AI 서비스 기획을 공부하는 과정에서 정리한 LLM 실전 활용 사례입니다. 대화형 AI부터 코딩 도구까지, 실제 비즈니스 성과 데이터와 기획 인사이트를 함께 정리했습니다. AI 서비스 기획 공부하면서 느낀 LLM의 실체 AI 서비스 기획 역량을 키우기 위해 LLM 관련 자료들을 정리하고 있는데요.그 과정에서 발견한 인사이트들을 공유해보려고 합니다. AI 서비스를 기획할 때 가장 궁금했던 건 "정말로 비즈니스에 도움이 되는가?" 였습니다.조사해보니 2024년 기준 글로벌 기업 절반 이상이 생성형 AI를 활용하고 있으며, 도입 기업들이 평균 6-10%의 매출 증가를 경험했다고 합니다. 서비스 기획자 관점에서 중요한 건 명확한 문제 정의와 해결 방안 설계가 성공의 핵심이라는 점이었습니다.오늘은 4가지 핵심 L..

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 개념과 관계를 알기 쉽게 정리했습니다.기술 제안서나 실무 커뮤니케이션에서 혼동하지 않도록 핵심 예시와 함께 설명합니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 개념 정리IT 서비스 기획자로 일하다 보니 AI 관련 기능 제안을 받게 되는 경우가 있더라구요.그때 문서에 AI, 머신러닝, 딥러닝을 구분없이 사용하는 경우가 많습니다.하지만 세 용어는 서로 다른 개념이며 포함 관게를 갖고 있어 정확히 구분하고 사용하는 것이 중요합니다. 1. 인공지능 (AI, Artificial Intelligence)AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들기 위한 광범위한 개념입니다.전통적인 AI는 룰 기반 시스템처럼 사람이 규칙을 직접 코딩하여 작동하도록..