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Generative AI Leadership?

Continuous Learning, Personal & Organizational Growth: Prioritize Progress.


생성형 AI 리더십 강좌


‘생성형 AI 리더십’은 미래 지향적이며, 기술을 통해 조직의 경계를 넓히고, 창의적인 해결책을 모색하는 데 집중합니다. 이러한 접근 방식은 조직이 지속 가능한 방식으로 성장하고 혁신하는 데 필수적인 역량입니다.

2024년 생성 AI시대, 1년의 시작!


"인류는 AI를 지배하는 자와 모르는 자로 갈릴 것" | 블록미디어 2024년 1월 03일

"내 사업에 맞는 AI모델 먼저 찾는 기업이 승자" - 매일경제 2023년12월25일

“최고 리더들이 생성 AI를 사용하는 것은 단순한 기술적 진보가 아니다. 이는 진화하는 비즈니스 복잡성에 직면하여 지속적인 개선을 의미한다. “ 포브스

배경

‘생성AI리더십’ 과정의 핵심 목표는 생성 AI의 기본 개념, 기술적 발전, 실제 활용 사례, 글로벌 동향, 윤리적 및 법적 고려사항, 그리고 미래 전망을 포괄적으로 다루고 있습니다. 참가자들이 AI 기술의 기본 원리를 이해하고, 이를 자신의 영역에서 어떻게 적용할 수 있는지에 관한 영감과 충분한 동기를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 생성AI의 통섭적인  이해를 위해 다양한 분야의 전문가들이 참석하는 세미나 형식의 심화과정을 제공합니다. 이를 통해 생성 AI시대를 준비하는데 필요한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

목표 : 생성AI 본질적인 이해와 인사이트 도출


본 강의는 초지능의 인공지능시대 기업과 조직의 미래 전략을 수립하기 위한 생성 AI의 본질적인 이해와 통찰을 이끌어내는 인텐시브 AI 리더십 강좌입니다. 하지만 기술적 용어를 최대한 배제하고 일반 사용자의 이해 수준에서 접근할 수 있도록 구성되었습니다. 기업의 리더그룹을 대상으로 생성AI의 기본적인 개념부터 의미와 활용 그리고 미래의 변화를 조망하기 위한 통찰에 이르도록 돕는 것을 목표로 합니다.
구성 : 심층적 이해와 프로젝트수행을 통한 인사이트


생성 AI 의 이해 : 인공지능 한 형태인 생성형 AI는 모든 영역에서 가장 뛰어난 성능을 나타내고 있습니다. 그 시작 점인 "인공지능"의 출발과 유형 그리고 인간 두뇌의 활동전위(Action Potential)와의 접점을 통한 심층적 이해를 제공합니다.


생성 AI 활용 :  활용의 핵심인 '프롬프트엔지니어링'의 구조적 이해를 바탕으로 다양한 툴과 하나 이상의 AI모델을 사용하는 방법론을 제공합니다. 특히, 하이퍼파라미터를 활용한 효과적인 프롬프트 테크닉을 소개합니다.

 

생성 AI 이슈 : 최근 전세계적인 관심 속에 있는 오픈AI란 회사와 CEO 샘 알트만에 관한 생각들을 엿 볼 수있습니다. 또한, 글로벌 리더 그룹 SOTA (LLM리더) 의 이해 관계와 최신 동향을 이해하고 관련 국내외 뉴스를 따라잡는 기회가 될 것입니다.


생성 AI 프로젝트 : 그 간의 생성 AI에 관한 이해를 바탕으로 자사의 업무별 적합도와 데이터 유형분류를 통한 생성 AI 도입 방안을 프로젝트로 수행합니다. 도입에 관한 프레임워크와 방법론 그리고 사례를 통해 자사 만의 효과적인 도입 방안을 마련합니다.


