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AI 規制가 始作된다
危險과 複雜性, AI와 人間 사이의 相互作用을 考慮해야 한다
데이터 사이언스 & 戰略
매거진
2021. 9-10月號
顧客 데이터 保護의 代案, 에지 컴퓨팅
顧客의 個人 데이터를 保護하고자 하는 企業에게 에지 컴퓨팅이 좋은 對人으로 떠오르고 있다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 8. 16.
데이터 供給網 管理
지난 數十 年間 物理的 供給網을 改善시켜온 것처럼 데이터 供給網에 對해서도 같은 생각을 가져야 한다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 27.
레거시 企業의 데이터 드리븐 戰略
많은 企業들이 데이터와 AI 活用 躁急症에 빠져있다. 하지만 데이터 活用 및 AI 導入과 有志는 그 自體로는 目的地가 아니며 하나의 過程이자 멈추지 않는 旅程이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 26.
直觀이 데이터 分析을 凌駕할때
블룸스버리出版社가 『해리포터와 魔法師의 돌』 初版 500部를 印刷하기 前까지 12군데의 出版社가 이 冊의 價値를 알아보지 못한 理由는 以前에 비슷한 데이터가 없었기 때문이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 7. 6.
왜 나는 마케팅 AI에서 더 많은 利益을 못 낼까
AI에 잘못된 質問을 던지면 프로젝트가 山으로 간다
마케팅 & 데이터 사이언스
매거진
2021. 7-8月號
AI 마케팅 戰略을 세우는 法
AI를 마케팅에 活用하는데 도움이 되는 强力한 프레임워크
마케팅 & 데이터 사이언스
매거진
2021. 7-8月號
設問調査 結果를 信賴하기 어려운 理由
2020年 初여름 美國 疾病統制豫防센터가 美國人의 4%가 漂白劑로 가글을 하고 있다는 報告書를 내놨다. 하지만 果然 이 報告書를 어디까지 信賴할 수 있을까
마케팅 & 데이터 사이언스
디지털
2021. 5. 11.
大規模 AI 프로젝트를 進行하는 法
AI 프로젝트를 進行할 때 가장 重要한 것은 全體的이면서도 根本的인 再構想
데이터 사이언스 & 運營管理
매거진
2021. 5-6月號
쿠키 時代의 終末
쿠키의 時代는 갔다. 하지만 企業들은 데이터를 活用한 타기팅을 해야 한다. 適切한 솔루션은 없을까?
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 27.
AI 德分에 文科生度 데이터를 分析할 수 있다
데이터 사이언스는 一般 職員들에겐 어려운 領域이다. 하지만 이제 AI를 活用하면 데이터 科學者가 아니어도 데이터를 活用할 수 있게 될 展望이다.
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 23.
데이터 基盤 革新의 始作은 '民主化'
1名의 天才 데이터 사이언티스트보다는 데이터를 읽고 一定 水準 以上의 意思決定을 할 수 있는 市民 데이터 科學者들이 많은 것이 組織 全體에는 더 效果的이다
데이터 사이언스
디지털
2021. 4. 9.
구글이 AI 倫理에 接近하는 方式
구글 엔지니어가 ‘共同體 基盤 시스템 力學(CBSD)’ 方法論을 紹介한다
데이터 사이언스
디지털
2020. 11. 23.
AI는 공정하지 않다
AI의 偏向性을 除去하면 會社와 顧客 모두에게 利益이 될 수 있다
데이터 사이언스
디지털
2020. 11. 13.
리스크를 일찍 認知하려면 애널리틱스에 投資하라
구글 最高意思決定科學者 캐시 코지르코프의 기고
데이터 사이언스 & 危機管理
매거진
2020. 11-12月號
비非 人工知能
腦科學의 새로운 물결, '精神'의 槪念을 뒤집다
데이터 사이언스 & 自己啓發
매거진
2020. 11-12月號
마이크로소프트의 遠隔勤務 實驗
設問調査 및 모니터링 結果
데이터 사이언스 & 人事組織
매거진
2020. 11-12月號
AI가 修能 點數를 매기면 무슨 일이 벌어질까
코로나19로 大入試驗을 取消하고 AI로 點數를 매겼다가 學父母들에게 혼쭐난 IBO 事例를 紹介한다.
데이터 사이언스
디지털
2020. 10. 22.
AI의 誤謬는 누가 補償하나?
現在 保險으로는 우버의 自律走行車가 사람을 치어 死亡케 하면 補償 받을 길이 없다. AI와 머신러닝 시스템에 맞는 새로운 保險이 必要하다.
데이터 사이언스 & 戰略
디지털
2020. 10. 5.
블록체인이 헬스케어의 未來를 바꾼다
내 몸에서 나온 各種 데이터, 남의 손에 맡기지 말자. 돈 탭스콧이 내놓은 헬스케어 데이터의 構造調整 方案.
데이터 사이언스
디지털
2020. 8. 14.
