대한민국 AI 산업의 '데이터 병목현상'을 뚫다 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전함에 따라 전 세계는 지금 '데이터 전쟁' 중입니다. 하지만 그동안 국내...
(공공저작물 AI 학습 활용 전면 개방) ‘공공저작물 전면 개방’이 기업에 주는 3가지 전략적 기회
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인사이트
AI 기본법 시행 D-2: 워터마크 의무화가 가져올 산업 생태계 재편과 기업의 생존 전략
2025년 1월 22일, 대한민국은 세계 최초로 국가 차원의 AI 통합 규제 법안인 '인공지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률(AI 기본법)'을...
2026년 기업용 AI의 결정적 진화: ‘대답’을 넘어 ‘실행’하는 에이전틱 AI와 데이터 전략
2026년, 생성형 AI의 '사춘기'가 끝나고 '실행의 시대'가 열리다 2020년대 초반을 장악했던 챗GPT(ChatGPT) 중심의 생성형 AI 열풍은 이제...
2026 데이터바우처 로드맵: 신청부터 최종 감리, 성과 평가까지 1년의 여정 (수요기업 필독)
많은 기업들이 '데이터바우처 지원사업'을 준비할 때, 당장의 '신청 서류'에만 집중하곤 합니다. 하지만 선정은 시작일 뿐입니다. 데이터바우처는 신청부터 협약,...
![[시장 동향] ‘에이전틱 AI’의 부상, 이제 단순 라벨링은 끝났습니다 (다단계 워크플로우 데이터)](https://thefromdata.com/wp-content/uploads/2025/12/agentic-ai-workflow-diagram-400x250.png)
[시장 동향] ‘에이전틱 AI’의 부상, 이제 단순 라벨링은 끝났습니다 (다단계 워크플로우 데이터)
2025년이 '생성형 AI(Generative AI)'가 무엇인지 보여준 해였다면, 2026년은 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 실무에 적용되는 해가...
2026 데이터바우처 지원사업 필수 질문 Top 5 (1월 모집 공고 준비)
2026년 데이터바우처 지원사업 수요기업 모집 공고가 내년 1월로 예정되어 있습니다. 벌써부터 내년 사업 준비를 위해 발 빠르게 움직이는 기업 담당자분들과...
‘무엇을’ 넘어 ‘어떻게’, 학습 데이터의 3가지 전략적 변곡점
최근 AI 분야 규제합리화 로드맵 발표, AI 학습 데이터 저작권 기준 연내 제시 예정 등 주요 매체를 통해 정부의 'AI 분야 규제합리화 로드맵' 발표...
사업 성장의 새로운 기회, ‘데이터 바우처’ 지원사업: 소상공인부터 스타트업까지 활용 가이드 (2026년 공고 대비)
데이터 바우처 지원사업이란 무엇인가요? 데이터 바우처 지원사업은 AI 기술이나 데이터 활용을 통해 비즈니스 혁신을 도모하려는 중소기업, 소상공인, 예비 창업자...
성능을 좌우하는 ‘맥락(Context) 기반 데이터 이해’의 중요성
많은 기업이 AI 프로젝트를 진행하면서 가장 간과하는 부분 중 하나는 데이터가 단순한 정보의 집합이 아니라는 점입니다. 데이터는 생성된 배경, 조건, 환경적...
‘현실 데이터와 모델 간 괴리’가 발생하는 이유와 해결 전략
AI 프로젝트를 진행하다 보면 개발 environment에서는 매우 안정적으로 작동하던 모델이, 실제 서비스 환경에서는 예측이 흔들리거나 성능이 눈에 띄게...
프로젝트 성공의 80%는 데이터 운영 프로세스가 결정한다
많은 기업이 AI 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 모델 개발입니다. 하지만 실제로 프로젝트의 성공을 결정짓는 요소는 알고리즘이 아니라 데이터를...
AI 모델 성능 고도화를 위한 데이터 아키텍처 설계의 중요성
AI 모델의 성능을 높이기 위해 많은 기업이 알고리즘의 복잡성을 키우거나 더 많은 파라미터를 활용하는 방식에 집중하곤 합니다. 그러나 실제 프로젝트를 진행하다...
AI 프로젝트에서 초기 데이터 분석 단계가 반드시 필요한 이유
AI 프로젝트는 단순히 모델을 개발하고 학습시키는 과정으로 보이지만, 실제로 가장 중요한 단계는 초기 데이터 분석입니다. 프로젝트의 방향성, 모델 성능, 비용...
기업이 AI 프로젝트를 실패하는 가장 큰 이유는 데이터 설계 부재
많은 기업이 AI 프로젝트를 시작하면서 막대한 비용과 시간을 투자하지만, 실제 서비스 단계까지 안정적으로 도달하는 사례는 생각보다 많지 않습니다. 대부분의...
AI 모델이 편향되는 진짜 이유: 데이터 수집 단계에서 시작된다
많은 기업들이 AI 성능 문제를 모델 구조나 알고리즘의 한계로 이해하지만, 실제로 대부분의 편향과 오류는 데이터 수집 단계에서 이미 발생합니다. 데이터의...