예측 Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

개인의 AI, 회사의 AI가 되려면

Florian Kunzke — Fri, 04 Sep 2026 01:53:16 +0000

AI를 잘 쓰는 개인이 늘어도 회사 전체 성과는 그대로일 수 있다. 업무강도·맥락·예측이라는 세 가지 벽을 �鶹ԭ��가 Joule Work, Company Memory, �鶹ԭ��-RPT-1.5로 어떻게 넘는지 살펴본다.

1등 조가 항상 진다

가 있다. 한 조정 코치가 힘센 선수 8명으로 1군을, 나머지로 2군을 만들었는데, 1군이 계속 졌다. 보트가 느려질 때마다 각자 더 세게 노를 저으니 박자가 흐트러지고 저항만 커졌다. 2군은 처음부터 호흡을 맞춰 저었다.

기업의 AI 도입도 비슷하다. 개인·팀 성과를 극대화하려다 조직 전체 성과를 갉아먹는 ‘서브옵티마이제이션(부분 최적화)’이 벌어진다. 에서 응답 기업의 88%가 AI를 정기적으로 쓰지만, 전체 영업이익 개선을 체감한 응답은 39%뿐이었다. 조직 전체 차원의 ‘고성과’ 기업은 6%뿐이다. 업무강도, 맥락, 예측이라는 세 축이 얽혀 있기 때문이다.

일이 줄지 않고 늘어난다

AI는 일을 줄여줄 것 같지만 실제론 늘린다. 에 따르면 AI를 많이 쓰는 직원일수록 시키지 않아도 더 빨리, 더 많이, 더 오래 일했다. 생산성이 오른 듯해도 실은 조용히 업무량이 쌓이는 ‘워크로드 크리프’다. 결과물은 쏟아지는데 소화는 여전히 사람 몫이라, 8차선 도로가 1차선 요금소로 좁아지는 꼴이다.

�鶹ԭ��는 이를 ‘더 많은 결과물’ 대신 ‘더 정확한 답’으로 푼다. “65인치 TV 재고가 떨어질 매장은 어디고, 옮길 재고는 어디 있나?”라고 물으면 통합 업무공간 Joule Work의 AI 에이전트가 시스템을 넘나들며 답을 찾고 필요하면 직접 행동한다. 직원은 앱을 오가는 대신 판단에 집중할 수 있다.

“AI는 일하는 방식, 지식이 흐르는 방식, 의사결정 방식 자체를 바꿔야 진짜 힘을 발휘한다. AI를 회사에 들여놓는 것과, AI로 회사 전체에 가치를 만드는 것은 다른 이야기다.”
플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke), AI 전략 부문 글로벌 디렉터, �鶹ԭ��

정답인데 회사 사정은 모른다

대부분의 AI는 세상은 알아도 회사는 모른다. 거래 기록 같은 ‘시스템 지식’과 이메일·암묵적 룰 같은 ‘문서화되지 않은 지식(암묵지)’은 다르다. AI가 시스템 지식만 보면 답은 맞아도 회사 사정과는 어긋난다. “코코넛을 어디서 사나” 같은 질문도 조달·공급망·컴플라이언스를 넘나드는 지식이 필요하다.

는 이런 암묵지를 지속적으로 모아 사람과 AI 에이전트가 함께 쓰게 한다. 에 코코넛을 물으면 “브라질에서만 소싱, 다른 곳은 예외 승인 필요”처럼 실제 회사 규칙에 맞는 답이 나온다.

숫자 예측은 다른 문제다

기업의 의사결정은 결국 예측 문제이고, 예측은 정형 데이터에 달려 있다. LLM은 정형 데이터 예측엔 약하고, 전통 머신러닝은 답이 나오기까지 몇 주가 걸려 그땐 질문이 이미 바뀌어 있곤 한다.

�鶹ԭ��는 정형 데이터 전용 예측 모델 �鶹ԭ��-RPT-1.5와 TabPFN 3를 Joule Work, �鶹ԭ�� Business Data Cloud와 연결해 이 공백을 메운다. 전문가가 아니어도 “물량을 재배치해야 할까” 같은 질문에 실제 데이터 기반 답을 바로 받는다. 예측이 조직 전체가 쓰는 기능이 되는 것이다.

