📝 바뀌는 기술 패러다임에 따른 기술 개발 전략

2023. 03.

AI 기술이 매우 빠르게 더 일반화되고 저렴해 질 것이므로 대부분의 기술의 경우 빌려 쓰는 것이 가장 효율과 성능이 좋을 것이다.

다만, 사용자 데이터를 활용한 숫자 기반의 예측 기술의 경우에는 일반화 할 수가 없으므로 지속적인 기술 개발이 필요하다. 기술 연구는 모델을 만드는 것 보다는 평가 방식을 연구하는 것이 주가 될 것으로 예상되고 있다. 따라서 모델링 그 자체보다는 모델의 평가 방식을 연구하는 것이 가장 중요한 목표로 삼아야 한다.

또한, 커스텀 모델을 만들더라도 SaaS 기술을 이용하는 것이 훨씬 저렴하고 원활하게 운용 될 수 있으므로, 기술 연구 방식에 대한 면밀한 검토가 필요하다.

데이터 측면에서은 예나 지금이나 각 회사만의 고유한 데이터는 매우 중요하다. 미래를 예측하거나, 사용자에게 맞춤형 정보를 주기 위해서는 고유한 데이터를 지속적으로 모으는 것은 너무나 당연히 필요한 일이다.

다만, 데이터의 양 그 자체를 늘리는 것이 중요한 시대는 지났으며, 데이터의 질과 종류의 범위를 늘리는 것이 중요하다.