번역글

'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.
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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
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모든 것이 게임처럼 보이는 이유

당신은 그 경험에 뛰어듭니다. 모험 속으로 당신을 초대하는 작은 새가 당신을 맞이합니다. 경험치를 얻고 업적을 위한 퀘스트를 시작합니다. 레벨이 올라가고 강력한 일일 연속 플레이 기록을 유지합니다. 당신은 그 새에게 이상하게 애착을 느끼며, 규칙적으로 플레이할 때는 행복하고 쾌활하며, 잠시 방치했을 때는 슬퍼하는 모습을 보게 됩니다. 당신은 무언가를 정말로 성취했다고 느낍니다. 당신은
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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
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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
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