엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스 Enterprise AI Strategy 2023

[JEFF]

엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스 Enterprise AI Strategy 2023

엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스 

Enterprise AI Strategy 2023

 
- 2023.9.5 양재동 엘타워 6F 그레이스홀
 
"장기와 단기를 구분한 구체적이고 실행가능한 엔터프라이즈 AI인공지능 전략을 위한 자리가 찾아옵니다. 산업영역별 업무기능별 도입 및 확산, 고도화 방법론과 적용 사례의 모음으로 길을 엽니다"

#컴퓨터월드 #IT데일리 #엔터프라이즈 #인공지능 #AI #전략 #EAIS2023

공허한 거대담론들로 가득한 모임에서 얻을 것이 없습니다. 당장의 계획수립과 실행을 위한 기업들의 AI 인공지능/머신러닝 고민을 해결해주기 위해 실질적 방법론, 적용 경험을 가진 스페셜리스트들의 진지한 고민과 경험과 지식이 공유되는 자리가 필요합니다. 세부사항이 드러나지 조차 않는 외국의 이야기가 필요한 시기는 이미 지났습니다.  우리 기업들과 공공기관들이 어떻게 AI를 활용하고 있고 어떤 고민을 가지고 있으며 어떤 방법으로 성과를 만들어야 하는지를 논의해야 합니다.

컨퍼런스 트랙 주제 List

■  STRATEGY     기업의 AI 인공지능 적용 성공 전략

  ▲ [키노트] 엔터프라이즈급 AI - 이슈, 현수준, 핵심 성공요소 및 실행과제들
  ▲ [패널토론] 기업의 AI 지난 10년의 실행 경험과 해결해야할 과제들
  ▲ [키노트] 새로운 시대의 AI, 새로운 방향과 전략, 성과를 위한 방법론들
  ▲ [키노트] AI기술 진화와 엔터프라이즈AI전략의 진화 – 전략과 전술 두 가지 관점의 과제들
  ▲ AI 발전에 따른 경쟁환경의 변화와 AI 시대의 기업의 핵심역량
  ▲ 생성AI가 촉발한 공공행정의 변화 – 오해, 실체, 위험, CSF와 로드맵

 

■  APPLICATION     산업별/업무기능별 AI 인공지능 적용 사례 및 추진 방향

  ▲ Hospitality 산업에서 Experience 중심 디지털 트랜스포메이션을 위한 AI 활용 전략
  ▲ 제조업 특성에 맞는 AI의 조건 및 적용 방법론을 찾아서
  ▲ 헬스케어 산업의 AI 활용 진화 – 국내외 동향과 사례, 이슈와 과제, 실용적 전략
  ▲ 디지털 전환과 진화하는 AI의 잠재력
  ▲ 금융산업의 특수성과 AI 활용 극대화: 사례와 실행 방안
  ▲ 공공행정 현실과 인공지능 도입 활용간의 관계 –  이상과 현실의 차이

 

■  TECHNOLOGY     AI 인공지능/ 머신러닝 기업 적용 고도화를 위한 기술과 방법론

  ▲ 신뢰가능한 AI – 엔터프라이즈 관점 고려사항과 기술 진보가 제공하는 기회
  ▲ 생성 AI와 AI as a Service 활용 베스트 프랙티스 –  생성AI와 개인화, Forecasting ML의 융합과 성과 창출
  ▲ 엔터프라이즈 AI 전개의 핵심 –  혁신성과 운영가능성의 균형: 사례와 교훈들
  ▲ 국내 기업용 AI 성공적 도입 및 운용의 조건

 

행사등록사이트 바로가기 (온오프믹스)

https://www.onoffmix.com/event/280083

엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스
 

일시 및 장소: 2023.9.5(화)  9:30~17:30  장소: 양재동 엘타워
참가비: 44만원(VAT 포함). 8.11 까지 얼리버드 25% 할인
문의: eais@enterpriseaicon.com   02.2039.6160 (EAIS 컨퍼런스 사무국)
주최: 아이데일리/컴퓨터월드  http://www.itdaily.kr

 
    트렌드를 보면 국내에서 정작 기업의 AI 전략에 대한 관심이 저조한 모습을 보이고 있습니다. 가장 진지하게 가장 큰 효과를 얻기위해 AI인공지능을 활용할 주체는 바로 기업입니다. 그래서 엔터프라이즈AI전략이 화두가 되어야할 시점입니다.

미국과의 비교만 보더라도 치솟는 미국에서의 엔터프라이즈AI와 너무 크게 비교되는 상황입니다. 국내 관심이 오직 신기한 챗봇에만 몰리는 것은 부적절한 불균형일 것입니다. 기존의 ML과 새로운 ML응용이 고도화되어 가치로 돌아오는 모습이 빠르게 실현되어야 합니다. 전체 AI응용이 기업내에서 시너지를 내야할 시점입니다.
 

