AI 모델 정확도 평가란, 머신러닝 모델이 데이터를 얼마나 정확하게 예측하고 분류하는지를 측정하는 체계적인 프로세스입니다. 정확도는 이진 분류문제에서 유용하며, 전체 예측 중에서 올바른 예측의 비율을 나타내죠.

실제로 성공적으로 AI 도입 과정을 마친 기업 사례를 보면, 현업 담당자들의 역할이 축소된 것이 아니라 오히려 확장되고 심화되었습니다. 데이터에 기반한 의사결정, 고부가가치 업무로의 전환, 새로운 비즈니스 기회 발굴 등 보다 업무 영역이 확장된 것입니다.

신제품 개발에서 75%의 실패율은 오랫동안 피할 수 없는 현실로 받아들여져 왔습니다. 이 글에서는 AI가 어떻게 신제품 성과 예측 혁신하고 있는지, 특히 딥플로우의 혁신적인 접근 방식을 심도 있게 다루고 있습니다.

글로벌 소프트웨어(SW) 산업이 SW를 설치·구축하는 형태에서 구독료를 지불하고 이용하는 형태로 변화하고 있다. 이러한 트렌드에 발맞춰 국내 SW 기업들도 서비스형 소프트웨어(SaaS) 전환을 통해 경쟁력을 강화해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.