Improve your work with AI
“화려한 AI 프롬프트가 공장의 불량률을 잡아줄까요?”
지금 SNS는 온통 챗GPT 사용법 자랑으로 시끄럽습니다. 하지만 실수 하나가 치명적인 제조 현장에서 이런 ‘도구 자랑’은 통하지 않습니다.
왜 진짜 제조 AI 고수들은 SNS에 없을까요?
그들은 지금 이 순간에도 보안 철저한 공장 안에서 기름때 묻은 데이터와 씨름하며 조용히 실질적인 ROI(투자 대비 효과)를 만들고 있기 때문입니다.
이번 포스팅에서는 ‘도구를 만드는 자(Maker)’와 ‘도구로 가치를 짓는 자(Builder)’의 관점에서, 소음 가득한 AI 거품을 걷어내고 냉정한 제조 비즈니스의 본질을 분석합니다.
PM 업무 측면에서 ‘검수 조건 관리’와 Legacy 시스템 연동이라는 문제 해결 및 제조 현장 작업자의 암묵지를 형식지로 뱐환하여 연결하는 Ontology 접근법 이야기.
단순한 컨설팅 멘트처럼 들릴 수 있는 이 질문에는, 사실 대규모 SI 프로젝트의 실패를 방지하기 위한 치밀한 프로젝트 관리(PM) 전략과, 복잡한 정부·국방 데이터 환경을 극복하며 진화한 기술적 철학(Ontology)이 깊게 깔려 있습니다.
오늘은 팔란티어의 “문제 정의” 접근 방식을 PM의 ‘검수 조건(Definition of Done)’ 설정과 레거시 환경 극복을 위한 데이터 모델링’이라는 두 가지 관점에서 재해석해보고자 합니다.
지식공학은 인공지능 시스템에서 지식을 체계적으로 획득·표현·활용하기 위한 공학적 접근법. 궁극적으로는 인간 전문가의 판단과 문제 해결 과정을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 논리적으로 구조화하는 학문이자 기술 분야.
이는 지식 기반 시스템(Knowledge-Based System, KBS) 또는 전문가 시스템(Expert System) 구축의 핵심으로, 인간 전문가의 문제 해결 능력을 기계적으로 모사하고 자동화하는 것을 목표로 함