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컨퍼런스 blog speakers 페이지 ( https://revisioncrm.tistory.com/547 ) 또는
컨퍼런스 공식사이트 ( http://enterpriseaicon.com/ )를 통해 최신 정보가 공개됩니다

EAIS 2023 엔터프라이즈 AI전략 컨퍼런스

Speakers ::   조성준. 서울대학교 산업공학과 교수  |  안성화. SK Telecom 부사장  |  황보현우. 하나은행 본부장/상무  |  천석진. 롯데그룹 호텔군HQ CDO/상무  |  김대하. EY한영 파트너  |  안영찬 교수 동국대학교 경영전문대학원  |  신기하.  Novelis Korea 팀장  |  정성문 PwC Korea 파트너  |  정석훈. 박사 근로복지공단  |  구태훈. 파트너 aws  |  전용준. 리비젼컨설팅 대표

 

 

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[Keynote 1] 엔터프라이즈급 AI - 이슈, 현수준, 핵심 성공요소 및 실행과제들 (Keynote Preview)

조성준. 서울대학교 산업공학과 교수

기업활용에서 실질적인 성과로 연결되지 못하면 생성AI가 불러일으킨 AI 바람도 큰 의미가 없다. 따라서 엔터프라이즈급 AI의 여러 측면에 대해 깊이 있는 논의가 필요하다. 
이 강연에서는, 먼저, 현재 AI 기술과 업계에서 나타나는 주요 이슈에 대해 살펴본다. 이는 AI의 윤리적 사용, 데이터 보안, 개인정보 보호, AI의 편향성 등 다양한 사회적, 기술적 측면을 포함할 수 있다. 이후, 현재 엔터프라이즈급 AI의 기술적 현수준과 그에 따른 실제 업무 적용 사례를 탐색해본다.
다음으로, AI를 성공적으로 활용하기 위한 기업들의 핵심 성공요소를 분석한다. 적절한 데이터 관리, 유연한 AI 아키텍처, 적절한 투자, 인력 교육 등을 포함하며, AI 프로젝트의 성공과 실패를 결정하는 요인들을 집중적으로 살펴본다.
마지막으로, 기업들이 AI를 실질적으로 구현하고 실행하기 위한 주요 과제들에 대해 논의한다. AI의 통합, 기존 시스템과의 호환성, 관리 및 유지보수, 지속적인 업데이트와 개선 등을 포함한다. 엔터프라이즈급 AI의 실제적인 실행과 활용에 대해 깊이 있는 이해를 제공할 예정이다.

About the speaker :: 
조성준 서울대학교 산업공학과 교수는 서울대학교 빅데이터 AI 센터 디렉터와 국가데이터정책위원회 위원을 맡고 있다. 국무총리와 함께 제3, 4대 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡았고, 정부3.0 추진위원회 빅데이터 전문위원장과 한국BI데이터마이닝학회 회장을 지냈다. 인공지능과 신경망을 시작으로 머신러닝과 데이터마이닝을 연구해왔으며, 최근에는 딥러닝과 자연어처리 비즈니스 응용 연구를 수행하고 있다. 머신러닝 및 인공지능 분야 최고 권위의 저널에 150여 편의 논문을 발표했고, 다수의 특허와 상용 소프트웨어를 개발했다. 삼성전자, 현대자동차, SK하이닉스, LG전자, 현대중공업, LGU+, NH농협지주, 하나금융지주, 한국은행 등 굴지의 대기업 및 공공기관과 함께 빅데이터와 인공지능 연구, 자문, 교육 등을 수행하며 현장에서 다양한 인공지능 기술 적용 사례를 만들어 나가고 있다.

 
[Keynote 3] AI기술 진화와 엔터프라이즈AI전략의 진화 – 전략과 전술 두 가지 관점의 과제들 (Draft)

