익을 내며 첫 흑자를 달성했다. 이 과정에서 경험한 코로나19는 회사에 위기이자 기회가 됐다.윤 대표는 “코로나로 인해 전반적으로 기업의 경영상황과 교육수요가 줄어들기도 했지만, 반대로 디지털 전환 이슈가 기업의 우선순위 과제로 부각하면서 이노핏파트너스에 교육문의를 하는 기업들이 늘기도 했다”며 “이노핏은 디지털 전환에 특화된 콘텐츠와 전문가 풀을 보유하고 있었기에 그 위기 속에서 퍼스트무버로 자리매김할 수 있었다”고 설명했다. 무엇보다 인력 칼바람이 불던 코로나19 당시 캐시플로어 상 어려움이 없지 않았으나 내부 임직원을 줄이지 않고 버티면서 임직원이 한마음으로 위기를 넘긴 것이 옳았다는 판단이다.이노핏파트너스는 설립 이후 디지털 전환 교육ㆍ컨설팅 시장에서 빠르게 자리를 잡아가고 있다. 4년간 쌓아온 리딩기업 임직원들의 디지털 역량진단 데이터는 58만 건에 달하며, 이는 후발주자들에게 진입장벽이 될 수 있는 무기가 됐다. 이노핏파트너스는 26개 정부기관, 17개 시ㆍ도교육청 산하 공무원들의 디지털 역량진단 및 컨설팅 수행 경험을 통해 기업 간 거래(B2B)뿐만 아니라 공공기업의 디지털 전환 역량혁신을 돕기 위해 그 영역을 넓혀가고 있다.앞으로는 대중 시장과 특정 시장 모두를 타깃으로 성장할 계획을 갖고 있다. 윤 대표는 “이노핏파트너스는 ‘유핏(YouFIT)’이라는 디지털 교육ㆍ컨설팅 솔루션 기반 플랫폼을 완성해 양쪽 시장을 모두 만족하게 할 계획”이라며 “이 온라인 플랫폼을 통해 다양한 프로그램을 빠른 시간 내에, 그리고 각 기업이 원하는 프로그램을 원하는 때에 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.이어 “디지털 전환 기술은 빠르고 지속해서 바뀌는 것이 특징이다. 이노핏파트너스는 이러한 트렌드를 빠르게 캐치하고 관련된 콘텐츠와 프로그램을 유핏 플랫폼의 데이터 기반으로 제작할 것”이라고 덧붙였다.- 윤정원 이노핏파트너스 대표 -
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