구글 폼 설문 결과 자동 분석, 수익화 실패의 매몰비용 오류
단순 업무 자동화의 CPM(Cost Per Mille)은 사실상 제로에 수렴한다. 국세청 기타소득 분류 기준 강화로, 어설픈 자동화 수익은 세무조사의 표적이 될 […]
단순 업무 자동화의 CPM(Cost Per Mille)은 사실상 제로에 수렴한다. 국세청 기타소득 분류 기준 강화로, 어설픈 자동화 수익은 세무조사의 표적이 될 […]
AI 컨설팅 시장의 평균 제안서 채택률은 15% 미만이며, 프로젝트 수주 실패 시 발생하는 매몰 비용은 평균 40시간의 비청구 노동력으로 환산된다.
생성형 AI가 쏟아내는 정보의 CPM(1천회 노출당 비용)은 제로에 수렴하고 법적 책임 리스크는 기하급수적으로 증가한다. 국세청은 AI 기반 자동화 수익 모델의
무료 컨설팅의 유료 전환율은 통계적으로 5%를 밑돈다. 국세청은 플랫폼 기반 프리랜서의 위장된 재능기부를 사업소득 누락의 주요 통로로 지목하며, 이는 잠재적
국내 SaaS 시장 구독료는 분기별 평균 7%씩 상승하지만, 소규모 사업장의 생산성 증명 지표는 제자리걸음이다. 검증되지 않은 DX 도구의 무분별한 도입은
OpenAI의 GPT Store는 진입장벽 없는 수익화 모델로 포장되지만, 실상은 상위 1%에 트래픽이 집중되는 제로섬 게임이다. 극소수 성공 사례 이면에는 유의미한
사내 Q&A 챗봇 구축의 핵심은 화려한 기술 구현이 아닌 쿼리당 비용(Cost Per Query) 통제와 데이터 오염으로 인한 법적 책임 리스크
대다수 기업의 AI 프로젝트 예산은 숨겨진 API 호출 비용과 데이터 처리 수수료로 인해 평균 40% 이상 초과 집행된다. 특히 AI
2023년 플랫폼 종사자 3명 중 1명은 월 소득 100만원 미만으로 집계된다. 기업이 직원 N잡을 방치할 경우, 법인세 리스크 전가 및
AI 기반 회의록 자동화는 시간당 생산성을 극대화하는 솔루션으로 각광받는다. 하지만 국세청의 사업소득 분류 기준 강화로 단순 서비스 제공자의 세무 리스크는