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LLM 기반 리서치 자동화 도구, Deep Research의 가능성과 한계 LLM 기반 리서치 자동화 도구, Deep Research의 가능성과 한계목차서론: LLM과 리서치 자동화의 기대감Deep Research란 무엇인가?샘플 리포트 분석: 데이터 신뢰성 문제LLM이 리서치에서 부딪히는 근본적 한계Deep Research의 실용적 활용법과 미래 전망맺음말: LLM은 "무한한 인턴"인가?1. 서론: LLM과 리서치 자동화의 기대감AI가 다양한 업무를 자동화하면서, 특히 리서치 업무에서도 LLM(Large Language Model) 기반 솔루션이 큰 관심을 받고 있다. OpenAI의 Deep Research는 이러한 흐름 속에서 등장한 리서치 자동화 도구로, 사용자가 원하는 주제에 대해 데이터를 수집하고 분석 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 하지만, 실제로 이러한 도구가 .. 2025. 2. 24.
한 장으로 완성하는 시스템: 도메인과의 협업부터 운영까지 한 장으로 완성하는 시스템: 도메인과의 협업부터 운영까지대부분의 조직에서는 여러 부서와 다양한 시스템이 얽혀 운영되는 탓에, 정확한 의사소통과 업무 효율을 동시에 달성하기가 쉽지 않습니다. 하지만 복잡한 흐름을 체계적으로 정리하여 ‘한 장’으로 요약해 낼 수 있다면, 도메인 전문가(Domain Expert)뿐 아니라 현업 담당자, 경영진 등 다양한 이해관계자와도 손쉽게 소통할 수 있습니다. 이 문서에서는 한 장으로 전체 시스템을 효과적으로 표현하기 위해 염두에 두어야 할 주요 단계와 전략을, 총 네 가지로 구분하여 자세히 살펴봅니다.목차1. 먼저, 컨설팅을 받으세요2. 데이터는 있나요?3. 데이터 수집 방법4. 표현 전략 (시각화)1. 먼저, 컨설팅을 받으세요시스템을 설계하기 전에는 해당 분야를 잘 아는.. 2025. 2. 22.
비즈니스와 데이터: 문제에서 해결까지 비즈니스와 데이터: 문제에서 해결까지목차1. 비즈니스는 문제에서 시작된다2. 비즈니스 논리와 데이터3. "So What?"과 "So Why?"의 중요성4. 데이터 기반 의사결정으로 나아가기5. 마무리: 데이터와 비즈니스의 균형 잡기1. 비즈니스는 문제에서 시작된다모든 비즈니스는 특정한 문제에서 출발한다. 소비자의 불편을 해소하거나, 기업의 효율성을 높이거나, 새로운 시장 기회를 찾는 것 등 다양한 형태로 문제는 존재한다. 따라서 비즈니스의 핵심은 문제를 정확히 정의하고, 이를 해결하기 위한 전략과 방안을 도출하는 것이다.비즈니스 문제를 해결하는 과정에서 중요한 것은 단순히 표면적인 문제를 해결하는 것이 아니라, 근본적인 원인을 찾아내고 지속 가능한 해결책을 마련하는 것이다. 이를 위해 다양한 도구와 기법.. 2025. 2. 21.
데이터로 고객 움직이기 데이터로 고객 움직이기목차데이터의 중요성과 활용데이터를 확인하는 방법데이터 활용 목표 설정고객이 관심 있는 것은 무엇인가?데이터 활용 환경과 차별성데이터의 목적별 활용 방안검색 최적화를 위한 데이터 활용데이터 기반 의사결정 사례AI와 머신러닝을 활용한 데이터 분석산업별 데이터 활용 전략1. 데이터의 중요성과 활용오늘날 비즈니스 환경에서 데이터는 단순한 숫자가 아니라 중요한 전략적 자산입니다. 기업들은 데이터를 통해 고객의 행동을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 마케팅 전략을 세우며, 궁극적으로 매출을 증대시키고 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다. 데이터 활용의 핵심은 정확한 분석을 통해 고객을 효과적으로 움직이는 것입니다.데이터를 활용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:실시간 고객 행동 분석으로 .. 2025. 2. 20.
데이터 과학자의 5가지 원칙 데이터 과학자의 5가지 원칙데이터 과학은 단순한 알고리즘 개발을 넘어, 문제 해결을 위한 체계적인 접근이 필수적인 분야입니다. 성공적인 데이터 과학 프로젝트를 행하기 위해서는 각 단계에서 지켜야 할 원칙이 있습니다. 여기서는 문제 정의, 데이터 준비, 모델 개발, 배포 및 운영의 4단계에서 각각 중요한 원칙을 5가지씩 정리해 보겠습니다.목차1. 문제 정의 단계2. 데이터 준비와 피처 엔지니어링 단계3. 모델 개발과 평가 단계4. 배포와 운영 단계5. 성공적인(?) 데이터 과학자1. 문제 정의 단계(Why & What: 목표 설정과 비즈니스 가치를 고려하는 단계)명확한 문제 정의데이터 프로젝트의 목표를 비즈니스 관점에서 분명히 설정해야 합니다."예측 모델을 만든다"가 아니라, "고객 이탈을 예측하여 사전 .. 2025. 2. 19.
AI와 함께하는 인간이 경쟁력을 갖춘다 AI와 함께하는 인간이 경쟁력을 갖춘다목차AI는 인간을 대체하지 않는다, 그러나...AI와 협업하는 능력이 필수적이다AI와 디지털 혁신의 필요성기업의 AI 활용 전략미래를 대비하는 자세1. AI는 인간을 대체하지 않는다, 그러나...AI 기술이 빠르게 발전하면서 많은 사람이 ‘AI가 인간을 대체할 것인가?’라는 질문을 던진다. 하지만 AI는 단순히 인간을 대체하는 것이 아니라, AI를 능숙하게 활용하는 사람이 그렇지 못한 사람을 대체하는 시대가 오고 있다. 이는 기업과 개인 모두에게 중요한 시사점을 던진다. AI를 활용하는 개인과 기업이 경쟁력을 갖추고, 그렇지 못한 이들은 점차 도태될 가능성이 높다. 그렇다면 AI와 함께 경쟁력을 키우기 위해 우리는 무엇을 준비해야 할까?2. AI와 협업하는 능력이 필.. 2025. 2. 18.
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