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AI·데이터 전환의 현장을 직접 뛰며 얻은 인사이트. 이론이 아닌 실전의 관점에서.
현장에서 10년간 데이터 조직을 만들고 운영하며 목격한 실패의 공통 분모들. 기술이 문제인 경우는 거의 없었다.
많은 조직이 AI 모델부터 도입하려 한다. 하지만 AI가 먹을 데이터가 제대로 흐르지 않으면 아무것도 작동하지 않는다.
전략 발표는 화려했다. 예산도 썼다. 그런데 1년 후 현장 팀장에게 물어보면 여전히 엑셀을 쓰고 있다. 왜 이런 일이 반복되는가.
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