전용준. 리비젼컨설팅 대표 

2023년, 생성 AI의 급속한 발전은 기업 전략을 근본적으로 변화시키고 있다. AI 기술이 복잡하고 다양해짐에 따라, 기업이 AI를 전략적으로 활용하려면 지속적인 업데이트와 학습이 필요하다. 이 강연은 AI 기술의 최신 동향을 분석하고, 이를 통해 기업의 AI 전략이 어떻게 진화해야 하는지를 탐구한다. 또한, 실제 실행 가능한 전략과 전술을 사례들을 통해 제시하여 기업이 기존에 보유하고 있는 ML기반의 AI와 새로운 AI를 포괄한 전체 AI 적용에서 가치를 극대화하고 비즈니스 목표를 달성하는 방안을 모색한다. 
이 강연에서는 AI 기술의 최근 진화와 이에 따른 엔터프라이즈 AI 전략의 변화 추세와 필요성을 분석해본다. 특히, 국내의 특수성을 고려하여 생성 AI와 같은 첨단 AI 기술의 등장으로 인해 기업의 전략적, 전술적 접근 방식이 어떻게 바뀌어야 하는지를 중점적으로 다룬다. 
또한, AI를 실질적으로 활용하여 비즈니스 가치를 창출하는 사례들을 유형별로 분석하고, 이를 통해 서로 다른 기업들이 각자 어떻게 AI 전략을 수립하고 실행할 수 있는지에 대한 구체적인 지침을 찾아보려하려 한다. 마지막으로, 미래의 AI 기술 발전 예측 및 이에 따른 엔터프라이즈의 전략적 대응 방안을 제시하여, 기업이 미래 경쟁력을 확보하는 데 힌트를 제공하고자 한다.

About the speaker :: 
전용준 리비젼컨설팅 대표는 AI 비즈니스 응용을 전공한 경영학 박사이며 CRM/타깃 마케팅과 머신러닝을 포함한 데이터 분석의 비즈니스 실무 적용 베테랑이다. 온/오프라인 유통, 신용카드, 제조 등 다양한 산업분야의 고객사들을 위해 고객/마케팅/캠페인 전략 개발과 상품추천(1:1 recomendation system)등 고급예측분석과 실행 업무를 수행해왔다. 또 다양한 교육 및 강연과 더불어 <CRM2.0 고객중심경영 업그레이드 전략>, <CEO를 위한 빅데이터>, <디지털 마케터를 위한 챗GPT 활용 전략> 등의 저서와 컬럼들을 통해서도 보다 체계적으로 실질적 성과를 얻으려는 경영진과 실무자들을 만나고 있다. 최근 ChatGPT 등 생성AI의 전략적 측면의 기업 활용 방안 발굴에 집중하고 있다.

 

http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=215227   

 
[AI 시론] 엔터프라이즈 AI 전략이 시급한 3가지 이유 - 아이티데일리

[아이티데일리] 2023년 생성 AI의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있다. 특히 이 파도의 주인공격인 챗GPT는 지속적으로 놀라운 기능들을 추가하면서 성장하고 있다. 최근 발표된 코드 인터프리터(Cod


EAIS 2003 참가등록 사이트 바로가기 :
https://onoffmix.com/event/280083 

엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스

대한민국 기업들이 인공지능 기술 활용에서 큰 성과를 얻지 못하는 7가지 이유는?
     (영향도순. by ChatGPT. 2023.-08-01)

1. 데이터 부족 및 관리 문제: AI는 대량의 정확한 데이터가 필요합니다. 필요한 데이터를 충분히 확보하거나, 관리 및 처리하지 못하는 경우, AI 알고리즘이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
2. 기술 전문가 부족: AI 기술은 복잡하며 전문 지식이 요구됩니다. 기업 내에서 해당 기술을 이해하고 적용할 수 있는 전문가가 부족하다면, 기술 활용이 어려워질 수 있습니다.
3. 투자 부족: AI 기술은 초기 투자 비용이 많이 들 수 있으며, 지속적인 투자가 필요할 수 있습니다. 재정적인 문제로 충분한 투자를 하지 못하면, 기술의 성과를 제대로 이끌어 내기 어려울 수 있습니다.
4. 전략과 비즈니스 목표 불일치: AI 기술 도입이 기업의 전략과 비즈니스 목표와 잘 연계되지 않으면, 실질적인 성과를 거두기 어려울 수 있습니다. 기술 도입만으로는 성과가 나타나지 않으며, 그 기술이 기업의 핵심 목표와 어떻게 연결되는지 명확히 정립해야 합니다.
5. 기업 문화와 조직적 장벽: 기존의 업무 프로세스나 조직 문화가 AI 기술의 도입과 결합에 장애물이 될 수 있습니다. 내부 저항이나 유연성 부족은 기술 활용을 어렵게 만들 수 있습니다.
6. 법규 및 규제: 개인정보 보호와 관련된 법규, 지식재산 권리, 기타 규제 사항 등이 AI 기술의 활용을 제약할 수 있습니다.
7. 보안 이슈: AI 기술을 효과적으로 활용하려면, 데이터 보안과 시스템 보안이 중요합니다. 보안 부분에서 취약점이 있다면, AI 기술의 신뢰성과 활용도가 떨어질 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 전략 컨퍼런스