AI에 투자하는 것은 중요한 문제입니다. 또한, 올바른 결정을 내리고 있다는 확신을 갖는 것도 중요합니다.
이번 AI 아카데미 에피소드에서는 AI의 총소유비용과 ROI를 최적화하는 방법에 대해 알아봅니다. 기존 AI 및 머신 러닝에 대한 투자를 통해 해결할 수 있는 사용 사례를 살펴보세요.
AI 아카데미 홈
- 업무에 적합한 AI 툴을 선택하는 데 도움이 되는 4가지 주요 고려 사항
- AI 기술의 총소유비용과 ROI를 최적화하기 위해 할 수 있는 일
- 채택한 기술이 기존 IT 스택과 함께 작동해야 하는 이유
AI 모델은 크다고 항상 좋은 것은 아닙니다. 비즈니스 요구 사항에 맞는 적합한 솔루션을 찾는 방법을 알아보세요. 그런 다음 가이드북을 받아 솔루션을 도입하는 데 도움을 받으세요.
모든 대화는 생성형 AI로 시작해서 데이터로 끝납니다. 왜 그럴까요? 데이터 없이는 AI도 존재할 수 없기 때문입니다. 생성형 AI는 데이터에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다.
새로운 수익을 창출하고 비용을 절감하며 생산성을 높일 수 있는, 유연하고 반복 사용 가능한 새로운 모델에 대해 살펴봅니다. 그다음, 가이드북을 통해 보다 심층적인 정보를 배웁니다.
AI 할루시네이션, 편견, 위험 등의 문제를 살펴보고, AI 윤리와 거버넌스를 적용하여 신뢰를 구축하는 방법을 배웁니다. 그다음, 가이드북을 통해 이론을 실전에 적용해 봅니다.
HR의 어려움을 기회로 바꾸고 싶으신가요? AI를 채용에 활용하여 인재를 육성하는 조직들의 비결을 알아보세요.
고객의 기대치가 끊임없이 진화하는 가운데 기업이 생성형 AI를 사용하여 마케팅 활동을 발전시키는 방법을 알아보세요.
가상 챗봇이 전부가 아닙니다. 생성형 AI가 고객 만족도와 생산성을 높이는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다. 그 다음, 가이드북을 통해 어떤 조치를 취할 수 있는지 살펴보세요.
비즈니스 운영 방식은 시간이 지남에 따라 발전합니다. 이를 뒷받침하는 애플리케이션도 함께 발전해야 합니다. 생성형 AI가 프로세스를 가속화하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴보고, 가이드북을 통해 변화의 첫걸음을 시작합니다.
지금까지 AI 아카데미에서 즐거운 시간을 보내셨기를 바랍니다. 새로운 AI 아카데미 콘텐츠와 시기적절한 비즈니스용 AI 뉴스에 대한 이메일 업데이트를 신청하여 최신 소식을 받아 보세요.