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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 ​ ​ #경영전략 #기업혁신전략 #가치창출전략 #생산유통전략 #가치사슬이론 #오픈이노베이션 #개방혁신전략 ​ ​ ​ 신사업을 하려면 사업 전략 기획 뿐아니라 프로그램을 개발하는 개발자도 경영 전략에 대한 인사이트가 필요 합니다. ​ ​ 시장에 대한 기회요인과 필요한 기술을 찾고 투입 되는 생산 비용과 효율성을 확보하는 것은 디지털 기업이 성공하는 필수적이고 핵섬적인 전략 요소가 될 것입니다. (실패하지 않으려면) (경영전략.사업전략) 기업의 가치 창출 전략 이론 ​ (1) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) (2) 자원 기반 관점 (Resource-Based View, RBV) 역량 확보 전략 (3) 헨리 체스브로(Henry Chesbrough) 개방형 혁신(Open Innovation) 이론 (4) 블루 오션 전략 (Blue Ocean Strategy) https://couplewith.tistory.com/668 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis)은 기업의 활동을 여러 단계로 나누어 각 단계에서 가치를 창출하는 방식을 분석하는 도구입니다. ​ 이 기법은 1985년 마이클 포터가 제안한 것으로, 기업 내부의 활동을 기본 활동과 지원 활동으로 구분하여 분석합니다. 이를 통해 기업은 각 활동에서 발생하는 비용과 가치를 파악하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) 2. 지원 활동 (Support Activities) ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) ​ ​ 1.1.내부 물류 (Inbound Logistics) ​ 설명: 원재료의 수급 및 저장, 재고 관리 등을 포함합니다. 예시: 자동차 제조업체...

PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming

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PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming  Authors: Tongshuang Wu, Ellen Jiang, Aaron Donsbach, Jeff Gray [초록] LM을 사용하면 새로운 ML 기능의 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있지만, 많은 실제 애플리케이션에는 단일 LLM 실행을 통해 쉽게 처리할 수 없는 복잡한 작업이 포함됩니다. 최근 연구에 따르면 여러 LLM 실행을 함께 연결하면(한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 됨) 사용자가 이러한 보다 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있으며 보다 투명하고 제어 가능한 방식으로 인식되는 것으로 나타났습니다. 그러나 자체 LLM 체인을 작성할 때 사용자에게 무엇이 필요한지는 아직 알려지지 않았습니다. 이는 AI 전문가가 아닌 사람이 AI 주입 애플리케이션 프로토타입을 작성하는 데 대한 장벽을 낮추는 핵심 단계입니다. 이 작업에서는 LLM 체인 작성 프로세스를 살펴봅니다. 우리는 파일럿 연구를 통해 사용자가 체인 단계 간 데이터 변환과 여러 세부 수준에서 체인 디버깅을 지원해야 한다는 사실을 발견했습니다. 이러한 요구를 해결하기 위해, 우리는 시각적 프로그래밍 체인을 위한 대화형 인터페이스인 PromptChainer를 설계했습니다. 4명의 디자이너 및 개발자와의 사례 연구를 통해 우리는 PromptChainer가 다양한 애플리케이션에 대한 프로토타입 제작을 지원하고 체인을 더욱 복잡한 작업으로 확장하고 low-fi 체인 프로토타입 지원에 대한 공개 질문으로 결론을 내렸습니다. PromptChainer: 시각적 프로그래밍을 통해 대규모 언어 모델 프롬프트 연결 1 INTRODUCTION 대규모 언어 모델(LLMs)은 인공 지능(AI)으로 프로토타입을 작성하는 새로운 가능성을 소개했습니다 [18]. 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련된 GPT-3 [3] 및 Jurassic-1 [10]과 같은 모델은 인문...

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