만사경영(샤인피플)

아니, 솔직히 말해서 챗GPT 처음 나왔을 때 "이거 뭐... 숙제 대신 해주는 건가?" 싶었거든요? 😅 근데 써보면 쓸수록 "어머나! 세상에! 😲" 싶은 기능들이 쏟아져 나오는 거 있죠? 마치 제 안에 숨겨진 비서가 깨어난 기분이랄까요? 껄껄! 😂 그래서 오늘은 30대 직장인인 제가 직접 써보고 느낀 챗GPT 활용법을 아주 솔!직!하!게! 풀어보려고 합니다. 여러분의 업무 효율을 200% 끌어올릴 수 있는 꿀팁들이니, 두 눈 크게 뜨고 👀 따라오세요!1. 챗GPT, 이제 회의록 작성까지 부탁해! 📝 (feat. 야근 지옥 탈출 🚀)매주 돌아오는 회의 시간... 😩 다들 아시죠? 끝나고 나면 밀려오는 회의록 작성의 압박! 😱 "아... 집에 가서 넷플릭스 봐야 하는데..." 싶을 때, 챗G..

➡️ 디지털 전환이란 무엇일까요? 🤖디지털 전환은 단순히 종이 문서를 디지털화하거나, 아날로그 시스템을 전자적으로 바꾸는 수준을 훌쩍 뛰어넘는 개념입니다. 단순히 기술만의 변화가 아니라, 비즈니스 모델, 업무 프로세스, 조직 문화 전반에 혁신을 불러오는 것이죠. 마치 기존의 지도를 접고 새로운 길을 개척하는 것과 같습니다. 이 과정은 기업이 경쟁력을 유지하고, 빠르게 변화하는 글로벌 시장에서 생존하기 위한 필수 전략으로 자리 잡았습니다. 특히, 소비자의 행동 양식과 기대치가 디지털 환경에서 급격히 변화함에 따라, 이를 반영하지 않는 기업은 점차 뒤처질 수밖에 없습니다.🔍 왜 중요한가요?특히, 빅데이터와 AI(인공지능) 기술이 중심이 되어 이 변화의 속도를 더욱 가속화하고 있어요. 전 세계적으로 산업 ..

1. 거리 계산, 왜 중요할까?우리 일상에서 거리(distance) 개념은 아주 중요한 역할을 한다.🚕 택시를 탈 때, 🗺 지도 앱이 최단 경로를 찾아줄 때, 📊 데이터 분석을 할 때도 우리는 거리를 계산한다.하지만 거리 계산에도 여러 방식이 있다.✔ 유클리드 거리: 두 점 사이의 직선 거리✔ 맨하탄 거리: 격자형(직각 이동) 거리✔ 마할라노비스 거리: 변수 간의 관계를 반영한 거리이 중에서도 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 는 다차원 데이터 분석에서 강력한 도구다.특히, 공분산(Covariance) 과 상관 계수(Correlation Coefficient) 를 활용하여 데이터의 분포를 고려한 거리를 계산한다.그렇다면 마할라노비스 거리는 어떤 경우에 유용할까?그리고 상관 계..

인재 유지는 조직의 성공을 좌우하는 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만, 최근 우리 조직 속에 스며든 MZ세대(밀레니얼+Z세대)를 보면 그들의 다양한 가치관으로 인해 단기간 내에 여러 번 이직하는 것을 심심찮게 볼 수 있다. 어떤 이는 안정된 삶을 원하고, 다른 이는 빠른 성장과 도전을 꿈꾼다. 누구는 유연한 근무 환경을, 또 다른 이는 회사의 사회적 책임을 중요하게 본다. 이렇게 가지각색의 가치관 속에서 조직이 직원들의 마음을 사로잡고, 오래 함께할 방법을 찾는 것은 쉽지 않은 일이다.바로 이 지점에서 해결사인 피플 애널리틱스(People Analytics, 이하 PA)가 등장한다. PA는 HR(Human Resources) 데이터를 바탕으로 직원들의 행동과 성향을 분석하고, 이직 가능성을 예측하며..

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..