[HaruIDC] 데모는 성공하는데 운영은 왜 무너지나…AI 프로젝트가 반복 실패하는 이유
모델 선택보다 기업의 데이터 품질·프로세스 설계·거버넌스 체계가 더 중요하다는 사실을 현장 사례 패턴이 입증한다.
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IT뉴스
[HaruIDC] AI 투자 급증의 역설 “개인 생산성이 기업에 짐이 된다면”
AI 도입이 가속화되는 가운데, 생산성 통계에 성과가 나타나지 않는 구조적 원인을 짚는다.
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[HaruIDC] “왜 파일럿에서 멈추는가” 에이전틱 AI 배포를 결정하는 3가지 인프라 조건
에이전트 구축은 쉽게 느껴질 수 있지만 간단한 일이 아니다. 세 가지 아키텍처 계층을 통해 무엇을 프로덕션까지 가져갈지를 결정해야 한다.
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[HaruIDC] 학습 데이터 삭제해도 이미지는 그대로, MIT가 밝힌 확산 모델의 맹점
MIT 연구진은 확산 모델에서 특정 이미지를 학습 데이터에서 제거해도 출력이 변하지 않는 ‘귀속 소멸’ 현상을 규명하며, AI 저작권 감사와 거버넌스에 새로운 과제를 던졌다.
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[HaruIDC] 슬랙, 개발자·비기술 직원 함께 쓰는 AI 코딩 채널 ‘슬랙 코드’ 출시
슬랙이 멀티플레이 AI 경험을 표방하는 ‘슬랙 코드’ 채널을 출시해 기업 전체를 코딩 에이전트 협업 공간으로 통합했다.
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[HaruIDC] AI 성능 4배, 가격도 두 달 만에 50% 오른 신형 맥 미니
M4 대비 AI 성능이 최대 4배 향상됐지만, 가격 인상으로 예산 구매층의 진입 문턱은 더욱 높아졌다.
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[HaruIDC] 경력자에겐 날개, 청년에겐 벽…저연차 청년 직군부터 강타하는 AI 고용 충격
생성형 AI 확산 이후 저연차 청년층의 신규 채용이 전 세계적으로 급감하는 가운데, 형식 지식은 AI가 대체하고 암묵 지식은 경험자가 독점하는 구조가 청년 고용 위기를 심화시키고 있다.
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[HaruIDC] AI 예산을 갉아먹는 진짜 주범은 GPU 아니라 데이터 품질
GPU 청구서는 AI 예산 검토에서 가장 많은 주목을 받지만, 팀이 간과하는 또 다른 중요한 영역이 있다. 모델의 컨텍스트에 공급되는 데이터를 준비하고 축소하지 않으면, 결국 노이즈를 처리하는 비용만 지불하게 된다.
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[HaruIDC] 링크드인 ‘AI 슬롭 신고’ 버튼, 출시 3주 만에 100만 클릭 돌파
링크드인이 AI 생성 저품질 콘텐츠 근절을 위한 커뮤니티 피드백 시스템을 단계적으로 강화하고 있다.
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[HaruIDC] AI가 설명할수록 인간 판단력 저하…LLM 추천 근거의 역설
대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 추천 근거를 함께 제시할 경우, 평가자의 생산적인 이견 제기를 억제하고 잠재력 높은 아이디어를 탈락시킬 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
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