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AI 과제의 성공 기준을 현업과 합의하는 방법
정확도 하나로 끝내지 않고 답변 품질, 업무 완결성, 운영 가능성을 현업과 합의하는 실무 방법입니다.
7분 읽기 →AI 프로젝트를 운영팀에 넘길 때 필요한 인수 항목
프로젝트가 끝난 뒤에도 데이터, 권한, 품질, 예외 처리를 운영팀이 이어갈 수 있게 만드는 인수 기준입니다.
7분 읽기 →AI를 적용할 첫 업무를 고르는 5가지 기준
기술 시연이 아니라 실제 개선으로 이어질 첫 업무를 반복성, 데이터, 위험, 사용자, 확장성으로 고르는 방법입니다.
7분 읽기 →AX 교육을 실제 업무 과제와 연결하는 방법
도구 사용법을 배우는 데서 그치지 않고 조직의 데이터와 업무 결과를 바꾸는 AX 교육 설계 방법입니다.
6분 읽기 →PoC에서 실패 질문을 기록해야 하는 이유
잘된 질문보다 개선 방향을 더 정확히 보여주는 실패 질문을 수집하고 분류하는 방법입니다.
6분 읽기 →
AI PoC에서 확인해야 할 6가지 기준
확대, 보완, 중단을 판단하려면 무엇을 검증하고 기록해야 하는지 정리했습니다.
8분 읽기 →