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Scale or Fail |
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| | Allison Maslan |
| ǻ | Wiley |
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Breaking Through: Co |
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| | Sally Susman |
| ǻ | Harvard Business Review Press |
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On-Line Libraries, C |
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| Nearly everyone would agree that today’s constant changes in technologies, work, and global markets require companies to hire well-educated employees and to train and retrain their workforces continually. But, until now, there have been at least three obstacles to lifelong learning: |
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데이터 마이닝 이후… 이제 예측분석의 |
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| 정보기술은 현대의 생산성을 뒷받침하는 근본적 원동력이다. 지금까지의 정보기술은 주로 기존 업무를 자동화하고 커뮤니케이션을 하는데 사용되어왔다. 하지만 컴퓨팅, 비즈니스 전문가들의 등장은 언젠가 IT를 활용해 도처에 범람하고 있는 미가공 데이터를 활용하여 의사 결정을 비약적으로 향상시킬 수 있게 될 날을 꿈꿔왔다. 80년대 의사결정 지원 시스템의 뒤를 이어 90년대에 데이터 마이닝(data mining)이 등장했지만, 사실상 하드웨어나 소프트웨어 모두 그 약속을 지킬 수 없었다. 하지만 이제, ‘예측분석(Predictive Analytics)’이라 불리는 신기술의 물결이 마침내 진정한 약속을 제시하고 있다.
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경제와 산업을 뒤흔드는 인공지능의 진 |
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| 경제 인프라의 중요한 요소로 떠오른 인공지능AI의 변천사는 단일세포 유기체들이 공생 커뮤니티를 이뤄 지배하던 38억 년 전의 생태계와 유사한 측면이 있다. 그리고 이제 우리는 캄브리아기의 대폭발처럼 거대한 변화를 몰고 올 인공지능의 폭발적 진화를 눈앞에 두고 있다. 인공지능이 비즈니스 생태계에 미칠 영향과 그로 인해 발생할 위기와 기회는 무엇인가? |
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