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품목정보
| 발행일 | 2022년 03월 31일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 240쪽 | 376g | 140*210*20mm |
| ISBN13 | 9791189797140 |
| ISBN10 | 1189797143 |
당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도
: AI 제품을 개발하고 경영하는 방법에 관한 강력한 실무 가이드
얼리사 심프슨 로크워거,윌슨 팡 저 / 이윤진 역
|
세이지(世利知)
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2022년 03월 31일
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- eBook
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- -국내도서 > 경제 경영 > CEO/비즈니스맨 > 기획/정보/시간관리
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (20만부 기념 리커버 에디션)
16,020원 (10%)
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저자 소개 (3명)
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몇 년 안에는 AI 전략이 없는 기업을 찾기 힘들어질 것이다. 오늘날 AI 전략 개발을 위해 노력하지 않는 기업은 2002년에 웹 전략이나 2008년에 모바일 전략을 추진하지 않기로 결정한 회사와 다르지 않다. 시장에서 도태되지 않고 살아남으려면 AI가 반드시 필요한 세상이 됐다. AI는 이미 우리 곁에 공기처럼 존재하고 있다. 사람들은 AI 기반 시스템을 활용하며 살고 있다는 사실조차 인식하지 못한다. 쇼핑할 때나 운전할 때, 점심 메뉴를 고를 때나 운동할 때, 일을 하거나 공부할 때 대다수의 사람들이 AI를 활용하며 보이지 않는 기술의 혜택을 누리고 있다. 하지만 AI를 개발하는 일은 매우 복잡하고, 빅테크 기업만 할 수 있는 거대한 일처럼 느껴진다. 하지만 꼭 그런 것은 아니다. 물론 우리도 같은 경험을 했기 때문에 이 일을 시작할 때 얼마나 막연하게 느껴질지 이해할 수 있다.
---「프롤로그」중에서
AI를 활용해 경쟁우위를 점하는 길은 간단하지 않지만 앞으로 살펴볼 모범 사례를 참고하면 성공 확률이 훨씬 높아질 것이다. 우리는 구글과 애플, 페이스북, 테슬라, 아마존, 뉴욕타임스 등의 빅테크 기업은 물론 AI에 관련된 일을 하는 여러 기업들의 AI개발의 성공과 실패담을 살펴봄으로써 당신의 비즈니스 활동에 AI를 접목했을 때 성공에 더 빨리 도달할 수 있는 방법을 전해주고자 한다. AI모델은 어렵다. 지구상에서 가장 크고, 마음대로 사용할 수 있는 모든 자원을 가진 회사라도 크고작은 문제에 직면하게 된다. 앞으로 살펴보겠지만 애플뿐만 아니라 구글, 월마트, 테슬라, 마이크로소프트와 같은 많은 빅테크 기업도 계속해서 벌어지는 도전 과제를 극복해야 했다.
---「프롤로그」중에서
AutoCAD나, 3ds Max 등의 건축·설계 소프트웨어 서비스를 제공하는 기업 오토데스크의 고객 기술지원 서비스는 아날로그 방식이었다. 수많은 엔지니어와 건축가들이 기술 설계와 모델 작업을 할 때 오토캐드 LT 소프트웨어를 사용하지만, 막히는 일이 생기면 고객 센터에 전화를 걸거나 메일을 보내는 방법밖에 없었다. 기업에서는 사람이 일일이 처리하다 보니 대기 순서가 길어졌다. 평범한 문의 사항을 처리하는 데 하루가 넘게 걸렸다. 그래서 오토데스크가 AI를 도입하기로 했을 때 해결해야 할 여러 가지 문제를 단 하나로 좁히기로 했다. 문의 사항 처리 시간을 단축하여 고객 경험을 개선하는 것이었다. 수백 가지 불편 사례와 문의를 자동화하는 모델을 개발하는 대신, 고객 센터에 접수되는 요청 가운데 압도적인 비중을 차지하는 단 하나의 문제만 해결하는 데 집중하기로 했다. 그것은 비밀번호 재설정 요청이었다. ---「3장 골디락스 문제 선택의 중요성」중에서
테슬라의 AI 자율주행 연구개발 책임 수석인 안드레아 카르파티는 2018년, 데이터 전문기업 아펜appen이 주최한 트레인 AI 서밋에서 정말 중요하지만 사람들이 과소평가하는 사실에 대한 프레젠테이션을 했다. 바로 현장에서 AI를 개발할 때 AI모델보다 AI모델 학습에 사용되는 데이터가 훨씬 중요하다는 내용이었다. 이것은 당시 학계에서 이야기하는 전형적인 패러다임과 정반대되는 의견이라 큰 화제가 되었다. 데이터 전문가들은 새로운 AI모델을 개발하는 데 온갖 노력을 쏟는다. 하지만 연구소에서 모델을 학습시키는 데 사용하는 데이터는 모델의 기능을 증명할 뿐 실제로 문제를 해결하지 못한다. 모델을 실제 현장에 투입해 비즈니스 목표를 달성하려면 제대로 된 데이터로 학습해야 한다. 그리고 모델을 훈련시키는 고품질의 정확한 데이터를 수집하기란 매우 까다롭다.
