만사경영(샤인피플)

AI가 만드는 새로운 문명인공지능(AI)이 주도하는 시대가 열렸습니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 문명 전환을 이끄는 변화로, 우리 삶의 모든 영역에 영향을 미치고 있습니다. AI는 이제 자율주행차, 생성형 AI, 디지털 트윈 같은 기술로 제조업, 헬스케어, 마케팅 등에서 혁신을 일으키며 새로운 산업의 표준이 되고 있습니다. 대표적으로 GPT-4 같은 생성형 AI는 콘텐츠 제작과 업무 자동화에 활용되고 있으며, Lore Machine은 텍스트를 웹툰으로 변환하는 등 놀라운 기술이 등장하고 있습니다. 이는 단순한 기술 변화가 아니라 새로운 문명의 탄생을 의미합니다. 🌐변화에 적응해야 하는 이유이러한 AI 시대에 생존하기 위해 우리에게 필요한 것은 변화를 두려워하지 않고 적응하는 자세입니다. 첫째, A..

안녕하세요, HR 테크에 관심 많은 여러분! 오늘은 우리가 그동안 땀 흘려 해오던 직무분석, 그중에서도 직무분류를 AI의 도움을 받아 반자동화하는 과정을 함께 살펴보려고 합니다. 마치 수동 기어 자동차를 몰다가 갑자기 최신형 자율주행차를 타게 된 것 같은 느낌이실 텐데요, 걱정 마세요. 여전히 운전대는 우리 손에 있습니다! 1. 성과 중심 직무 분석의 프로세스 먼저, 성과 중심 직무 분석이 뭔지부터 알아볼까요? 이건 마치 레시피를 만드는 것과 비슷합니다. 맛있는 요리(뛰어난 성과)를 만들기 위해 어떤 재료(업무)가 필요하고, 어떤 순서로 조리(프로세스)해야 하는지 정확히 파악하는 겁니다. 1) 직무 정보 수집: 이건 장보기입니다. 필요한 모든 재료(정보)를 모아옵니다. 2) 핵심 성과 지표 정의: 요리의..

안녕하세요, 인재 관리와 기술의 미래에 관심 있는 여러분! 오늘은 IT 업계를 뒤흔들 혁신적인 아이디어, AI를 활용한 직무분석에 대해 깊이 있게 이야기해 볼까 합니다. 커피 한 잔 준비하시고, 편안히 읽어주세요! 왜 지금 AI 기반 직무분석인가?여러분, 잠깐 상상해 보세요. 매일 아침 출근해서 IDE를 열고, Slack에서 동료들과 대화하고, Git에 코드를 푸시하는 우리의 일상. 이 모든 활동이 우리 직무의 실체를 말해주고 있다는 걸 아시나요? 네, 바로 이 데이터의 바다에서 우리는 직무의 진정한 모습을 찾아낼 수 있습니다.전통적인 직무분석 방법은 마치 느린 우편물 같았습니다. 몇 달에 한 번, 설문지를 작성하고 인터뷰하는 과정은 시간도 오래 걸리고 주관적이기 쉽죠. 예를 들어, "당신의 주요 업무는..

안녕하세요, 오늘은 CNN(합성곱 신경망)에서 제일 기초가 되는 활동의 개념과 쓰임새를 알아볼게요1. convolution과 pooling 작업이 있어야 CNN이다.Convolutional Neural Networks (CNN)에서 convolution과 pooling은 이미지의 특징을 추출하고 요약하는 데 사용되는 주요 연산입니다. 쉽게 설명하면 다음과 같습니다. 1. Convolution (합성곱) - convolution은 이미지의 특정 패턴이나 특징을 인식하는 과정입니다. - 작은 크기의 필터(커널)가 이미지 위를 슬라이딩하며 이동합니다. - 필터와 이미지의 겹치는 부분끼리 곱한 후 모두 더해 새로운 값을 만듭니다. - 이렇게 만들어진 출력을 특징 맵(feature map)이라고 합니다. - 서로..

안녕하세요 오늘은 성과를 객관적으로 수집하는 법 알아봅시다. HR 분석에서 성과를 객관적으로 수집하는 방법은 다음과 같습니다: 1. **목표 설정**: 조직의 목표와 일치하는 성과 지표를 설정합니다. SMART(구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성, 시간 기반) 원칙을 사용하여 명확하고 측정 가능한 목표를 설정하세요. 2. **데이터 수집**: 직원 성과와 관련된 데이터를 수집합니다. 이는 근무 시간, 프로젝트 완료율, 판매 실적, 고객 만족도 등이 될 수 있습니다. 3. **키 퍼포먼스 지표(KPI) 정의**: 중요한 성과 지표를 정의하여 이를 추적합니다. 예를 들어, 직원 만족도, 이직률, 생산성 지표 등이 있습니다. 4. **분석 도구 사용**: 데이터를 분석하고 해석하기 위해 HR 분석 도구를..

안녕하세요 오늘은 HR 애널리틱스와 AI에 대해 알아보겠습니다. "HR 애널리틱스(HR Analytics)"와 "인공지능(AI)"은 인적자원 관리에서 중요한 역할을 합니다. 1. **HR 애널리틱스**: HR 애널리틱스는 데이터 분석 기법을 사용하여 인적자원 관리의 효율성과 효과성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 직원들의 성과, 채용, 이직률, 직원 만족도, 교육 및 개발 등 다양한 영역에서 적용됩니다. 예를 들어, HR 애널리틱스는 조직 내에서 성과가 높은 직원의 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 더 효과적인 채용 전략을 수립할 수 있습니다. 2. **AI in HR**: 인공지능은 HR 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. AI는 이력서 분석, 최적의 후보자 매칭, 직원의 경력 개발 및 학습 ..

안녕하세요, AI 솔루션을 만들거나 운용할 생각이 있으신 분들은 참고하세요 Ai 솔루션에 가장 중요한 데이터 수집 관리 AI 솔루션에 사용할 데이터를 모으고 관리하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 데이터 관리의 효율성과 정확성은 AI 솔루션의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터를 효과적으로 모으고 관리하기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다: 1. **데이터 수집 계획 수립**: 데이터의 종류, 출처, 수집 방법 등을 명확히 하는 계획을 세워야 합니다. 이는 데이터의 품질과 관련성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 2. **품질 관리**: 수집된 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 확인하는 것이 중요합니다. 부정확하거나 불완전한 데이터는 AI 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 3. **데이터 정제..

안녕하세요 HR분야에서 촉망받는 AI 솔루션에 대해 알아봅시다 개요 HR(인사 관리) 분야에서 AI 솔루션이 주목받고 있는 주요 분야들은 다음과 같습니다: 1. **채용 자동화 및 스크리닝**: AI는 이력서 분석, 적합한 후보자 선별, 비디오 인터뷰 분석 등을 통해 채용 과정을 자동화하고 최적화합니다. 이를 통해 HR 전문가들은 시간을 절약하고 더 질 높은 후보자를 선별할 수 있습니다. 2. **직원 경험 및 만족도 향상**: AI는 직원들의 피드백을 분석하고, 직장 내 만족도를 높이기 위한 전략을 제안할 수 있습니다. 또한, AI는 개인별 맞춤형 교육 프로그램을 제공하여 직원들의 성장을 돕습니다. 3. **인재 개발 및 경력 관리**: AI는 개인의 역량과 성과를 분석하여 경력 발전을 위한 맞춤형 권..