AI는 일하는 방식, 지식이 흐르는 방식, 의사결정 방식 자체를 바꿔야 진짜 힘을 발휘한다. Joule Work, �鶹ԭ�� Company Memory, �鶹ԭ��-RPT-1.5/TabPFN 3는 그 방향으로 가는 �鶹ԭ��의 답이다. AI를 회사에 들여놓는 것과, AI로 회사 전체에 가치를 만드는 것은 다른 이야기다.

플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke)는 �鶹ԭ��의 AI 전략 부문 글로벌 디렉터입니다.

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2025�Ƅ 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화의 균형

Adam Park — Fri, 17 Jan 2025 02:31:06 +0000

2025�Ƅ 의 핵심은 ‘위험 관리와 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히 , , 개발 등 주요 과제 달성을 위해 기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

긶�쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells), 번역: 클로드(Claude)

2025�Ƅ 공급망 예측과 전망 (이미지: GETTY)

급변하는 공급망 관리 환경에서 2025�Ƅ은 경영진들에게 독특한 도전과 기회를 제시하고 있습니다. 기업들이 글로벌 비즈니스의 복잡성, 기술 발전, 짶�속가��성 목표를 다루는 가운데, 공급망의 미래를 형성할 핵심 질문들을 이해하는 것이 필수적입니다.

AI와 공급망: 우리 곁에 다가온 미래 – IDC 연구��특집 기사

“공급망 및 운영 부문 AI의 중요성“을 조사한 최신 IDC 연구에서 놀라운 결과를 확인하세요. 특히 를 적용하는 데 있어 5단계 데이터 성숙도에 따라 발전할수록 데이터와 AI 적용 성과를 높일 수 있습니다.

위험 완화와 비용 최소화의 균형 맞추기

지난 몇 년간 모든 산업 분야에서 글로벌 공급망의 위험과 부족 현상이 전면에 부각되었습니다. 공급망은 이제 단순한 비용 절감의 기회가 아닌, 기업의 생존, 성공, 성장의 핵심 요소로 인식되고 있습니다. 하지만 이는 궁극적인 공급망 균형의 과제를 만들어냅니다.

새로운 정부의 관세 위협, 러시아-우크라이나 및 중국-대만과 같은 정치적 갈등 등 지정학적 긴장이 고조됨에 따라, 공급망 책임자들은 공급업체 기반을 다각화하고 운영 탄력성을 강화하는 데 집중해야 합니다.

최근 에서 리사 앤더슨(Lisa Anderson)이 지적했듯이, “기업들은 공급망에 대한 통제력을 회복하고 글로벌 의존성과 관련된 위험을 완화하기 위해 리쇼��링과 프렌들리 쇼어링 같은 전략을 점점 더 채택하고 있습니다.”

그러나 리사는 “금리가 여전히 높고 수요 변동성이 증가함에 따라 비용과 재고가 여전히 주요 관심사로 남아있다”고 덧붙였습니다. 선제적인 경영진들은 수요와 공급의 예측 가능성을 만들어내기 위해 판매재고운영계획(SIOP) 프로그램을 구현하여, 우수한 고객 서비스를 유지하면서 수익성을 최적화하고 있습니다.

ESG 목표 달성을 위한 핵심 요소로서의 공급망

짶�속가��성은 공급망 리더들이 ‘환경, 사회, 거버넌스(ESG)’ 목표를 달성하기 위한 핵심 초점으로 남아있습니다. 기업들은 윤리적 소싱에서부터 탄소 발자국 감소에 이르기까지 공급망 전반에 걸쳐 지속 가능한 관행을 촉진하는 기술에 투자하고 있습니다.

앤더슨은 “고급 비즈니스 시스템이 짶�속가��성을 추적하고 전체 공급망 성능을 개선하기 위한 시나리오를 테스트할 수 있는 향상된 도구를 제공할 것”이라고 예측합니다.