---「4장 AI는 데이터로 완성된다」중에서
지난 10년간 미국은 뉴스를 전달하고 소비하는 방식이 획기적으로 변화했다. 2000년대 들어 이미 하락세에 있던 인쇄 매체의 매출은 급감했다. 2010년부터 지역 신문에서 지하철 무가지에 이르기까지 2,000개가 넘는 미국 신문사들은 발행 부수나 지면을 대폭 줄이거나 문을 닫아야 했다. 하지만 뉴욕타임스와 몇몇 출판기업은 소위 ‘인쇄 매체의 죽음’이라고 불리던 패러다임에서 생존했을 뿐만 아니라 인터넷으로 대부분의 지면을 유연하게 이동하여 새로운 패러다임을 쓰고 있다. 2020년 8월 기준으로 뉴욕타임스는 650만 명의 구독자를 자랑한다. 무엇이 이런 차이를 만들었을까?
---「8장 AI기업으로 변신한 뉴욕타임스의 AI 리더십」중에서
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복잡한 수식을 통해 AI를 설계하는 책이 아니다. 기술이 아닌 비즈니스 영역에서 AI를 어떻게 활용해갈 수 있는지에 초점을 맞추고 있다. AI 개발 선배로서 저자는 문제 설정부터 데이터 수집, 조직 구성, 리더십, 데이터관리(거버넌스)에 대해 친절하게 설명한다. 많은 비즈니스 문제를 AI로 해결하고자 하는 리더들과 프러덕트 매니저에게 이 책을 추천한다.
- 백동주 (네이버 클라우드 시니어 디벨로퍼)
AI를 거스를 대안은 없다. 강력한 ROI를 이끌어내는 AI 시스템을 구축하는 것은 쉬운 일이 아니다. 하지만 기업이 번창하고 경쟁력을 유지하려면 성공할 방법을 찾아야 한다. 좋은 소식은 이 책이 실제 빅테크 기업 사례와 실행 가능한 조언으로 뒷받침되는 확실한 로드맵을 제공한다는 것이다.
- 탐 탈리 (《인공지능의 기초》 저자, [포브스] 칼럼니스트)
향후 10년 동안 기업들은 머신러닝과 인공지능에 수십 억 달러를 지출할 것이며, 데이터 품질은 이러한 이니셔티브의 성공을 보장하는 데 핵심이 될 것이다. 이 책은 기업이 데이터를 평가하고 최고 수준의 AI 기술을 획득하기 위한 로드맵을 세우는 전략을 제시한다.
- 제우스 케라발라 (ZK 리서치 수석 분석가)
이 책은 러닝머신으로 성공하는 방법에 대한 위한 실용적이고 직접적인 조언으로 가득 차 있다.
- 라마 아키라주 (IBM AI 최고기술책임자)
개발자이지만 AI에 있어서는 초보자 수준에 있던 나에게 이 책은 믿을 수 없을 정도로 시야를 넓혀준 독서였다.
- 아마존 독자 리뷰
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