최근 글로벌 핵심기업은 디지털 플랫폼(Digital Platform)을 구축하여, 자사의 디지털 역량(Digital Capability)을 중심으로 비즈니스 생태계를 이끌고 있다. 또한 발전된 인공지능(기계학습)의 기술로 데이터를 분석하고, 이에 기반을 둔 상품 및 서비스를 개발하고 있다. 디지털 플랫폼은 파트너, 공급 업체 및 고객 커뮤니티가 사업적인 이익을 위해 디지털 프로세스 및 역량을 공유ㆍ개선ㆍ확장할 수 있는 비즈니스 중심의 프레임워크로 정의된다. 디지털 플랫폼의 의미는 디지털 역량을 통해 변화의 동인을 포착하고, 고객의 문제를 해결하는 것에 존재한다. 이러한 의미에서 전통적인 플랫폼과 디지털 플랫폼의 차이는 디지털 기술에 대한 전문성을 바탕으로, 이를 해당 산업에 적용하는 디지털 역량에 존재한다. 모든 조직이 디지털 플랫폼을 구축하여 비즈니스 생태계에서 리더의 역할을 수행할 수는 없지만, 모든 조직에는 현실적으로 디지털 플랫폼 전략이 요구된다. 기술 관점에서 디지털 플랫폼은 IT시스템, 소비자 경험, 사물인터넷, 데이터 및 분석, 생태계 기반 등으로 5가지 영역으로 이루어져 있다. 이러한 영역은 구체적으로 핵심시스템, 산업 운영생태계 시스템 등의 다양한 하위 기술 요소들로 구성되어 있다. 최근에는 인공지능이 이러한 디지털 플랫폼의 5가지 기술 영역 중 핵심적이고 중심적인 데이터 및 분석 시스템을 대체하면서 작업을 수행하고 있다. 즉 인공지능은 기계학습(machine learning)기반의 새로운 데이터 및 분석 시스템이라고 이해 할 수 있다. 또한 인공지능은 디지털 플랫폼의 비즈니스 측면에서 타 영역과 시너지 효과를 내어 거래비용(탐색 및 공통비용) 감소와 품질 악화방지 기능을 수행한다. 특히 인공지능은 필터링, 디지털 큐레이션 등에 활용되어 효과적ㆍ효율적인 디지털 플랫폼 구축 및 운영에 필수적이다. 이러한 인공지능(기계학습)은 데이터와 알고리즘에 의해 차별화가 이루어지고 있다. 하지만, 오픈소스를 통해 라이선스 및 공유되는 알고리즘 보다는 데이터에 더 의존적이다. 따라서 인공지능 활용될 수 있는, 사용목적에 맞는 품질이 우수한 데이터셋이 중요함으로 도메인의 특성 혹은 해결하고자 하는 태스크(task)에 적합한 데이터를 직접 수집ㆍ생성하는 것이 바람직하다.