
비즈니스 성과로 연결되는 AI 제품 개발 프로세스와 운영 지표
생성형 AI 제품은 일반 소프트웨어와 다른 개발 프로세스와 운영 지표가 필요했습니다. 비즈니스 목표와 모델 품질, 비용을 단계별로 연결해 관리하는 방법을 정리했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

생성형 AI 제품은 일반 소프트웨어와 다른 개발 프로세스와 운영 지표가 필요했습니다. 비즈니스 목표와 모델 품질, 비용을 단계별로 연결해 관리하는 방법을 정리했습니다.

Gen AI를 연구 기술이 아닌 사용자 관점에서 바라본 SW 개발자의 생각을 다룬 글입니다. 다만 본문이 중간에서 끊겨 구체적 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.

Google Cloud Next’23 오프라인 참관기를 통해 Generative AI와 Duet AI의 흐름을 소개했습니다. BigQuery와 데이터 업무에서의 활용 가능성에 큰 기대를 전했습니다.

모바일 키보드에 생성 AI를 통합해 오타 교정과 문장 개선을 바로 제공하는 방향을 소개했습니다. Beta 기간에는 데이터와 유저 인터뷰로 활용 상황을 검증하고 UX를 개선할 계획입니다.

무신사 테크가 Databricks Data+AI Summit 2023 참석 후기를 공유했습니다. 생성형 AI, 데이터 플랫폼, 재해복구 등 실무 인사이트를 정리했습니다.


브라질 파라나주에서 Quizium을 100명의 교사들에게 소개하고 시연했습니다. 현지 피드백을 바탕으로 제품 개선과 글로벌 교육 혁신 방향을 점검했습니다.


INTERSPEECH 2023 참가와 포스터 발표 경험을 중심으로 음성 언어 처리 연구 동향을 정리했습니다. 데이터 부족, 음성 모델 활용, 벤치마크의 중요성을 다시 확인했습니다.

NAVER GLACE AI 개발팀의 서비스 적용 사례와 운영 체계를 소개했습니다. 또한 PlaceLM을 중심으로 태그 추출과 서빙 효율 개선 방향을 설명했습니다.

DASH 2023 참가 후기를 통해 Datadog의 워크숍, 키노트, 한국어 세션, 부스 체험을 정리했습니다. Bits AI, Trace Queries, Flex Logs 같은 신규 기능과 현장 교류 경험도 공유했습니다.

FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.

구글과 마이크로소프트의 연례 개발자 행사에서 생성형 AI와 AI 에이전트 전략이 집중 조명되었습니다. 두 기업이 OS 단위로 AI를 통합하며 개인화된 디지털 경험 경쟁을 본격화했습니다.


생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.