더 친환경적인 물류 솔루션과 투명한 소싱 관행을 채택함으로써, 조직들은 수익성을 향상시키면서 동시에 소비자의 기대에 부응할 수 있습니다.

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�鶹ԭ��의 공급망 솔루션에 통합된 AI 기반 인사이트, 추천, 자동화로 공급망을 혁신하세요. 비즈니스 AI(�鶹ԭ�� Business AI)로 이벤트를 예측하고, 더 나은 정보에 입각한 의사결정을 내리며, 디자인부터 운영까지 기능을 현대화할 수 있습니다.

데이터 기반의 공급망 의사결정

의 다른 에피소드에서 사라 반즈-험프리(Sarah Barnes-Humphry)는 다음과 같은 질문을 제기했습니다. “당신이 실제로 찾고 있는 것이 가시성입니까? 아니면 투명성입니까? 또는 시스템에서 활용하는 데이터에 대한 신뢰일 수도 있습니다. 미래의 공급망은 직관이 아닌 정보를 기반으로 운영될 것입니다.”

이는 데이터, 인사이트, 사실에 근거한 의사결정을 의미하며, 공급망 전문가들의 관리 하에 기술을 활용하여 공급망을 운영하는 것을 말합니다. 신뢰할 수 있는 정확한 데이터 없이는 어떻게 생성된 분석과 권장사항을 신뢰할 수 있을까요? 어떻게 인공지능을 자신 있게 활용할 수 있을까요?

투명성과 생산성을 위한 AI 활용

2024년 공급망 분야의 화두는 “인공지능”이었습니다. 에서는 이 주제가 빠지지 않았고, 공급망 전반의 가시성 향상이 그 뒤를 이었습니다.

사라 반즈-험프리가 설명했듯이, “투명성에서부터 시작합니다. 자재, 배출량, 그리고 까다로운 환경 영향까지 모든 것을 추적해야 합니다.” 기업들은 실시간으로 중단을 모니터링하기 위해 AI를 활용하는 통합 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 공급업체 및 파트너와의 향상된 커뮤니케이션 채널은 또한 더 나은 정보 흐름을 촉진하여, 조직이 잠재적 문제에 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.

과 같은 첨단 기술의 활용은 예측 정확도와 운영 효율성을 크게 개선하는 방법으로 여겨지고 있습니다. AI 기반 분석은 기업들이 혼란에 신속하게 대응하여 변동하는 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있게 해줍니다.

리사 앤더슨은 “최고의 공급망 소프트웨어 기능은 중단과 잠재적 중단을 감지하고, 수요 계획에 변화를 반영하며, 즉시 글로벌 공급망을 재평가할 것입니다. 이는 서비스, 비용, 재고, 환경 영향을 계산하고 권장사항을 제공할 것”이라고 설명했습니다.

디지털 공급망: 비전과 현실의 격차 해소��특집 기사

은 혁신 기술을 활용해 더 효율적이고 민첩한 운영을 가능하게 하지만, 성공적인 구현을 위해서는 명확한 비즈니스 사례, 강력한 리더십, 조직의 변화 관리가 필수입니다. �鶹ԭ��와 퀴네물류대학교의 최신 연구 결과를 확인하세요.

공급망의 중심에 인간 배치하기

조직들이 AI를 운영에 통합하기 시작하면서, 데이터 무결성 문제를 해결하고 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위해 인력의 역량을 향상시키는 투자가 필요합니다.

리사 앤더슨은 “기술은 단순하고 반복적인 작업을 자동화하여 직원들이 예외 상황을 처리하고 추가적인 가치 창출 책임을 맡을 수 있도록 교육과 개발을 받는 데 더 잘 활용될 수 있는 중요한 격차를 메울 수 있습니다. 기술은 효율성을 개선하고 오류와 낭비를 줄일 뿐만 아니라 고객 가치도 향상시킬 수 있다”고 논의했습니다.

