<IT회사의 이해>
회사마다 BM에 따라 AX/DX를 바라보는 관점이 다르다.
1. 프로젝트 중심 회사
A. 외부 고객의 개발 요구 사항 중심으로 정해진 기간 내에 개발
2. 운영 중심 회사
A. 시스템을 개발하고 구축 완료된 후 운영을 중심으로
→ 많은 프로젝트르 수주가 목표, 눈 앞에 있는 고객에게, DX컨설턴트/IT 기술영업
3. 프로덕트 중심 회사
A. 시스템을 구축하여 돈을 버는 것이 아니라 구축된 서비스를 통해서 돈을 버는 회사
→ 좋은 서비스 제공하여 이용자 늘리는 것 목표, 눈 앞에 보이지 않는 고객에게, Product Owner/Product Manager
<9가지로 구분하는 IT 회사 분류>
1. SI 회사: 고객이 원하는 시스템을 무에서 100프로 분석 기초 개발, 제일 많은 회사
2. 솔루션 회사: 이미 만들어진 프로그램(솔루션)을 커스터마이징 하여 제공
3. 웹 에이전시 회사: 기본은 100% 요구사항 분석 기초 개발 but 고객위주의 개발(디자인쪽) 따라서 SI 회사와 상호보완 관계, 협력 많이 함
4. IT 프로덕트 회사: 개발된 IT Product를 통한 서비스로 돈을 버는 회사, 전통적인 개발과 컨셉 자체가 다름, 기본적으로 눈에 보이지 않는 고객을 위한 서비스
5. IT 컨설팅 회사: IT 개발과 관련된 컨설팅을 수행하면서 돈을 버는 회사, 인건비 기반의 사업 모델
6. 인력소싱 회사: IT 개발과 관련된 인력을 찾아서 연결해 주는 회사
7. IT 대기업 계열사: 기본 수익 모델은 계열사들의 SI/SM 사업 기반, 사실상 종합상사
8. IT 리더 회사: IT 사업의 성공과 함께 문화를 기반으로 IT 리딩
9. IT 스타트업 회사: 다향한 IT기반 Item으로 성장
<Digital Xtrasnformatin 기본 개념>
일반 회사에서 하고 있는 일이나 서비스를 IT기술을 이용해서 더 편리하게 효율적으로 변경하는 것.
목적: 비용 절감, 기회 증가, 새로운 컨셉, 업무개선
<AI digital Xtrasnformatin 기본 개념>
DX의 개념에 AI가 더해진 것
목적: 효율성 향상, 새로운 가치 창출, 경쟁력 강화
< Artificial Intelligence >
AI가 수행해 낼 수 있는 역량에 대한 기대에 따라 AI를 분류할 수 있다.
1. ANI: Aritificial Narrow Intelligence(약한 인공지능) 특정 작업이나 제한된 범위 내에서 높은 성능을 발휘. 현재 대부분의 AI시스템
2. AGI: Aritificial General Intelligence(범용 인공지능) 인간과 유사한 수준의 지능. 현재 생성형 AI들이 향해 가능중
3. ASI: Aritificial Super Intelligence(초인공지능) 인간의 지능을 훨씬 능가하는 인공지능. 이론적 개념으로 현존X
<AI 기본 구분>
1. 인공지능(AI): 가장 넓은 개념. 인간처럼 생각하고 행동하는 기계를 만드는 모든 기술. 학습이 아닌 단순 프로그래밍 된 것도 포함.
2. 머신러닝(ML): AI의 한 분야. 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하거나 결정을 내림. 기계가 데이터를 통해 학습하고 수행하는 능력을 갖도록 하는 것
3. 딥러닝(DL): 머신러닝의 한 분야. 인공신경망을 사용하여 데이터를 학습. 사람이 학습하는 것과 유사한 형태.
A. 학습데이터를 넣을 때 그 어떤 특성도 넣지 않음
B. ‘블랙박스모형’이라고 부름. 내가 공부 가이드를 주지 않았기 때문에 왜 잘하는지 모름, 확실한 건 머신러닝보다 잘함.
C. 따라서 결과가 좋아 활용하긴 하지만 100% 신뢰할 수 없음.
<생성형 AI>
생성형 AI는 딥러닝을 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 인공지능.
일반인들이 쉽게 사용 가능한 형태로 발전.
생성형 AI 할루시네이션: AI가 알려주는 잘못된 정보(=AI가 하는 거짓말), 딥러닝(블랙박스 모형)을 사용하기 때문에 할루시네이션을 100% 없앨 수 없음.