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기계 번역(Machine Translation)이 신기술은 아니다. 이미 1960년대부터 논의되어 온 주제이다. 초기에는 주로 연구 분야에서 다루어지다가 구글 번역이 등장해 종종 의도치 않게 재미있는 결과를
대학을 졸업한 직후, 필자는 시어스(Sears)의 어셈블러 언어 프로그래머로 일했다. 당시 시어스는 세계 최대의 소매업체였으며 이제 막 IBM의
토요타 자동차 북미 법인은 클라우드 기반의 여러 툴을 통해 자동화 이니셔티브를 빠르게 추진하고 있다. 비용 절감, 데이터 정보 기반 운영을 추구
2023년 성공적인 비즈니스를 원한다면 데이터, 비즈니스 인텔리전스(BI), 생성 AI, 개인화, 기업의 사회적 책임, 자동화 등의 핵심 키워드에 주목할 필요가 있다고 세일즈포스가 전했다.
선도 기업이 AI를 통해 어떻게 시장 판도를 바꿔내는지를 다룬 데븐포트와 니틴 미탈의 신간이 나왔다. 관건은 ‘적극적인 도입’이다. 예전처럼 선
데이터 및 애널리틱스가 비즈니스에 가져오는 높은 가치를 고려할 때, CIO가 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer, CDO)와
지난주 기술 분야의 유명 인사들이 ‘사회와 인류에 대한 심각한 위험’을 이유로 AI 개발을 최소 6개월 동안 잠정 중단하자고 촉구했다. 애플의 공동 창업자 스티브 워즈니악을 포함
유니버설 로봇(Universal Robots, UR)은 화낙, ABB 등과 협동로봇(Co-Bot, 코봇) 시장을 이끄는 핵심 기업이다.
직원들이 일하는 방법을 검토하고 미래의 작업 방식에 대한 기반을 마련하는 작업을 등한시하는 IT 리더가 흔하다. 하지만 기업의 장기적인 성공을 위해서는 꼭 필요한 작업이다.
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