생성 AI, Deep Dive(초청세미나) : 생성 AI에 관한 다양한 분야의 전문가 패널의 주제 발표와 토론을 진행하는 세미나 형식입니다. 생성 AI에 관한 기술적 관점을 벗어난 인문학적, 철학적, 인류학적인 심화된 인사이트를 도출하는 기회가 될 것입니다.


평가와 네트워킹(파티) : 자사의 도입 프로젝트을 발표하고 상호간에 토론과 강평을 진행합니다. 또한 함께 한 참석자들과 다과를 통해 네트워킹하고 추가적인 협업을 위한 시간을 갖습니다. 생성 AI 리더십의 과정은 마무리 되지만 이를 토대로 한 자사의 사업전략과 생성 AI 도입에 관한 진진한 새로운 시작을 의미합니다.

기대효과

생성형 AI 의 확장성은 단순한 작업부터 복잡한 조직 전략까지 원활하게 전환할 수 있다는 점에서 차별화됩니다. 운영에서 데이터 분석에 이르기까지 다양한 기능에 걸쳐 전략적 인사이트를 제공하고 의사 결정 프로세스를 최적화함으로써 증가하는 조직의 요구 사항을 충족합니다.
  1. 기술 이해 및 교육: 조직 내에서 생성 AI 기술에 대한 기본적인 이해와 교육을 제공하여, 직원들이 이 기술을 활용하는 방법을 배울 수 있도록 합니다. 이는 조직 내 AI 문화를 조성하고, 기술에 대한 거부감을 줄이는 데 도움이 됩니다.
  2. 윤리적 기준 설정: 생성 AI의 사용과 관련하여 조직 내에 명확한 윤리적 기준과 정책을 마련합니다. 이는 조직이 AI를 사용함에 있어 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제를 예방하고, 신뢰성 있는 AI 사용을 보장하는 데 필수적입니다.
  3. 적용 분야 식별: 조직의 목표와 필요에 맞춰 생성 AI를 적용할 수 있는 분야를 식별합니다. 이는 마케팅, 고객 서비스, 제품 개발, 운영 효율화 등 다양한 분야에 걸쳐 이루어질 수 있습니다.
  4. 실험적 접근: 소규모 프로젝트나 파일럿 프로그램을 통해 생성 AI의 적용 가능성을 탐색합니다. 이를 통해 조직은 리스크를 관리하면서도 AI 기술의 잠재력을 실질적으로 평가할 수 있습니다.
  5. 협업과 파트너십: 생성 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해, 외부 전문가, 기술 제공업체, 학계와의 협업과 파트너십을 모색합니다. 이러한 협업은 기술적, 전략적 인사이트를 제공하고, 새로운 기회를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성 AI의 출현은 리더들에게 많은 도전과제를 제시하지만, 동시에 조직의 지속 가능성과 혁신을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 리더들이 생성 AI 기술의 본질을 이해하고, 윤리적으로 책임감 있게 활용하는 방법을 배운다면, 이러한 기술은 분명 조직의 성장과 발전에 크게 기여할 것입니다. 따라서, 이러한 변화를 주도하고, 조직을 미래로 이끌 리더의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다.

뛰어난 성능의 생성 AI 의 본질적 이해? 


생성형 AI는 단순한 기술의 진보가 아닙니다. 인류가 조우한 최초의 지능체이기 때문입니다. 이는 윤리적, 사회적, 철학적 질문을 제기하고 있으며, 태생적으로 신경생물학의 인지(Perception)와 전자(Electron)을 합성한 퍼셉트론(Perceptron)에서 출발해 뇌 과학자와 심리학자, 언어학자, 수학자의 기여로 완성된 결과물입니다. 또한 근대 인간 문명이 응축된 거대한 양의 언어 속에서 심층적 패턴을 수식화 한 공학적 외형의 인문학적 결과입니다. 따라서 관련 학문분야의 다학제적인 연구와 성찰이 반드시 필요한 이유입니다.