현장에서 픽하는 AI 서비스 기획을 위한 필수 지식 (AI 도입 검토하라는데 뭐부터 해야 하지?성공적인 AI 서비스 기획과 개발을 위한 가이드)
Description
AI 도입이 당연해진 시대,
우리 서비스에 AI 기술을 어떻게 적용할 것인가
우리 서비스에 AI 기술을 어떻게 적용할 것인가
최근 몇 년 사이 기업의 AI 도입률이 빠르게 증가하는 동시에, 앞으로 출시될 서비스 상당수가 AI로 운영된다는 전제하에 설계되고 있습니다. 이제 고민할 문제는 ‘AI를 사용할 것인가’가 아니라 ‘어떤 일에, 어떤 방식의 AI를 적용할 것인가’입니다. 이 책은 AI 도입을 앞둔 기획자, 개발자, 실무 담당자가 갖춰야 할 기반 지식과 서비스 기획 과정에서 검토해야 할 고려사항을 일목요연하게 정리합니다.
LLM은 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있지만 실제 서비스나 업무 시스템에 연결하는 순간 이야기가 달라집니다. 제각기 다른 요청에 대해서도 의도를 정확히 읽어내야 하고, 답변의 근거를 통제해 신뢰를 확보해야 하며, 사람의 개입을 줄여 업무 효율을 끌어올려야 합니다. 그래서 요즘 AI 서비스는 LLM에 임베딩, RAG, AI 에이전트 같은 기술을 결합해 고도화하고 기존 추천 시스템 역시 LLM을 접목해 사용자 만족도를 높이고 있습니다.
LLM으로 만드는 서비스가 성공하려면 정말 AI가 필요한 문제인지 확인하고, 알맞은 기술(임베딩, RAG, AI 에이전트, 추천 시스템)을 선택한 뒤, 서비스 안에서 AI가 맡을 역할을 정해야 하며, 이 모든 단계에 올바른 판단이 뒷받침되어야 합니다. 막연히 AI 도입을 고민하고 있다면 이 책으로 필요한 지식을 익히고 어떤 판단이 필요한지 짚어보세요.
LLM은 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있지만 실제 서비스나 업무 시스템에 연결하는 순간 이야기가 달라집니다. 제각기 다른 요청에 대해서도 의도를 정확히 읽어내야 하고, 답변의 근거를 통제해 신뢰를 확보해야 하며, 사람의 개입을 줄여 업무 효율을 끌어올려야 합니다. 그래서 요즘 AI 서비스는 LLM에 임베딩, RAG, AI 에이전트 같은 기술을 결합해 고도화하고 기존 추천 시스템 역시 LLM을 접목해 사용자 만족도를 높이고 있습니다.
LLM으로 만드는 서비스가 성공하려면 정말 AI가 필요한 문제인지 확인하고, 알맞은 기술(임베딩, RAG, AI 에이전트, 추천 시스템)을 선택한 뒤, 서비스 안에서 AI가 맡을 역할을 정해야 하며, 이 모든 단계에 올바른 판단이 뒷받침되어야 합니다. 막연히 AI 도입을 고민하고 있다면 이 책으로 필요한 지식을 익히고 어떤 판단이 필요한지 짚어보세요.
현장에서 픽하는 AI 서비스 기획을 위한 필수 지식 (AI 도입 검토하라는데 뭐부터 해야 하지?성공적인 AI 서비스 기획과 개발을 위한 가이드)
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