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AI가 보편화되면서 이를 활용한 데이터 분석도 점점 활발해지고 있습니다.수천 개의 변수와 수백만 개의 데이터 포인트 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내는AI의 힘 덕분에,의료, 증권, 금융, 의류업계 등 다양한 산업에서 분석용 AI를 적극적으로 도입하고 있는데요.그렇다면AI는 과연 어떤 방식으로 방대한 데이터를 분석해 유의미한 패턴을 찾아내는 걸까요?이번 글에서는한국인 최초 스탠포드 종신 교수이자,현재스탠포드 경영대학원 명예교수로 활동 중인황승진 교수님의 칼럼을 통해, 무수한 데이터 속에서 AI가 어떻게 의미 있는 정보를 도출하는지 살

“Connecting the dots”스티브 잡스가 스탠포드 대학교 졸업식 연설에서 언급한 명언으로 흩어져 있던 경험들이 결국서로 관계를 맺으며 새로운 가치를 만들어낸다는 의미로 잘 알려져 있습니다.최근실리콘밸리에서는 이러한‘관계 기반의 사고’가 지식 그래프(KG, Knowledge Graph)와 AI 기술의 결합을 통해 더욱 확장되고 있습니다.지식 그래프는 서로 연관된 정보를 연결하고, 그 속에서 의미 있는 답을 도출해 내는 기술로 이제는 AI와 결합되어,보다 정밀하고 문맥에 맞는 응답을 생성하는 ‘그래프 RAG(Graph RAG

최근ChatGPT를 활용한지브리풍 이미지 생성이 큰 화제를 모으고 있습니다. ChatGPT 4.o 모델의이미지 생성 기능이 업그레이드되면서, 이전보다 훨씬 정밀하게사용자의 의도에 맞춘이미지 생성이 가능해졌는데요.섬세한 붓터치와 특유의 색감을 살린 지브리 스타일 이미지까지 만들어낼 수 있게 되면서,지브리풍 이미지를개인 메신저의 프로필 이미지로 설정하는 것이 하나의 트렌드로 떠오를 만큼 큰 관심을 끌고 있습니다.텍스트 기반으로 답변하던생성형 AI가 어떻게이미지를 만들 수 있게 된 걸까요?한국인 최초의 스탠포드 종신 교수이자, 현재 스탠

ChatGPT, Gemini,Claude AI와 같은 수천억 개의 파라미터를 기반으로 학습하는 LLM(대규모 언어 모델)의 등장은 전 세계 IT 산업의 판도를 바꾸고 있습니다.AI는 이제 사람이 인식하지 못했던 미세한 변화까지 감지하고, 이를 바탕으로이전에는 보이지 않던 새로운 인사이트를 도출해내고 있습니다.실리콘밸리에서는 이러한 AI 기반의 정밀한 관찰과 통계 데이터를 활용해, 기존과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 재구성하고 새로운 가치를 창출하는 비즈니스가 활발하게 이루어지고 있습니다.오늘은한국인 최초의 스탠포드 종신 교수이자,

실리콘밸리에서는 생성형 AI인 LLM을 활용한 다양한 시도들이 혁신적으로 전개되고 있습니다.의료와 금융 등 다양한 산업 분야에서 RAG 기반 SLM 모델이 활용되는 것을 넘어, 서로 다른 시스템을 하나의 LLM으로 연결해 여러공급망을 통합 관리하려는 시도까지 이어지고 있는데요.한국인 최초의 스탠포드 종신 교수로서스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로활동 중인 황승진 교수의 칼럼을 통해, LLM의 방대한 데이터 처리 능력과 뛰어난 연산 성능이 실리콘밸리에서 어떻게 산업 간 경계를 허물고, 새로운 시스템 연동 방식으로 진화하

Chat GPT의 등장 이후 전 세계 기술 트렌드와 발전 속도가 급격히 변화하면서, LLM 모델이 산업에 미치는 영향도 더욱 커지고 있습니다.제미나이부터 클로드, 라마 3 등 글로벌 기업들의 LLM 개발과 함께 금융, 의료, 법조계 등다양한 분야에서도 산업 특화된 맞춤형 AI 모델을 개발하며,각 분야별 전문 지식까지 처리하는 AI 모델의 개발이 활발하게이뤄지고 있는데요.한국인 최초 스탠포드 경영 대학원 종신 교수이자,현재 스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로 활동 중인황승진 교수님의 칼럼을 통해, 실리콘밸리에서 LLM

물류 업계에서도 AI를 활용한 혁신이 가속화되고 있습니다. 단순히 생산성을 극대화하는 것을 넘어, 계약 검토부터 비용 절감, 배송 시간 최적화까지 물류 전 과정이 AI 기반 자동화 시스템을 통해 더욱 정밀하고 효율적으로 운영되고 있습니다.AI 도입으로 물류 프로세스가 최적화되면서 기업들은 비용 절감과 운영 최적화를 동시에 이루며물류 시스템을 혁신적으로 변화시키고 있는데요.한국인 최초 스탠포드 경영 대학원 종신 교수이자, 현재스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로활동 중인황승진 교수님의 칼럼을 통해,실리콘밸리의 혁신 사례를

수백 개의 계약 사항을 사람이 직접 검토하고 효율적으로 관리하는 것이 가능할까요?계약 체결 시 포함되는 약관만 해도 수십 개에 달하며, 업계별로 계약 조건이 다르기 때문에 발생하는 권리와 의무 역시 복잡하게 얽혀 있습니다.특히, 미국의 대형 소매업체들은 수백 개에서 많게는 수천 개의 공급업체와 거래하는데요. 이처럼 방대한 계약서를 사람이 일일이 관리하는 것은 현실적으로 쉽지 않습니다.이에 따라실리콘밸리에서는 AI를 활용해 공급업체 관리의 효율성을 극대화하는 혁신이 빠르게 진행되고 있습니다.이제 AI 덕분에 10,000개가 넘는 계약

사건·사고가 발생하기 전에 미리 예방할 수 있다면 어떨까요?암을 조기에 발견해 치료하면 생존율이 높아지듯, 비즈니스에서도 사전 징후를 감지하고 사고를 예방하면 큰 손실을 막고 기업을 더욱 안정적으로 운영할 수 있습니다.이를 위해의료·물류·제조업계에서는 AI를 적극 도입해 사고를 사전에 방지하고 있는데요.한국인 최초스탠퍼드 경영 대학원 종신 교수이자 현재스탠퍼드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로 활동 중인황승진 교수님께서 실리콘밸리의 혁신 사례를 통해 AI가 의료와 물류, 제조업계에서 품질관리 방식을 어떻게 변화시키고 있는지

AI는 이제 단순히 답변을 생성하는 기술을 넘어, 실제 대화를 나누고 감정적인 유대까지 형성하는 단계로 발전하고 있습니다.학습된 지식을 바탕으로 자연스럽게 답변을 생성하는 LLM과 지정된 데이터베이스에서 정보를 검색해 더욱 정밀한 답변을 제공하는 RAG 기술이 결합되면서, AI의 섬세함은 한층 더 정교해지고 있는데요.AI 기술이 빠르게 발전하는 지금, 과연 AI는 어디까지 인간을 대체할 수 있을까요?한국인 최초 스탠포드 경영 대학원 종신교수이자, 현재스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로 활동 중인황승진 교수님께서 실리콘