핵심 요약
슈퍼브에이아이의 이 글은 데이터 품질, 인재, 투자 간의 상호 연계가 산업 AI 성장을 견인한다는 관점을 제시합니다. AX/온톨로지 기반 지식 표현과 데이터 관리의 중요성을 강조하고, 현업 적용 시의 도전과제와 투자 의사결정의 방향을 제시합니다.
주요 경험
- 데이터 품질 관리와 도메인 지식의 결합이 AI 성능과 확장성의 핵심임을 강조
- 인재 확보와 투자 전략의 조합이 AI 프로젝트의 속도와 성공 확률을 좌우
- 온톨로지 및 주석/라벨링, 지식 그래프 활용 같은 지식 표현 기법이 시스템 설계와 협업 효율을 높임
얻은 인사이트
- 데이터의 구조화와 메타데이터 관리로 재현성과 신뢰성이 향상
- 투자 대비 효과를 판단하는 프레임워크의 필요성, 비용-편익 모델의 도입
- 산업 파트너십과 표준화가 확장성과 상용화를 촉진
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