AI · 소프트웨어

시작 순서를 다룬 글을 먼저 보시고, 그다음 우리 업무가 대상이 되는지 가르는 글로 넘어가시는 편이 빠릅니다. 기술을 고르는 일보다 업무 기록이 근거로 쓸 수 있는 형태로 남아 있는지, 풀 문제가 한두 개로 좁혀졌는지를 확인하는 일이 앞서기 때문입니다. 용어부터 막힌다면 문서를 근거로 답하게 하는 방식과 모델을 추가 학습시키는 방식의 차이를 설명한 글이 출발점이 됩니다.

제품 추천이 아니라 판단 기준을 다룹니다. 어떤 기술을 쓸지보다 그 기술이 필요한 조건이 갖춰졌는지를 먼저 설명하고, 맞지 않는 경우도 그대로 적습니다. 특정 서비스를 설명할 때에도 장점과 제약을 같이 두며, 기능과 요금은 계속 바뀌므로 채택을 결정하는 시점에는 공식 문서로 다시 확인하시기를 권합니다.

업무를 한 줄로 적으면 자동화 가능성과 그 근거를 정리해 주는 무료 도구를 이 카테고리 소개 바로 아래에 링크로 두었습니다. 연락처를 남기지 않아도 결과를 볼 수 있고, 결과는 판단 재료이지 견적이 아닙니다. 더 넓게 보고 싶다면 업무 시스템 카테고리의 적합·부적합 판단 글과 함께 읽으시는 편이 정확합니다.

판단 기준을 읽어도 우리 데이터가 어느 상태인지 스스로 답이 나오지 않을 때가 전문가 확인이 필요한 시점입니다. 사내 문서가 어디에 어떤 형태로 남아 있는지, 권한에 따라 다른 답이 나가야 하는지, 개인정보가 섞여 있는지는 외부 자료로 답할 수 없고 실제 환경을 봐야 정리됩니다. 그 앞 단계인 순서 확인과 대상 업무 좁히기까지는 이 카테고리의 글로 대부분 진행하실 수 있습니다.

모델을 직접 학습시키거나 데이터 사이언스 방법론을 설계하는 주제는 다루지 않습니다. 빌드업웍스가 직접 수행하는 범위가 아니고, 수행하지 않는 일을 설명하면 기준이 흐려지기 때문입니다. 대신 이미 나와 있는 모델을 업무에 붙일 때 내려야 하는 결정을 중심으로 씁니다.