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데이터는 충분한데, AX는 왜 계속 막힐까요? 데이터는 충분한데, AX는 왜 계속 막힐까요?
기업의 AX 담당자는 필요한 데이터를 확보하고, 구축에 예산과 인력을 투입합니다.
하지만 실제 업무에 적용하는 과정에서는 일정이 지연되거나, 결과가 기대에 미치지 못하는 등 예상치 못한 문제가 발생합니다.
충분히 준비했다고 생각한 AX 프로젝트, 왜 계획대로 진행되지 않을까요?
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데이터가 있어도 AX에 실패하는 이유
• 새로운 유형이나 예외가 생길 때마다, 기존 데이터까지 다시 작업한다
• 서로 다른 판단 기준이 필요한 작업을 하나의 가이드로 처리한다
• 데이터 구축 이후 추가되거나 변경된 자료를 데이터셋에 반영하지 않는다
기업마다 보유한 데이터와 AI 활용 목적은 다르지만, 반복되는 문제는 비슷합니다.
이번 백서에서는 AX 프로젝트의 각 단계에서 문제가 발생하는 원인을 짚고, 실제 기업 사례를 바탕으로 해결 방법을 살펴봅니다.
우리 조직의 AX 프로젝트는 어느 단계에서 막혀 있을까요?
지금 백서에서 확인해 보세요.
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