최근 아티클
스마트공장 도입 기업 75.5%가 기초 단계에 머무는 이유ㅣ지원사업 신청 전 정리할 네 가지
스마트공장을 도입한 기업의 75.5%가 기초 단계에 머뭅니다. 중기부 실태조사와 KDI 연구가 가리키는 이유, 그리고 지원사업 신청서를 쓰기 전에 회사 안에서 정해둬야 할 사항을 정리했습니다.
AI가 "우리 회사" 업무를 이해하지 못하는 이유 (feat. 온톨로지)
데이터를 한 곳에 모아도 AI는 여전히 이해하지 못합니다. 온톨로지는 데이터 사이에 의미의 연결고리를 놓는 설계도입니다. 구성 요소, RAG와의 차이, 그리고 우리 회사에 정말 필요한지 판단하는 기준까지 정리했습니다.
엔터프라이즈 AI 기본 개념 확인하기
엔터프라이즈 AI는 사내 데이터와 업무 규칙 위에서 작동하는 기업 전용 AI입니다. 범용 ChatGPT와의 실제 차이, AI에게 맡겨야 할 업무와 맡기면 안 되는 업무를 구분하는 기준까지 정리했습니다.
AI에 투자한 60%가 성과를 못 보는 이유 — 비정형 데이터라는 병목
제조업에서 AI 투자 대비 성과는 어디서 나올까요. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 제조업 AI ROI의 발생 지점과, 투자 대비 성과를 만드는 기업들의 공통점을 정리했습니다.
제조업 AI, 넓게 쓸수록 손해인 이유 — 3.5개 vs 6.1개
AI를 여러 부서에 조금씩 붙이면 성과가 떨어집니다. BCG 조사에서 평균 3.5개 유즈케이스에 집중한 기업이 6.1개로 분산한 기업보다 2.1배 높은 ROI를 기대했습니다. 제조업이 어디부터 시작해야 하는지 정리했습니다.
AI로 성과 내는 5%의 기업이 다르게 하는 것
AI를 도입한 기업은 많지만, 실적을 바꾼 기업은 5%에 불과합니다. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 상위 5%의 공통점 세 가지와, 제조업이 같은 방향으로 움직이려면 어디서부터 시작해야 하는지를 정리했습니다.