- AI 도입 시 모든 문제 해결이 아닌, 업무 중요도와 긴급도에 따라 선별적 적용이 필요해요. 🎯
- AI는 100% 정확도를 보장하지 않으며 책임 소재가 불분명하므로, 중요 업무에 대한 전적인 위임은 지양해야 해요. ⚠️
- 반복적이고 중요도가 낮은 업무(예: 기사 검색, 초안 작성)에 AI를 활용하여 효율성을 높일 수 있어요. ⚙️
- 사내 문서 구조화(예: 마크다운 형식)는 AI 활용도를 높이는 데 기여하며, 문화적 변화를 유도할 수 있어요. 📝
- PDF 문서 처리 시 파이 제록스와 같은 도구를 활용하여 텍스트 추출 및 구조화가 가능하며, 업스테이지 인베딩 모델을 사용하면 한국어에 더 적합한 결과를 얻을 수 있어요. 📚
- 컨텍스트 사이즈가 커진다고 모든 데이터를 다 넣기보다는 적절하게 잘라서 사용하는 것이 효율적이에요. ✂️
- 오픈 소스 인베딩 모델은 한국어 성능이 미흡할 수 있으므로, 업스테이지와 같은 상용 모델을 고려하는 것이 좋아요. 🔑
- LLM 파인튜닝은 초기 비용과 유지보수 부담이 크므로, 레그(Retrieval-Augmented Generation)를 먼저 고려하는 것이 효율적이에요. 💰
- 기업의 AI 도입은 기술적 측면뿐 아니라 조직 문화와 협업 방식의 변화를 동반해야 성공 가능성이 높아져요. 🤝
- AI 도입 시 성공 사례와 실패 사례를 분석하여, 기업 특성에 맞는 최적의 활용 방안을 모색해야 해요. 🔍
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