기술의 성공적인 통합에는 인적 재능과 자동화 간의 협력적 접근이 필요합니다. 사라 반즈-험프리가 설명했듯이, “새로운 기술이 도입될 때마다 우리가 한 번도 생각해보지 못한 세 가지의 새로운 직업이 생깁니다. 그리고 이와 함께, 우리 팀이 재교육을 받고 미래의 직무에 필요한 기술을 갖추도록 어떻게 권한을 부여할 것인지에 초점을 맞춰야 합니다. 디지털 전환은 기술이 20%에 불과하고, 80%는 인력 개발을 포함한 변화 관리입니다.”

혁신 문화를 조성하는 기업들은 직원들이 운영 효율성을 향상시키는 아이디어를 제시하도록 권한을 부여하는 동시에 경력 발전의 기회도 제공할 것입니다. 이는 인간, 제품, 기계가 모두 간소화되어 의사소통하고 공통의 목표를 향해 일할 수 있는 네트워크를 만들어 최소한의 인간 개입으로 자율적으로 운영되는 공급망을 가지게 될 것입니다.

이는 더 큰 효율성, 적응력, 대응력을 가져올 뿐만 아니라, 공급망 전문가들이 진정한 가치 창출 활동에 집중할 수 있게 하여, 단순 작업은 위임하고 가장 중요한 중단과 비즈니스 기회에 귀중한 시간을 집중할 수 있게 할 것입니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP와 AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는 , AI, 이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025�Ƅ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

사이버보안 우선순위화

공급망이 점점 더 됨에 따라 사이버보안이 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 리사는 “사이버보안은 공급망 전략의 초석이 될 것입니다. 실제로, 이를 심각하게 받아들이지 않는 이들에게는 중요한 병목 지점이 될 것”이라고 논의했습니다.

사라 반즈-험프리도 동의하며 “사이버보안은 모든 조직의 최우선 과제가 되어야 합니다. 공급망이 모든 것을 안전하고 보안이 유지되도록 돕는 데 큰 우선순위이기 때문에, 백악관에서도 공급망 보안에 대해 최우선으로 고려하고 있습니다.”라고 말했습니다.

경영진들은 잠재적 위협으로부터 민감한 데이터를 보호하기 위해 사이버보안 프로토콜에 대한 투자를 우선시해야 합니다. 강력한 사이버보안 전략은 운영을 보호할 뿐만 아니라 고객과 파트너 간의 신뢰도 강화할 것입니다.

2025�Ƅ을 앞두고, 공급망 책임자들은 전략적 선견지명과 적응력을 요구하는 다면적인 도전과제들에 직면해 있습니다. 기술 통합, 위험 관리, 짶�속가��성 노력, 인력 동태와 관련된 핵심 문제들을 해결함으로써, 조직들은 불확실성 속에서도 번영할 수 있는 위치를 확보할 수 있습니다. 2025�Ƅ 공급망의 미래는 준비된 이들에게 도전과 기회를 동시에 제공할 것이며, 이러한 기업들이 효율적이고 탄력적이며 지속 가능한 공급망 운영의 새로운 기준을 정립하게 될 전망입니다.

원문:�� , , Forbes.com

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2024년 생성 AI 4대 트렌드: 기업용 ERP 애플리케이션 영역

Adam Park — Thu, 30 Nov 2023 08:14:26 +0000

는 단순히 사람들이 더 빨리 보다 효율적으로 일하도록 돕는 데 그치지 않습니다. 이 기술의 진정한 혁신 잠재력을 보여주는 여러 시장 분석 전문기관의 예측을 통해 2024년 기업용 애플리케이션 영역의 4가지 트렌드를 진단해 봅니다.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

약간은 정신줄을 놓은 듯한 생성 AI 관련 열풍이 어느 정도 잦아 들면서 전문가들의 예측이 이 기술의 진정한 혁신 역량을 보다 명확히 드러내 보이고 있습니다. 생성 AI(GenAI)는 단순히 사람들이 더 빨리 더 스마트하게 보다 효율적으로 일하도록 돕는 일이 전부는 아닙니다. 생성 AI에 관한 예측을 파면 팔수록 이 기술의 촉매재 역할은 더욱 분명해집니다. 다가올 2024년에 생성 AI가 기업용 애플리케이션 시장을 영원히 뒤바꿀 네 가지 트렌드를 소개합니다.

