Cluster Finder는 Listening Mind에서 제공하는 서비스 중에서 Data 양과 종류가 가장 많은 서비스입니다. Data의 종류도 많고 이에 비례해서 다양한 시각에서 분석이 이루어지고 있습니다. 향후 다양한 형태의 Agent가 사용자의 분석과 Data의 활용을 돕겠지만 첫 번째로 서비스하는 Agent는 어떤 역할을 해야 할까에 대해서 고민했습니다. Cluster Finder Data는 키워드의 검색 경로를 보여주지는 않고 있지만 기본적으로 경로를 시각화한 것이고 […]
22년 말 ChatGPT가 세상에 나온 이후에 Tech Industry는 말할 것도 없고 대부분의 산업과 개인의 생활까지 많은 변화가 있었습니다. Listening Mind도 이러한 변화를 적극적으로 수용하면서 서비스에 LLM을 기반으로 한 Feature를 제공해 왔습니다.
2026년은 AI의 폭발적 성장이 기대되는 한 해입니다. AI 시대, 성공전략의 핵심이 ‘데이터’라는 사실은 점점 더 명확해 지고 있습니다. 이미 많은 기업들이 AI 기반의 데이터 전략을 고도화하는 프로젝트를 시작하셨다고 생각됩니다. 엔터프라이즈 ChatGPT나 MS Copilot 도입이 급속하게 증가할 것이고, 기존의 데이터 분석툴, 생산성 도구들과 빠르게 결합하고 있습니다. 이에 기존 리스닝마인드 고객들 또한 ChatGPT나 Copilot 등 AI를 활용해 […]
인공지능 시대의 근본적인 질문 “AI는 어떤 데이터를 보고 판단하는가?” 최근 어도비(Adobe)가 검색엔진최적화(SEO) 플랫폼 Semrush를 인수하며, AI 시대 기업의 핵심 경쟁력이 ‘AI가 어떤 데이터를 보고 판단하도록 만들 것인가’에 달려있음이 명확해졌습니다. 많은 기업이 내부 데이터(CRM, 매출 기록)를 가지고 있지만, “왜 구매했는지, 구매 전 어떤 대안을 탐색했는지”와 같은 소비자의 의도(Intent)와 맥락(Context)을 파악하는 데는 한계를 느낍니다. 이러한 외부 맥락의 부족은 […]
앞서 AI 의사결정의 성공이 ‘기술’이 아닌 ‘기준’의 문제이며, 그 기준이 Ground Truth라는 점을 논의하였습니다. 이제 이러한 구조적 인식을 바탕으로, 각 조직의 역할자들이 “무엇을 할 것인가?“에 대한 구체적인 행동에 대해 고민해 봅시다. AI 시대의 진짜 성공 기준은 단 하나입니다. “AI가 내리는 모든 판단을 ‘책임질 수 있는 기준(Ground Truth)’을 갖추고 있는가?” 이 아티클에서는 기업 내 각 조직의 […]
