'틀릴 수 있는' 기술인 AI로 제품 만들기 - Ben Evans
월요일에 짧은 여행으로 인도에 갈 예정이어서 아주 오류가 많은 온라인 비자 신청 과정을 한 시간 동안 고군분투했습니다. 다 끝내고 나니, 어떤 절차가 필요한지 알게 되었기에 ChatGPT 4에게 물어보았습니다. 대부분의 포인트가 부분적으로나 완전히 틀렸습니다.
이것은 '불공정한' 테스트입니다. 이는 LLM(대형 언어 모델)을 '잘못' 사용하는 좋은 예입니다.
AI
AI 마케터와 인사하세요
지난 1년 동안 Gen AI의 콘텐츠 생성 능력은 많은 화제를 모았습니다. AI 모델이 반려견 치와와가 주인공인 픽사 스타일 단편 영화를 즉시 만들거나, 원하지 않았던 Drake-Kendrick Lamar 디스 트랙을 만들어내는 이야기들입니다. 하지만 덜 주목받고 있지만 그만큼 (혹은 더) 가치 있는 부분은 비즈니스용 Gen AI 콘텐츠 생성, 즉 마케팅입니다.
마케팅은 Gen AI를
도식화된(Schematic) 비즈니스의 종말?
많은 소프트웨어 비즈니스들이 도식화된(schematic) 작업을 수행합니다: 그들은 사용자가 크고 다루기 어려우며 계속 진화하는 데이터 집합을 다루도록 도와주고, 그 데이터에 어떤 형태의 스키마나 분류 체계를 적용하여 이를 관리 가능하고 유용하게 만듭니다. 지난 20년 동안, 이러한 비즈니스 중 다수가 엄청난 성공을 거두었으며, 수천억 달러의 가치로 평가되었습니다. 이러한 비즈니스들은 다양한 형태와 맛을
소비자 르네상스
소비자 르네상스
"소비자"라는 단어는 벤처 캐피털 서클에서 다소 부정적인 의미를 가지고 있습니다.
초기 단계 시장에서도 이를 볼 수 있습니다. Carta의 최근 데이터에 따르면 작년에 소비자 스타트업이 유치한 시드 자본은 전체의 7.1%에 불과했습니다. 이는 2019년의 절반 이하(14.3%)입니다.
하지만 저는 소비자가 실제로 구축하고 투자하기에
제품 리스크를 완화하며 AI 기능 만들기
AI 기능을 구축하는 것은 본질적으로 위험이 큽니다. 전통적인 비 AI 기능보다 훨씬 더 위험합니다. 그 이유 중 하나는 AI 응답의 품질을 실제 AI 응답을 보기 전까지는 알 수 없다는 닭과 달걀 문제 때문입니다.
다시 말해, AI를 구축하여 어떤 AI가 가치가 있는지를 배우는 것입니다. 팀이 이 질문을 해결하려면 새로운 접근 방식이
Vertical AI가 적합한 산업
특정 업종이 다른 업종보다 AI 기반 혁신에 더 잘 대비할 수 있는 요인의 상호작용은 복잡하지만, 큰 영향을 미치는 몇 가지 요인을 파악했습니다:
* 생성되는 비정형 산업 특화 데이터의 양과 복잡성
* 해당 데이터에 액세스할 수 있는 타 소프트웨어 업체의 능력
* 타 소프트웨어 업체가 독점 데이터를 축적하고 경쟁업체의 접근을 차단하는 능력
* 워크플로우 및
AI가 경제를 폭발적으로 성장시키는 방법
인공지능(AI)은 이미 사람들을 부유하게 만들고 있습니다. Nvidia의 공동 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 데이터 센터 AI 칩 시장의 80%를 장악한 그의 회사 제품에 대한 끝없는 수요로 인해 5년 전 단지 40억 달러였던 순자산이 3월 24일 현재 놀랍게도 831억 달러로 폭발적으로 증가했습니다.
ChatGPT 제작사인 OpenAI는 860억 달러의 가치로 평가받고