#1 DX 산업 특강 // 인공지능을 활용한 디지털 전환

오늘은 첫 수업인데, DX와 인공지능에 대한 발전과정, 특징, 배경 등을 배우는 날이다.
내일부터는 파이썬의 기초부터 배운다고 한다!

---

[Part 1] 디지털 트랜스포메이션(DX)의 개요

출처: 딥노이드

1. DX(Digital Trasformation)의 의미

: "디지털 전환" 아날로그(오프라인) 시대에서 전부 디지털(온라인)로 전환
 
※ 왜 DT가 아니고 DX일까? (어원)
: 'X'는 과거에는 transfer(전송) / 현재는 cross(교차)의 의미를 가지고 있음
 

2. DX의 배경 및 요인

· 기술의 발전: 인터넷의 등장, 모바일화
· 요구의 변화: 개인화 요구
· 환경의 변화: 시장 환경, 경제, 산업의 확대
· 정책의 변화: 법적, 제한 사항
· 사회적 변화: 자연 환경의 변화(식량난, 펜데믹)
 

3. DX의 발전

디지털 상용화(infrastructure) → 디지털 비즈니스 강화 → 비즈니스 모델, 전략 전환(Digital Trasformation) '4차 산업 혁명'
 

4. DX의 필요성

· 운영 효율성: 자동화, 업무프로세스 간소화, 생산성, 비용↓
· 데이터 기반 의사결정: 직관 및 추상적이 아닌 객관적 인사이트 도출
· 혁신과 민첩성: 시장 변화와 소비자 선호도에 빠르게 대응

---

[Part 2] 인공지능(AI)를 활용한 DX

 1. 인공지능의 등장 배경

- 기술 혁신과 탈중앙화
→ 지능기반의 사회에서 빅데이터의 등장
→ 개인화에 대한 요구
→ 업무를 위해 자동화 처리
 

2. 사례

· 아마존: 고객에게 추천 시스템, 로보틱스 개발, 목소리 인식하는 알렉사
· 넷플릭스: 콘텐츠 추천 시스템, 고객 분류, 해상도 개선, CS 처리
· 스타벅스: 개인화된 마케팅, 프리퀀시 선호도 분석
· Deepmind: OCT, 의료 진단
· IBM: Watson, 다양한 카테고리에서 전문성을 가짐
· 에이치플러스: 간호 의무기 자동화를 위한 음성인식 앱
 

---

[Part 3] AI와 DX의 미래 및 윤리

 1. ChatGPT의 등장

· 이미 존재하는 데이터를 기반으로, 학습을 통해 새로운 것을 생성
· 생성 모델을 코딩, 에세이, 레포트, 논문, 요약, 연설문 등에 참조
 

2. ChatGPT의 문제

· 2021년 9월까지의 데이터만 학습됐다는 한계 → 엉뚱한 정보를 생성했을 때, 맹신의 문제
· 실시간 데이터가 아닌 사전 학습된 데이터만 사용
· 일본에서 학생 90%가 챗GPT로 과제
· 기밀 정보에 대한 분석 → 입력된 데이터로 인해 정보 유출
 

3. 인공지능의 문제점 사례

· 이루다: 여성, 동생애, 장애인 혐오 발언
· AI가 가난한 학생을 차별하여 학점을 줌
· 이미지 교란으로 STOP 표지판 오인식 유도
· 자율 주행 자동차: 보행자 교통사고
 

4. 국내 AI 윤리 10대 원칙

출처: 딥노이드

 
 

※ 해당 카테고리는 딥노이드, 오픈놀, 앙트비에서 주최하는 '<스타트업 유니버시티: DX Challenge 교육> AI+X 역량 강화 트랙'에 대한 기록입니다.

 
 

※ 해당 카테고리는 딥노이드, 오픈놀, 앙트비에서 주최하는 '<스타트업 유니버시티: DX Challenge 교육> AI+X 역량 강화 트랙'에 대한 기록입니다.