비즈니스 AI, 결국 승부는 모델보다 데이터 품질
생성형 AI를 업무에 쓰려면 프롬프트만 잘 쓰는 걸로는 부족하고, AI가 참고하는 데이터의 품질과 범위를 관리해야 한다는 내용이다. 최신 반도체, 서버, 알고리즘보다 먼저 봐야 할 건 AI가 무엇을 학습하고 어떤 맥락을 보고 답하는지라는 점을 짚는다.
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생성형 AI의 환각을 줄이려면 질문 기술뿐 아니라 참고 정보의 범위를 제한하는 맥락 관리가 중요함
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비즈니스 AI 성능은 모델 자체보다 학습·참조 데이터의 품질에 크게 좌우됨
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가비지 인, 가비지 아웃 원칙은 생성형 AI 시대에 더 중요해짐
AI 도입 얘기가 나오면 모델 이름이나 GPU 스펙부터 보는 경우가 많은데, 실제 업무 품질은 데이터 정리 상태에서 갈리는 경우가 많다. 기업 입장에선 AI 프로젝트가 아니라 데이터 운영 프로젝트로 봐야 삽질을 줄일 수 있음.
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