1. AI를 인간의 ‘뇌’로 이해해보자

• 인간지능 vs. 인공지능
  • 인간의 뇌: 전두엽·두정엽 등 부위 별로 기능이 다르며, 좌뇌와 우뇌가 잘하는 역량이 다름
  • 인공의 뇌(AI 모델): 디자인 잘하는 모델, 수학 추론에 강한 모델, 코딩 특화 모델 등 장단점·특화 영역이 서로 다름
• 여러 AI 모델을 조합해, 기업/사용자 목적에 맞춘 인공지능을 만들고,
  • 그 지능이 ‘손발(액션 기능)’을 수행하게 함으로써 AI 서비스가 완성됨

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2. 생성형 AI 파운데이션 모델과 AI 서비스 시장의 확장

• 생성형 AI로 인해 대화형·추론형·멀티모달 모델이 폭발적으로 발전 중
  • 현재 많이 활용되는 AI 분류
• 과거에는 대규모 모델 개발을 특정 대기업만 운용하던 시대였다면,
  • 이제 오픈소스 모델(DeepSeek, LLaMA 등)의 등장으로 AI 서비스 개발이 쉬워짐
• AI 인프라(클라우드, GPU, 메모리 등)가 좋아질수록,
  • 이를 활용한 AI 서비스는 더 빠르게, 더 넓게 확산될 전망

3. AI 전담팀이 필요한 이유

“AI 전담팀은 단순 IT 부서가 아니라, 회사 업무에 맞춰 ‘적합한 AI’를 ‘채용·교육·활용’하는 HR 관점의 팀이다.”

1. AI 활용은 계속 늘어남
   • “우리 업무에도 AI를 접목할까?” 하는 수요가 앞으로 더욱 증가
   • 전담팀이 없으면 빠른 도입과 활용, 유지관리가 어려움(HR 분야처럼 채용, 관리, 교육을 전담팀에서 해야함)
2. 급속한 기술 변화를 실시간으로 따라가야 함
   • 매일같이 새 모델·서비스·업데이트소식이 쏟아져나옴
   • 전담팀이 있어야 구축 → 적용 → 피드백 → 업그레이드 프로세스를 민첩하게 반복할 수 있음
3. 중소기업이라면 외부 ‘AI 전문 서비스 회사’ 활용

   • AI 인력·인프라 구축 비용이 부담될 경우,

   • 외부 전담팀(전문기업)과 협력하여 업무 분석 → 모델 적용 → 사용 교육 전 과정을 함께할 수 있음

     → 이것이 원더스랩이 하는 일!

5. [기술 이해] DeepSeek-R1, 강화학습(RL), Chain-of-Thought(CoT), MoE