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#AI 거버넌스
2개의 포스트
특집Enterprise AI PlaybookStanford Digital Economy Lab
2026.05.17스탠퍼드가 51개 AI 도입을 해부했다 — 95%가 실패할 때 5%는 무엇을 다르게 했나
스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Erik Brynjolfsson)가 *5개월 동안 51개 기업의 AI 도입 사례*를 인터뷰로 해부했다. 결론: **기술이 어려운 게 아니라 조직이 어렵다**. 가장 힘든 과제의 *77%는 비가시 비용*(변화 관리·데이터 품질·프로세스 재설계). *61%는 한 번 실패한 뒤 성공*했다. 인력 35%를 가장 강력하게 막은 건 *현장이 아니라 법무·HR·리스크 부서*. 에이전틱 AI는 20%에 불과하지만 *생산성 중앙값 71%*로 다른 모델(40%)을 압도. *MIT NANDA의 95% 실패율* 충격 발표 후 스탠퍼드가 내놓은 5%의 해부도 — 한국 기업이 *지금 당장* 읽어야 할 *2026 엔터프라이즈 AI 플레이북* 완전 해설.
코어닷투데이76분
기술PROV-O데이터 프로비넌스
2026.04.07데이터의 족보를 추적하라: W3C PROV-O 완전 정복
당신이 보는 데이터, 정말 믿을 수 있나요? 2013년 W3C가 발표한 PROV-O는 '데이터의 족보'를 추적하는 국제 표준이다. AI 딥페이크와 가짜뉴스의 시대, 이 13년 된 표준이 왜 지금 가장 뜨거운 기술이 되었는지 추적한다.
코어닷투데이57분