변화하는 산업에 맞춰 데이터를 읽는 방식과 업무를 개선하는 방식, 구성원의 판단 기준도 함께 달라져야 합니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 2026년 7월 산업통상부는 여천NCC·롯데케미칼·한화솔루션·DL케미칼이 제출한 ‘여수 1호 사업재편’ 계획을 승인했습니다. 지난 2월 발표된 대산 1호 프로젝트에 이어 여수에서도 설비 통합과 고부가·친환경 중심의 전환이 본격화된 것입니다. 대산 이어 여수도 석유화학 사업재편 본격화, 2호 프로젝트도 정부 전방위 지원, 2026.07.22 교육의…
제조업의 AI 교육은 생산·품질·안전 데이터를 읽고 반복 과업을 자동화해 현장에 필요한 AI 에이전트를 만드는 단계까지 이어져야 합니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 제조업에는 일정한 기준과 절차에 따라 반복되는 업무가 많습니다. 생산 데이터를 취합해 지표를 계산하고, 품질 이상을 확인하며, 공정별 위험요인과 대응 절차를 문서로 정리하는 업무가 대표적입니다. 이러한 업무는 현장에 대한 이해와 사람의 판단이 필요하지만, 자료를 찾고 분류하거나 정해진…
생성형 AI가 업무를 바꾸지 못하는 이유는 도구가 부족해서가 아니라, 반복업무와 흩어진 데이터를 여전히 사람이 이어 붙이고 있기 때문입니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 생성형 AI가 기업 업무에 빠르게 도입되면서 교육에서 다뤄야 할 범위도 달라지고 있습니다. 문서를 요약하거나 보고서 초안을 작성하는 것만으로는 반복되는 업무 과정 자체를 줄이거나, 여러 자료에 흩어진 데이터를 하나의 분석 결과로 연결하기 어렵기 때문입니다. 특히 제조업에서는…
‘AI로 무엇을 만들고 싶은지’가 정해졌다면,이제 필요한 것은 끝까지 만들 수 있는 구조입니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. Python과 머신러닝을 배우고, 데이터 분석 방법을 익혔다고 해서 곧바로 현업의 문제를 AI 프로젝트로 구현할 수 있는 것은 아닙니다. 실제 프로젝트에 들어가면 어떤 데이터를 사용해야 하는지, 무엇을 해결해야 하는지, 결과를 어떤 기준으로 판단할지부터 다시 정해야 합니다. 데이터가 충분하지 않거나, 구현하려던 범위가 주어진…
AI 교육은 했지만 실제 업무 변화가 보이지 않는다면, 현업의 아이디어를 끝까지 구현할 핵심인재가 필요한 시점입니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 병원에 생성형 AI를 도입하기 위해서는 구성원의 관심을 높이는 것과 함께, 실제 업무에서 AI를 활용할 수 있는 내부 인재를 양성해야 합니다. AI가 할 수 있는 일을 이해하는 것만으로는 충분하지 않기 때문입니다. 병원 안에서 반복되는 문제를 발견하고, AI로 해결할 수…
클로드 AI의 기능을 익히는 것만으로는실제 업무 활용까지 이어지기는 어렵습니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 기업에서 새로운 AI 도구를 활성화하려면 기능을 소개하는 것만으로는 부족합니다. 임직원이 도구의 전체 구조를 이해하는 동시에 자신의 업무에서 언제, 어떻게 활용할 수 있는지 경험해야 실제 사용으로 이어질 수 있기 때문입니다. 같은 도구를 사용하더라도 개발, 기술영업, 기획 등 직군에 따라 필요한 기능과 활용 방식도 달라집니다. 전년도…
사내 AI를 도입했는데도 일반적인 챗봇처럼 사용한다면, 도입 효과는 나타나지 않습니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 기업의 보안 환경에 맞는 생성형 AI를 구축하거나 도입하는 기업이 늘고 있습니다. 하지만 기존에 사용하던 ChatGPT와 화면과 기능이 다르고, 업무 목적에 따라 선택해야 하는 기능도 달라지면서 구성원이 새로운 사내 AI를 실제 업무에 활용하기 위해서는 별도의 학습 과정이 필요합니다. 예를 들어 같은 자료 조사 업무라도…
공공기관 AI 실무 역량 강화 교육, 이제는 기능이 아니라 실제 행정 업무를 다뤄야 합니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 공공기관의 생성형 AI 활용이 확산되면서 직원 교육에서 다뤄야 할 업무의 범위도 넓어지고 있습니다. 보고서 초안을 작성하거나 자료를 요약하는 수준을 넘어, 보도자료와 홍보 콘텐츠를 제작하고 데이터를 분석하며 정책기획에 필요한 근거를 찾는 과정까지 AI를 활용할 수 있기 때문입니다. 하지만 모든 직원을…
생성형 AI로 보고서를 작성하는 것을 넘어, 현장의 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있을까? 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 공공기관의 생성형 AI 활용은 문서 요약과 보고서 작성처럼 개인의 업무를 지원하는 단계에서, 행정 절차와 시민 서비스를 개선하는 단계로 확장되고 있습니다. 시흥시 역시 문서 작성과 민원 응대, 법령·지침 검색 등 다양한 행정 업무에 생성형 AI를 적용해왔습니다. 복지 분야에서는 복잡한 자격 기준과…
엔터프라이즈 AI를 도입하려고 해도, 무엇을 기준으로 비교해야 하는지 막막하셨나요? 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. “우리 회사에는 어떤 엔터프라이즈 AI가 가장 적합할까?” 기업용 엔터프라이즈 AI 도입을 검토하는 담당자가 가장 먼저 마주하는 문제는 판단에 필요한 정보를 구하기 어렵다는 것입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 선택지는 다양해졌지만, 엔터프라이즈 도입 솔루션의 기능과 정책은 빠르게 바뀌고 있습니다. 공개된 정보도 여러 문서에 흩어져 있거나 영문…