클라우드가 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과가 생깁니다. 진정한 지능형 시스템 기업 전환을 돕고 속도와 민첩성이 데이터와 인사이트를 만나 빛을 발합니다.

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

가트너가 제시하는 2026년 10대 전략 기술 트렌드: 2026년의 기술 리더는 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하는 설계자이자 융합자이며 개척자가 되어야 합니다.

1. 회의론자 설득하기: 신뢰받는 AI를 표준으로

2024년 최고 전략 기술 트렌드 보고서에서 밝힌 제1의 트렌드는 바로 AI TRiSM입니다. 신뢰, 리스크, 보안관리의 줄임말이죠.

이 부문에 우선순위를 두는 이유는 충분합니다. 2024년 예측 보고서에서 연구원들은 AI에 대해 들어본 적이 있는 온라인 상의 성인들을 대상으로 한 조사에서 미국은 50%, 프랑스는 43%의 응답자가 생성 AI는 사회에 위협이 된다고 밝혔습니다. 그럼에도 이들 분석가는 회의론자의 60%가 알건 모르건 간에 생성 AI를 이용하고 사랑하게 될 것으로 내다봅니다. 기업용 AI 이니셔티브도 생산성과 창의적 문제 해결을 50% 촉진할 것으로 예측하며, 이를 통해 “고객 중심 혁신을 촉진하고 전례 없는 비즈니스 가치를 창출할 전망입니다.”

가트너 애널리스트는 훨씬 더 낙관적인 전망을 내놓습니다. 오는 2026년까지 기업들은 TRiSM 통제장치를 AI 애플리케이션에 적용해 잘못된 정보나 불법 정보를 80% 제거해 의사결정 정확도를 높일 것으로 예측합니다.

몇몇 시장 리더는 이러한 경고의 소리를 귀담아 듣고 신뢰받는 데이터로 훈련시킨 거대언어모델(LLM)을 만들고 있습니다. 예컨대 최근 진행된 임원 질의응답에서 �鶹ԭ��의 유르겐 뮐러(Juergen Mueller) 최고기술책임자(CTO)겸 이사회 임원은 가 어떻게 연관성과 신뢰성이 높고 책임 있는 AI인지를 설명했습니다. 사람들은 자기 조직의 실제 비즈니스 프로세스의 맥락에 맞게 AI 적용사례를 만들고 일상적으로 사용하는 �鶹ԭ�� 시스템에 내장하고 있다고 합니다. 선도적인 윤리 및 데이터 개인정보보호 표준을 기반으로 구축된 이들 적용사례는 비즈니스 데이터에 대한 이해뿐 아니라 비즈니스 프로세스 내에서 이들 데이터가 어떤 의미를 갖는지에 대한 이해를 바탕으로 합니다.

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

2025�Ƅ 트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 가속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

연구원들은 오는 2026년까지 클라우드 및 소프트웨어 플랫폼 사업자의 70%가 생성 AI 안전 및 거버넌스 패키지를 주요 서비스에 번들 형태로 제공해 리스크 시나리오를 3분의 1로 줄일 것으로 전망합니다. 는 내년까지 대다수 국가에서 설명 가능한 AI 기술 사용에 관한 규제를 만들고 내장된 편견 증폭 통제장치를 포함할 것으로 예측합니다.

2. 반도체 부족으로 ROI에 대한 초점 강화

미국에 본사를 둔 기업들은 2022년 통과 이후 반도체와 전자제품에 1,660억 달러를 투자해왔습니다. 그럼에도 반도체 생산과 연구개발, 인력 훈련 등을 늘려 생성 AI의 약속을 이행하는 일은 힘겨운 일이 될 전망입니다. 포레스터 분석가들은 여러 조직이 “가용성과 실리콘 경제, 짶�속가��성 등을 중심으로” AI에 대해 실용적인 접근법을 취할 것으로 예측합니다. 이들 분석가는 AI 처리 능력이 “2024년 벽에 부딪힐 것”으로 예측하며 이로 인해 “기업들은 가장 분명한 투자효과(ROI)가 있는 분야에 우선순위를 둘 수 밖에 없을 것”이라고 덧붙였습니다.

