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송다혜는 의사결정 아키텍트이자 두구다(Doogooda)의 창업자 겸 CEO로, 고위험 규제 환경에서 데이터를 방어 가능한 행동으로 전환하는 감사 가능한 의사결정 시스템을 구축합니다. 불확실성 하의 의사결정, 배포 중인 AI의 책임성, 헬스케어 및 공공 시스템의 운영 거버넌스에 집중합니다.

송다혜는 의사결정 아키텍트이자 두구다(Doogooda)의 창업자 겸 CEO입니다. 실제 제약조건—용량, 인력, 예산, 정책—하에서 데이터를 방어 가능한 행동으로 전환하는 감사 가능한 의사결정 시스템을 설계합니다. 인과추론, 시나리오 시뮬레이션, 최적화를 결합한 접근법은 설명하고, 스트레스 테스트하고, 감사할 수 있는 의사결정 인프라입니다. 이전에 운영/기술 분야에서 학술 직위를 역임했으며, 헬스케어와 공공 부문 의사결정 맥락에서 일해왔습니다. 불확실성 하의 의사결정, 배포 중인 AI의 책임성, 운영이 왜 근본적으로 고위험 기관에서 거버넌스 문제인지에 대해 글을 쓰고 강연합니다.

송다혜는 의사결정 아키텍트이자 두구다(Doogooda)의 창업자 겸 CEO입니다. 두구다는 불확실성 하에서 기관이 방어 가능한 선택을 할 수 있도록 돕는 감사 가능한 시스템에 집중하는 의사결정 인텔리전스 회사입니다. AI를 예측으로 다루는 대신, 명시적 가정, 시나리오 시뮬레이션, 제약 인식 최적화, 팀이 정당화하고 실행하고 감사할 수 있는 거버넌스 준비 출력물로 구성된 의사결정 인프라를 구축합니다. 그녀의 작업은 실제 운영 제약조건—용량, 인력, 예산, 정책 트레이드오프—에 기반하며, 특히 헬스케어와 공공 시스템 같은 규제된 고위험 환경에서 그렇습니다. 이전에 운영 및 기술 분야에서 학술 직위를 역임했으며, 연구와 응용 환경 모두에서 일해왔습니다. '책임 있는 AI'의 실제 의미, AI 인프라의 정치학, 많은 운영 문제가 왜 궁극적으로 거버넌스 문제인지에 대해 글을 쓰고 강연합니다. 핵심 주제는 트레이드오프와 인센티브, 불확실성 하의 의사결정 품질, 이해관계가 높고 책임이 협상 불가능할 때 신뢰할 수 있는 시스템 설계입니다.

불확실한 시대의 의사결정 아키텍처

예측이 실패할 때 조직의 의사결정을 구조화하는 프레임워크. 트레이드오프 매핑, 가정 문서화, 거버넌스 설계를 다룹니다.

감사 가능한 AI: 설명 가능성을 넘어

기관이 AI 시스템에서 실제로 필요로 하는 것, 현재 접근법이 부족한 이유. 책임성을 위한 실용적 프레임워크.