소프트웨어(SW) 통계포털은 SW생산, SW수출, SW인력, 신SW산업 분야 등 소프트웨어와 관련된 다양한 통계를 제공하고 있습니다.
산업 현장에 인공지능을 도입하여 문제를 해결하는 과정은 일반적으로 문제정의 → 데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 검증 → 분석 → 적용의 단계를 거친다. 따라서 인공지능 활용을 고민하는 제조 분야 기업의 경우 반드시 해야 할 첫 질문은 문제 정의, 즉 인공지능을 활용하는 목적과 기대효과에 관한 것이다. 인공지능을 생산성 향상이나 제품 품질 관리 등의 내부 프로세스 개선에 사용할 것인지, 제품에 탑재하여 경쟁력을 강화하거나 옵션을 제공할 것인지, 혹은 비즈니스 모델을 전환할 것인지를 먼저 고민해야 한다. 이러한 고민을 해결하기 위한 실마리는 제조 산업 현장에서 현재 인공지능의 어떤 기술이 어떤 분야에서 사용되고 있는지, 즉 인공지능으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봄으로써 얻을 수 있다. 제조 기업 입장에서는 인공지능이 제조 산업 현장에 현재 어느 정도 수준으로 적용되는지를 알아야 무모한 도전에 의해 발생하는 탐색 및 기회비용을 최소화할 수 있는 것이다.
인공지능(AI) 분야 글로벌 시장은 글로벌 기업유치, 인재양성 및 인재유치, AI 생태계 형성과 데이터의 중요성 강조, 인간중심의 AI 실현 등 크게 네 가지 방향으로 추진되고 있다.(후략)
코로나 팬데믹 시대에 우리의 일상엔 많은 변화가 있었다. 소소하게는 마스크 착용부터 시작해서 비자발적인 직업의 변화를 겪기도 했고, 비대면 수업, 재택 근무와 같이 예전에 하던 활동이라도 다른 모습으로 진행하고 있다(후략)
데이터 경제의 도래에 따라 데이터 기본법 제정 등 법제도의 정비가 이루어지고 있다. 지금까지 데이터의 생성, 활용에 중점을 두고 논의되고 있으나, 기업의 데이터 격차에 대해서는 아직 논의되지 않고 있다.(후략)
데이터 경제의 도래에 따라 데이터 기본법 제정 등 법제도의 정비가 이루어지고 있다. 지금까지 데이터의 생성, 활용에 중점을 두고 논의되고 있으나, 기업의 데이터 격차에 대해서는 아직 논의되지 않고 있다. 지금과 같은 추세라면(후략)
2019년 12월 대유행이 시작된 코로나19 바이러스는 인류에게 생존의 커다란 위협과 막대한 사회·경제적 피해를 입히고 있다. 바이러스 팬데믹은 실물경제와 고용지표, 사회적 관계와 보건체계 등에 부정적 영향을(후략)
최근 급격한 기후변화와 코로나19 확산에 따라 뉴노멀 시대에 접어들면서 사회구조 및 경제구조 변화가 가속화 될 전망이다.(후략)
2021년은 혼돈의 시대이다. 예상하지 못했던 혼란으로 기업은 물론 개인과 사회 전반에 과거와는 다른 미래를 맞이하는 불안감이 흐른다. 많은 사람이 뉴노멀을 말하지만 무엇이 그 실체인지는 불투명하다.(후략)
세계경제포럼(WEF, World Economic Forum)은 향후 10년간 새로운 가치의 절반이 넘는 60~70% 가량이 데이터 기반의 플랫폼에서 창출될 것으로 예측하고 있다. 1990년대 등장한 인터넷 기업은 전통 제조기업과(후략)
최근 코로나19로 비대면 혹은 언택트 소비가 급증함에 따라 플랫폼 경제(platform economy)에 대한 관심도 그만큼 고조되고 있다. 플랫폼 경제라는 것은 서로 다른 이용자 그룹이 플랫폼이라는 물리적, 가상적, 혹은 제도적(후략)
디지털 전환이 가속화되고, 인공지능이 발달함에 따라 플랫폼 경제가 큰 화두가 되고 있다. 유튜브, 구글, 아마존, 페이스북, 알리바바, 에어비앤비, 네이버, 카카오 등은 대표적인 플랫폼 기업인데, 이들은 벤처 기업으로 출발하여(후략)
플랫폼(Platform)의 시대이다. 플랫폼이란 특정 용도를 위해 만들어진 토대라는 뜻이다. 일반적으로 기차역의 기차를 타고 내리는 토대를 플랫폼이라고 한다. 지금은 온라인 공간에서 공급자와 소비자가 만나는 곳도 플랫폼이라고 한다.(후략)