3. 보다 스마트하고 안전한 AI 주도형 고객 경험

는 2027년까지 생성 AI 디지털 비서가 소프트웨어 개발 영역을 비롯해 기업용 소프트웨어 상호작용의 25%를 차지하는 사용자 인터페이스가 될 것으로 내다봅니다. 고객 응대 부문의 사용자에 대해서는 이보다 높은 비율을 보입니다.

고객경험(CX) 분야의 기회는 거의 미개척지입니다. 포레스터는 기업의 71%가 챗봇에 투자했지만 미국 온라인 성인 사용자의 16%만 챗봇을 이용해 도움을 얻는 것으로 나타났습니다. 이 회사의 2024년 예측 보고서에 따르면 효과적인 챗봇 만들기가 어렵다고 인정합니다. 개발자들이 대화형 AI에 기반을 둔 경험을 창출하는 데 있어 전문역량이 필요하다고 밝힙니다.

조직은 다양한 개인정보보호 및 규제준수 리스크를 헤쳐나갑니다. 단기적으로 포레스터 전문가들은 챗GPT를 이용하는 앱이 개인 식별이 가능한 정보를 처리하면서 벌금을 부과 받게 될 것으로 예측했습니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP와 AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

에 따르면 합성 데이터가 개인 고객 데이터 수집을 줄여 2025�Ƅ까지 개인정보보호 위반 제재조치의 70%를 예방할 수 있을 것으로 내다봅니다.

4. 생성 AI로 직원 경험 재설계

모든 사회의 지각변동괴 마찬가지로 사람들은 생성 AI의 장점으로 효과를 보려면 적응과 새로운 직무기술 학습이 필요합니다. 분석가들은 2027년까지 글로벌 2000대 기업이 생성 AI를 채택하면서 현행 직무 역할의 40%가 재정의되거나 사라질 것으로 예측합니다. 제품 및 서비스 지출에 비해 직무기술에 대한 이해가 부족할 경우 기업의 65%가 2026년까지 AI와 기타 투자로부터 완벽한 가치를 실현하지 못할 수 있다고 경고합니다.

가트너 연구원들은 지능형 기술로 직원 경험을 증강하도록 조직들에 조언합니다. 이들 도구를 이용해 통찰과 가이드 방식의 추천을 얻는 게 목표이며 이로써 “직원들이 기존의 시간과 인지 역량 내에서 다른 방식으로는 불가능했던 일들을 달성하도록 도와야 한다”고 제안합니다.

생성 AI 리스크 완화 역시 직원 성과에 영향을 줍니다. IDC 분석가들은 대기업의 60%가 정식 데이터 판독력과 책임있는 AI 교육훈련을 의무화해 인력의 만연한 생성 AI 사용으로 야기될 새로운 리스크를 완화하고자 할 것으로 내다봅니다.

이들 업계 예언자 중에서 누구의 말이 맞을지는 몰라도 생성 AI 투자는 눈이 휘둥그레질 정도입니다. 는 AI 솔루션에 대한 글로벌 지출이 2027년까지 5000억 달러를 넘어설 것으로 전망합니다. 는 한술 더 떠서 오는 2027년까지 조직들이 AI에 3조 달러를 지출할 것으로 내다봅니다. 이처럼 큰 돈벌이가 되는 대규모 시장의 상당 부분을 포착하려면 신뢰받는 표준과 직원 스킬 재교육, 현실적인 비즈니스 성과에 제대로 뿌리내린 견실한 전략이 요구됩니다.

원문: , , Forbes.com

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개인의 AI, 회사의 AI가 되려면

1등 조가 항상 진다

일이 줄지 않고 늘어난다

정답인데 회사 사정은 모른다

숫자 예측은 다른 문제다

2025�Ƅ 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화의 균형

AI와 공급망: 우리 곁에 다가온 미래 – IDC 연구������특집 기사

위험 완화와 비용 최소화의 균형 맞추기

ESG 목표 달성을 위한 핵심 요소로서의 공급망

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데이터 기반의 공급망 의사결정

투명성과 생산성을 위한 AI 활용

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