AI로 成功한 企業의 6가지 共通點
글로벌 컨설팅業體 맥킨지가 AI를 전사的으로 導入하는 데 成功한 企業을 分析했다
데이터 사이언스
디지털
2020. 7. 31.
데이터도 곤도 마리에 스타일로
설레지 않는 데이터는 지우자, 果敢하게.
데이터 사이언스 & 運營管理
디지털
2020. 7. 27.
‘AI 온보딩’ 4段階 가이드북
傳統企業度 AI를 活用하게 하는 4段階 매뉴얼
運營管理 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 7-8月號
데이터의 眞짜 價値
顧客 데이터와 데이터 分析은 엄청나게 强力한 組合입니다. 우리는 顧客의 數가 많을수록 더 많은 데이터를 蒐集할 수 있으며, 蒐集한 데이터를 分析하면 더 좋은 製品을 開發해 보다 많은 顧客을 誘致할 수 있다고 생각하죠.
戰略 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2月號
데이터로 競爭優位 創出하려면
顧客 데이터가 많다고 꼭 좋은 게 아니다. 投資 浪費를 막을 수 있는 체크리스트
戰略 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2月號
AI時代에 競爭力을 갖추려면
머신 인텔리전스는 企業 經營을 어떻게 바꾸는가
戰略 & 데이터 사이언스
매거진
2020. 1-2月號
AI 中心의 組織 만들기
생각한 것만큼 빠른 速度는 아니지만, 人工知能(AI)은 비즈니스 世界를 변화시키고 있다. AI는 이제 穀食 收穫부터 銀行 融資까지 많은 일에서 意思決定을 돕고 있다. 顧客서비스를 完全히 自動化하는 것처럼 ‘그림의 떡’으로 생각됐던 일들도 現實이 되고 있다. AI 開發 플랫폼, 프로세싱 파워, 데이터 貯藏容量 等 AI를 可能케 하는 技術들도 빠르게 進化하고 있으며 더 低廉해지고 있다. 이제 企業이 AI를 利用해 돈을 벌 수 있는 時代가 됐다. 實際로 向後 10年間 AI의 글로벌 經濟 規模는 13兆 달러로 筆者들은 推定한다.
人事組織 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 7-8月號
當身의 첫 番째 AI 프로젝트를 고르는 法
人工知能(AI)은 100年 前 電氣(電氣)가 그랬던 것처럼 모든 産業을 크게 변화시킬 技術이다. 컨설팅業體 맥킨지에 따르면 AI의 出現으로 글로벌 國內總生産(GDP)은 2030年까지 13兆 달러假量 늘어날 것으로 展望된다. 이 中 大部分이 製造業, 農業, 에너지, 물類, 敎育 等 非(非)인터넷 部門에서 發生할 것으로 보인다. 業界를 不問하고 企業 經營者들에게 AI의 登場은 새로운 機會다. AI를 活用해 會社를 差別化할 수도, 지켜낼 수도 있다. 그러나 오래된 企業들이 갑자기 戰士的 次元에서 AI 戰略을 導入하기는 쉽지 않다.
戰略 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 3-4月號
데이터科學 그리고 說得의 技術
데이터科學 分野가 急成長하고 있다. 많은 企業이 지난 5年 동안 數十億 달러를 들여 가장 優秀한 데이터科學 專門家를 迎入해 新事業을 始作하고, 제타바이트에 達하는 資料를 蓄積하고 分析 프로그램을 돌려 無數한 雜音 속에서 意味 있는 信號를 걸러낸다. 몇몇 分野에서는 成果를 거뒀다. 飜譯, 소매流通, 헬스케어, 籠球 같은 分野에서 데이터는 旣存 秩序를 바꾸기 始作했다.
戰略 & 데이터 사이언스
매거진
2019. 1-2月號
AI로 돌아가는 工場에서도 人間의 일자리가 사라지지 않는 理由
테슬라는 未來의 工場을 建設할 計劃이었다. ‘에일리언 드레드노트Alien Dreadnought’라는 別名으로 불리는, 캘리포니아 株 프리몬트에 있는 테슬라의 새로운 製造施設은 完全自動化로 人間이 必要 없도록 設計되었다. 모든 일이 순조로웠다면, 이 會社는 人工知能 로봇으로 株當 5000代의 모델3 電氣自動車를 生産해서 急增하는 需要를 따라잡을 수 있었을 것이다. 그러나 實際로는 이 目標에 훨씬 못 미치는 一週日에 團地 2000臺를 生産하는 데 그쳤다. 이 會社는 完全自動化가 생각만큼 좋은 게 아님을 뼈저리게 느꼈다. CEO 일론 머스크에 따르면 精巧한 로봇이 實際로 生産速度를 높이기는커녕 오히려 늦추는 것으로 나타났다.
人事組織 & 데이터 사이언스
매거진
2018. 9-10月(合本號)
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