AI 및 데이터의 미래 전망
주권의 미래, EDB로부터

많은 기업의 AI 도입이 기술 부족이 아니라, AI로 해결해야 할 명확한 비즈니스 과제를 찾지 못해 정체되는 이유를 살펴봅니다.

구성원의 새로운 역량 개발을 중요하게 생각하지 않는 기업과 리더가 AI 시대의 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없는 이유를 살펴봅니다.

월드컵과 같이 짧은 기간에 수요가 집중되는 대형 이벤트에서 원활한 실시간 상거래를 구현하기 위해 통합 데이터가 중요한 이유를 살펴봅니다.

기업용 AI의 실제 성과를 결정하는 것은 모델의 크기가 아니라 비즈니스와 산업에 대한 전문 지식인 이유를 알아봅니다.

AI 에이전트를 기업 업무에 안전하게 활용하려면 데이터 계층부터 거버넌스를 적용해야 하는 이유를 살펴봅니다.

많은 기업이 아직 AI 에이전트를 본격적으로 활용할 준비가 되지 않은 이유와, 앞서가는 기업들이 어떻게 다르게 접근하고 있는지 알아봅니다.

데이터와 AI가 사후 대응 중심의 보험 서비스를 고객의 필요에 선제적으로 대응하는 서비스로 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.

데이터를 누가 소유하고 관리하며 그 가치를 활용하는지가 AI 시대의 기업 경쟁력을 어떻게 좌우하는지 알아봅니다.

많은 기업의 AI 프로젝트가 성과로 이어지지 못하는 이유와 AI를 성공적으로 활용하는 기업들의 차이점을 살펴봅니다.

Cadillac이 데이터를 활용해 럭셔리 자동차의 고객 경험을 어떻게 새롭게 만들어가고 있는지 알아봅니다.

AI 모델이 현실 세계로 확장되는 상황에서 기업이 운영 통제력을 유지하며 AI를 도입하기 위해 무엇을 준비해야 하는지 살펴봅니다.

변화의 속도가 빠른 AI 시대에 실행력과 공감 능력, 적응력이 리더십을 어떻게 새롭게 정의하고 있는지 알아봅니다.

AI와 데이터, 디바이스가 결합되는 엣지 환경이 새로운 산업 혁신의 중심으로 떠오르는 이유를 살펴봅니다.

Atlanta Falcons가 실시간 데이터 분석과 AI를 활용해 경기 전략과 구단 운영, 팬 경험을 어떻게 혁신하고 있는지 알아봅니다.

AI가 사람의 삶과 의사결정에 영향을 미치는 시대에 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 무엇이 필요한지 살펴봅니다.

AI 시대에 리더들이 새로운 가치 창출 방식을 모색하고 업무 방식을 어떻게 재설계할 수 있는지 알아봅니다.

AI와 창의성이 브랜드 전략과 오늘날 CMO의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.

성공하는 기업이 단순히 변화에 대응하는 데 그치지 않고, 지속적인 변화를 성장의 기회로 활용하는 조직 문화를 만드는 이유를 알아봅니다.

복제 기술과 AI, 예측 모델링의 결합이 미래 사회를 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴봅니다.

뛰어난 리더들이 미래를 예측하는 데 그치지 않고 실행과 호기심, 과감한 실험을 통해 직접 변화를 만들어가는 방법을 알아봅니다.

GE Healthcare가 AI를 활용해 전 세계 의료 서비스와 환자 치료 결과를 어떻게 개선하고 있는지 살펴봅니다.

2030년의 일자리와 인재 수요에 대비하기 위해 교육 모델이 어떻게 변화해야 하는지 살펴봅니다.

비즈니스 리더가 데이터 기반 스포츠 심리학에서 배울 수 있는 성과 관리와 회복탄력성의 원칙을 살펴봅니다.