Jola

  '데이터 보안'과 '복잡성' 장벽에 막히셨나요? 팔란티어 AIP가 제시하는 실질적인 활용 전략 기업  AI, 정말 '우리 회사'에서도 잘 쓸 수 있을까요? 요즘 모든 기업이 AI를 이야기합니다. 하지만 막상 우리 회사에 도입하려니 막막하지 않으신가요? 우리 회사의 민감한 내부 데이터가 유출될까 걱정되고, AI가  부정확한 답변(환각) 을 내놓을까 봐 망설여지시죠. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 '문제 해결'에서 접근하는 것이에요. 팔란티어(Palantir)의 AIP 솔루션이 AI를 단순한 '챗봇'이 아닌, 신뢰할 수 있는 '비즈니스 도구' 로 만드는 실질적인 방법을 제시합니다. 기술은 도구일 뿐, 10년 전 '빅데이터'의 교훈 AI 열풍 이전에 우리는 '빅데이터' 시대를 겪었습니다. 지난 10년간 기업들은 분산된 데이터를 한곳에 모으기 위해 데이터 웨어하우스나 레이크를 구축했죠. 하지만 데이터를 모아두는 것만으로 비즈니스 문제가 해결되지는 않았습니다. 팔란티어는 이 경험을 통해 '기술'이 아닌 '현장의 문제'와 '의사결정권자'에서 출발 하는 접근 방식을 정립했습니다. 해결해야 할 문제를 먼저 정의하고, 그 의사결정에 필요한 데이터를 역으로 추적해 솔루션을 구축하는 방식인데요, 이 프레임워크는 AI라는 신기술에도 동일하게 적용됩니다. 기업이 AI 도입을 주저하는 3가지 현실적 장벽 AI는 날씨 예보처럼 본질적으로 '틀릴 수 있는' 확률적 모델 입니다. 이 특성 때문에 기업 도입에는 명확한 3가지 장벽이 존재하죠. 장벽 유형 주요 문제점 1. 데이터 장벽 데이터가 사내에 분산되어 있고, AI가 이해할 수 있는 '의미적' 모델로 변환되어 있지 않습니다. 2. 복잡성 장벽 '고객 이탈 영향도' 같은 기업 고유의...