# 2.6.3. AI의 적용 대상 산업에 대한 지식 엔지니어들은 수학적 능력과 프로그래밍 능력을 갖추고도 비즈니스 측면의 활용이나 사업에 애를 먹는 경우가 많습니다. 비즈니스 현장에서 뛰는 사람들 만이 아는 감각이라는 것도 무시할 수 없습니다. AI를 이용한 데이터 분석이 아무리 정밀하게 이뤄진다고 해도 그것이 "매출 향상"과 "업무 효율화"같은 구체적인 개선이나 결과로 이어지지 않는다면 별 의미가 없게 됩니다. 비즈니스 지식(도메인 지식)은 "무엇 때문에 AI를 도입할 것인가"또는 "왜 AI가 필요한가", "어떤 가설과 접근이 유효한가"등, 업무에 있어서 본질적인 과제를 해결하는 것에 관한 것을 말합니다. 엔지니어에 의해 만들어진 AI를 적절한 업계에 소개하고 어떤 AI가 필요한지 전략을 수립하는 분들을 "AI 디렉터"또는 "IT 컨설턴트"라고 합니다. 구체적으로는, 마케팅 지식, 재무제표 읽는 법 등 종사하는 직종에 따라 매우 다양할 수 있습다. 또한 지식 뿐만 아니라 현장의 문제를 발견하고 이를 해결할 수 있는 가설을 세우는 사고력, 제안력, 수치를 분석하여 전달하는 커뮤니케이션 능력 등의 비즈니스 능력도 필요 할 것 입니다. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://sdc-james.gitbook.io/onebook/2.-1/2.6.-ai-3/2.6.3.-ai.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.