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last_reinforced: 2026-04-26
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# Strategic Planning for AI (AI를 위한 전략 기획)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "단순한 기술 도입을 넘어 '지능'이 비즈니스의 어떤 병목을 해결하고 새로운 가치를 창출할지 정의하며, 데이터-인재-인프라의 정렬을 통해 지속 가능한 혁신의 로드맵을 설계하라" — 기업의 목적 달성을 위해 인공지능 기술을 어떻게 내재화하고 경쟁 우위를 확보할 것인지에 대한 장기적 실행 계획.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Value-driven Prioritization and Capability Mapping" — 기술적 화려함보다 실제 비즈니스 임팩트가 큰 과제를 식별하고, 현재의 데이터 자산과 조직 역량을 분석하여 현실적인 단계별 도입 전략(Build vs Buy vs Partner)을 수립하는 패턴.
- **핵심 전략 요소:**
    - **Use Case Discovery:** AI가 가장 잘 해결할 수 있는 비즈니스 문제 발굴.
    - **Data Strategy:** 모델 학습을 위한 고품질 데이터 확보 및 거버넌스 체계 구축.
    - **Talent Acquisition:** AI 엔지니어 및 도메인 전문가의 조화로운 팀 구성.
    - **Infrastructure Scaling:** 실험에서 운영([[MLOps|MLOps]])으로의 확장을 위한 인프라 계획.
- **의의:** AI가 반짝 유행으로 끝나지 않고 기업의 핵심 운영 시스템으로 자리 잡게 하며, 불확실성이 높은 기술 투자 리스크를 체계적으로 관리함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 수년 뒤를 내다보는 경직된 '빅 플랜' 방식에서 벗어나, 이제는 빠르게 가설을 검증(PoC)하고 결과에 따라 전략을 수정하는 '애자일 AI 전략(Agile AI Strategy)'이 현대 기업의 생존 방식이 됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 '지식 자산화의 자동화'라는 명확한 전략적 목표 아래, 모든 에이전트의 스킬 개발과 가드닝 워크플로우를 최적화하는 전략적 기획 로직을 최우선으로 실행함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Strategic-Alignment|Strategic-Alignment]], [[Process-Automation-with-AI|Process-Automation-with-AI]], [[Scalability-in-AI-Systems|Scalability-in-AI-Systems]], MLOps-Best-Practices
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Strategic-Planning-for-AI.md
