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15 days ago

All Paid Courses (Free for First 4500 People) 𝗣𝗮𝗶𝗱 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗙𝗥𝗘𝗘 (PART - 1) 1. Artificial Intelligence 2. Machine Learning 3. Prompt Engineering 4. Claude,Chatgpt,Grok 5. Data Analytics 6. AWS Certified 7. Data Science 8. BIG DATA 9. Python 10. Ethical Hacking (72 Hours only ) Like + RT + comment ' Drive ' Must Follow me so I can DM you.

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𝗣𝗮𝗶𝗱 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗙𝗥𝗘𝗘 (PART - 1)
1. Artificial Intelligence
2. Machine Learning
3. Prompt Engineering
4. Claude,Chatgpt,Grok
5. Data Analytics
6. AWS Certified
7. Data Science
8. BIG DATA
9. Python
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미네르바의올빼미

@mad20130301

26 days ago

AI 교육 백날 해봐야 회사 체질 안 바뀌는 진짜 이유 많은 기업들이 직원들에게 ChatGPT나 Claude를 결제해 주고 AI 교육을 시킨다. 하지만 맥킨지 자료를 보면 진짜 성과를 내는 기업은 극소수다. 접근 방식이 아예 다르기 때문이다. 일반 기업 응답자의 절반은 AI를 통한 변화를 메일 작성이나 엑셀 자동화 같은 '점진적 개선' 수준으로 본다. 반면 고성과 기업의 50%는 사업 자체를 바꾸는 '근본적 혁신'을 이야기한다. 일반 기업보다 3.6배나 높은 수치다. 직원이 AI를 쓰는 것과 회사가 AI 중심으로 돌아가는 건 전혀 다른 문제다. 영업이 주문을 받으면 생산이 재고를 확인하고 물류가 배송하는 기존 프로세스를, 수요 예측부터 재고 배분까지 AI 중심으로 워크플로우 자체를 다시 설계해야 한다. 사람은 그저 예외 상황만 검토하는 방향이 되어야 한다. 결국 벽은 기술이 아니라 분산된 데이터, 그리고 익숙한 프로세스를 바꾸기 싫어하는 조직의 저항이다. 어떤 AI를 쓰느냐가 아니라, AI 중심으로 회사를 얼마나 다시 설계할 수 있느냐가 본질이다.

mad20130301's tweet photo. AI 교육 백날 해봐야 회사 체질 안 바뀌는 진짜 이유

많은 기업들이 직원들에게 ChatGPT나 Claude를 결제해 주고 AI 교육을 시킨다.

하지만 맥킨지 자료를 보면 진짜 성과를 내는 기업은 극소수다. 접근 방식이 아예 다르기 때문이다.

일반 기업 응답자의 절반은 AI를 통한 변화를 메일 작성이나 엑셀 자동화 같은 '점진적 개선' 수준으로 본다.

반면 고성과 기업의 50%는 사업 자체를 바꾸는 '근본적 혁신'을 이야기한다. 일반 기업보다 3.6배나 높은 수치다.

직원이 AI를 쓰는 것과 회사가 AI 중심으로 돌아가는 건 전혀 다른 문제다.

영업이 주문을 받으면 생산이 재고를 확인하고 물류가 배송하는 기존 프로세스를, 수요 예측부터 재고 배분까지 AI 중심으로 워크플로우 자체를 다시 설계해야 한다.

사람은 그저 예외 상황만 검토하는 방향이 되어야 한다.

결국 벽은 기술이 아니라 분산된 데이터, 그리고 익숙한 프로세스를 바꾸기 싫어하는 조직의 저항이다.

어떤 AI를 쓰느냐가 아니라, AI 중심으로 회사를 얼마나 다시 설계할 수 있느냐가 본질이다.

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GaGamel

@TheGagamel

about 1 month ago

증기기관이 나왔을 때, 기술이 희소할 줄 알았다. 먼저 떨어진 건 석탄이었다. 전구가 나왔을 때, 기술이 희소할 줄 알았다. 먼저 떨어진 건 구리였다. 인터넷이 나왔을 때, 소프트웨어가 희소할 줄 알았다. 먼저 찬 건 서버 용량이었다. AI가 나왔을 때, 모델이 희소할 줄 알았다. 먼저 부족해진 건 전기였다. 패턴이 보이는가. 기술은 항상 넘쳐났다. 희소한 건 늘 그 기술이 서 있는 자원이었다. 모델이 넘쳐난다. Llama가 쏟아진다. DeepSeek이 추론 비용을 95% 낮췄다. 모델의 수명은 18개월이다. 단명한 기술은 가장 풍부한 자원이다. 희소한 건 전기다. 희토류다. 물이다. 허가다. 숙련공이다. 손이 없으면 기술은 멈춘다. 구리 광산 하나 파는 데 17년 걸리는데, 데이터센터는 2년 안에 짓는다. 전기가 들어오려면 7년을 기다려야 한다. 빠른 것이 느린 것을 기다린다. 느린 것이 돈을 번다. 2026년 주요 산지 구리 생산량이 3월부터 마이너스로 돌아섰다. AI 캐펙스는 $700B다. 모델에 쓰는 돈은 18개월 후 증발한다. 전기와 희토류와 땅에 쓰는 돈은 20년 간다. 다음은 로봇이다. 로봇이 퍼지면 희토류가 부족해진다. 전력반도체 가격이 폭등한다. 그 다음은 바이오다. 바이오가 퍼지면 냉동 물류가 희소해진다. 배양 탱크가 먼저 찬다. 기술은 값싸진다. 자원은 희소해진다. 록펠러는 기름을 팔지 않았다. 기름이 지나가는 길을 가졌다. 그 길은 100년 간다. AI가 많아질수록 전기가 희소해진다. 로봇이 많아질수록 희토류가 희소해진다. 기술이 넘칠수록 자원이 비싸진다. 우리는 모델을 본다. 누군가는 자원을 산다.

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seol park

@Jakeseol

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