상세 소개
인공지능(AI)은 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 이미 우리 업무 방식과 비즈니스 모델 깊숙이 들어와 ‘새로운 언어’로 자리 잡았습니다. 그러나 단순히 최신 모델을 도입한다고 해서 성공이 보장되지는 않습니다. 데이터의 품질, 알고리즘의 편향성, 그리고 무엇보다 기술을 사용하는 '사람'의 변화 관리가 뒷받침되지 않으면 아무리 거대한 기업이라도 뼈아픈 실패를 경험할 수 있습니다.
본 시리즈는 AI의 기본 원리인 머신러닝부터 인간 수준의 지능을 지향하는 AGI까지의 흐름을 체계적으로 짚어보는 것으로 시작합니다. 이어 글로벌 기업들이 증명한 실질적인 비즈니스 임팩트를 분석하고, 화려한 성공 뒤에 숨겨진 굴지 기업들의 실패 사례를 통해 AX(AI Transformation)의 결정적 통찰을 공유합니다. 또한, 도입 전 반드시 검토해야 할 알고리즘 편향과 보안 리스크를 거버넌스 관점에서 조망합니다.
결국 AI 시대의 핵심은 인간의 대체가 아닌 '협업'에 있습니다. 알고리즘 10%, 기술 20%, 그리고 나머지 70%를 차지하는 '사람과 프로세스'라는 성공 방정식을 통해, 지능화 시대에 조직과 개인이 나아가야 할 진정한 방향을 제시합니다.
대 상
AI 도입을 검토 중이거나 비즈니스 전략에 반영하고자 하는 기업 리더 및 의사결정자
막연한 AI 기술을 실무적 비즈니스 가치(생산성, UX 혁신)로 전환하고 싶은 전략 기획자
AI 도입 과정의 리스크를 관리하고 윤리적·기술적 거버넌스를 구축하려는 보안 및 운영 담당자
AI와 협업하는 새로운 일하는 방식에 적응하고 싶은 모든 조직 구성원
배울 내용
- AI의 본질 이해: 머신러닝, 딥러닝의 차이와 데이터 기반 스스로 규칙을 찾는 원리
- 비즈니스 임팩트: 생산성 향상, UX 혁신, 초격차 혁신을 통한 실질적 가치 창출 사례
- 실패를 통한 교훈: 데이터 다양성 부족, 알고리즘 오만 등 AX 실패 사례 분석
- 신뢰와 안전: 알고리즘 편향, 데이터 포이즈닝 등 AI 리스크와 거버넌스 프레임워크
- 일의 미래: AI 에이전트와의 협업 및 10-20-70 원칙을 통한 성공적인 변화 관리
강사 소개
YouFIT
DT
78
과정 수
85
수강생
1
수강후기
디지털 트랜스포메이션 시대, YouFIT(유핏)은 기업과 개인의 디지털 능력 향상을 체계적으로 도와줍니다. 당신에게(You) 핏(FIT)한 교육을 제공해 드립니다. 지금 바로 디지털 마스터로 가는 지름길을 확인해 보세요!
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커리큘럼
커리큘럼을 소개합니다.
- AI를 한눈에 : 머신러닝에서 AGI까지 썸네일AI를 한눈에 : 머신러닝에서 AGI까지[AI 임팩트 #1] AI가 어떻게 스스로 규칙을 찾고 학습하는지 작동 원리를 다룹니다. 정답을 배우는 '지도학습'부터 시행착오를 통해 성장하는 '강화학습'까지, AI의 진화 과정을 통해 AI가 단순한 프로그램이 아닌 '성장하는 지능'임을 이해합니다. AI의 역사 80년 흐름 속에서 현재 우리가 마주한 생성형 AI의 위치를 짚어봅니다.영상0 / 6.45분
- 글로벌 기업이 증명한 3가지 AI 임팩트 썸네일글로벌 기업이 증명한 3가지 AI 임팩트[AI 임팩트 #2] AI가 비즈니스 현장에서 어떻게 돈이 되고 혁신이 되는지 실례를 통해 보여줍니다. 12개 업무에 RPA를 적용해 연간 3만 시간 이상을 절감한 농심켈로그의 생산성 혁신부터 , 생성형 AI로 쇼핑 경험을 완전히 바꾼 월마트의 UX 혁신 사례까지 분석하며, 우리 조직에 바로 적용 가능한 AI의 가치를 탐색합니다.영상0 / 4.27분
- 성공적인 AX 도입을 위한 결정적 통찰 썸네일성공적인 AX 도입을 위한 결정적 통찰[AI 임팩트 #3] 화려하게 등장했던 IBM 왓슨, 질로우(Zillow) 등이 왜 비즈니스에서 쓴맛을 봤는지 분석합니다. 알고리즘에 대한 과신인 '알고리즘 오만'을 경계하고 , "기술보다 목적(Why)이 먼저"여야 한다는 교훈을 얻습니다. 실생활에 밀접한 타겟(Target)의 마케팅 사례를 통해 데이터 분석이 선을 넘었을 때 발생하는 리스크도 함께 살펴봅니다.영상0 / 5.82분
- AI 도입 전 반드시 검토해야 할 3가지 리스크와 거버넌스 썸네일AI 도입 전 반드시 검토해야 할 3가지 리스크와 거버넌스[AI 임팩트 #4] AI가 완벽할 것이라는 환상을 깨고, 도입 전 반드시 점검해야 할 위험 요소를 다룹니다. 편향된 데이터가 낳은 차별적 결론(알고리즘 편향), 악의적 정보로 AI를 세뇌하는 '데이터 포이즈닝' 등 실질적 보안 위협을 분석합니다. 이를 방어하기 위한 가트너의 10대 전략 기술 트렌드인 'AI 거버넌스' 플랫폼의 핵심 요소를 제안합니다.영상0 / 0분
- 대체가 아닌 '협업'이다: MS와 맥킨지가 일하는 방식의 변화 썸네일대체가 아닌 '협업'이다: MS와 맥킨지가 일하는 방식의 변화[AI 임팩트 #5] AI 시대, 일자리가 사라질 것이라는 공포 대신 '어떻게 함께 일할 것인가'에 집중합니다. MS 코파일럿과 맥킨지 컨설턴트들의 일하는 방식 변화를 통해 , 단순 반복 업무는 AI에게 맡기고 인간은 '창의적 활동'에 집중하는 구조를 설계합니다. 성공적인 AX의 마침표는 기술이 아닌 '변화 관리'와 '사람'임을 강조합니다.영상0 / 0분
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