필수정보

AI 전문가와 사업기획 전문가가 함께 쓴,
기업의 AI 활용 가능성과 도입효과에 대한
가장 ‘현실적인’ 해설과 조언!

수많은 책과 온갖 영상 자료, 강연 등 AI 관련 정보는 손만 뻗으면 무엇이든 얻을 수 있을 만큼 넘쳐납니다. 그런 정보들을 보면 기업에서 AI를 이용하면 뭔가 엄청난 결과를 얻을 것 같기도 합니다. 그런데 여전히 많은 경영자와 관리자가 이런 고민을 합니다.

‘AI가 좋다는 건 알겠는데, 우리 기업도 AI를 활용할 수 있는 걸까?’
‘AI를 도입하면 돈도 많이 들 텐데 그만한 효과가 있을까?’

아무리 정보가 많아도 각각의 기업 현실에서 AI를 활용할 수 있는지, 또 기대효과가 어떨지가 막연하기 때문이죠. 그러다 보니 우리나라 기업의 AI 도입률이 경제 경쟁국들에 비해 현저히 낮은 수준에 머물러 있습니다.

이 책은 그런 고민에 대한 가장 현실적인 답과 조언을 담았습니다. 즉, AI가 각 산업영역 및 경영활동(직무)별로 어떤 변화를 가져올지, 기업 현실에 적합한 AI 활용방안은 무엇인지, AI를 도입하려면 어떤 단계별 준비가 필요한지, 투자 대비 효과를 높이는 방법은 무엇인지에 대한 명확한 분석과 해석을 제시하고 있습니다. 여기에 내용 이해를 돕는 다양한 장치를 두었습니다. 각 내용에 맞춰 LG CNS, 포스코, 스타벅스, 세일즈포스닷컴 등의 AI 혁신사례를 소개하고, 챗GPT의 분석과 비교하는 방식을 통해 내용의 신뢰도를 높였습니다. 책 서두에는 기본적인 AI 상식을 쉽게 풀어서 독자들이 본 내용에 앞서 AI의 현주소와 미래 발전 가능성을 이해하도록 했습니다. 또 AI에 관한 좀 더 깊은 내용을 알고 싶은 독자들을 위해 인공 신경망의 발전 등의 내용을 별도의 부록으로 담았습니다. 특히 이 책이 돋보이는 점은 AI 전문가와 사업기획 전문가의 공저를 통해 내용의 전문성과 활용성을 동시에 추구했다는 데 있습니다. 정보가 많은 것과 그것을 현실에 적용할 수 있느냐는 다른 문제일 것입니다. 이 책은 경영 리더들이 너무 많은 정보로 인해 생긴 막연한 환상과 불안에서 벗어나 현실적 시각에서 AI 도입 여부를 결정하는 데 큰 도움을 줄 것입니다.

프롤로그_ 왜 경영자와 관리자가 AI에 ‘적극적으로’ 관심을 가져야 할까?

[AI 활용사례 1] 〈IBM〉 최초의 AI 플랫폼, 왓슨(Watson)

1부 요점만 훑어보는 AI 기본 상식

01 AI의 뜻부터 알아보자
AI는 한마디로 뭐다? / 기존 소프트웨어와는 뭐가 다를까? / AI와 로봇은 같은 걸까, 다른 걸까? / AI 개발에 모라벡의 역설이 언급되는 이유
02 머신 러닝, 딥 러닝, 빅 데이터… 대체 뭐가 다르지?
머신 러닝 / 딥 러닝 / 빅 데이터
03 AI는 어떤 원리로 작동하는 걸까?
퍼셉트론, 사람의 신경망을 구현해 낸 알고리듬
04 AI를 똑똑하게 만드는 3가지 학습방법
05 지도·비지도·강화학습은 어떤 경우에 활용할까?
06 챗GPT는 뭐가 특별한 걸까?
생성형 AI의 능력은 짜깁기다? / 사람 일을 대체하는 시대를 앞당기는 기술
07 AI가 정말 우리 삶을 바꿀 수 있을까?
AI로 인한 변화가 크게 와 닿지 않는 이유 / 누가 AI의 주도권을 쥐게 될까?

2부 AI가 산업에 어떤 도움이 되는지 알아보자

1장 AI는 제조업을 어떻게 변화시킬 수 있을까?

Book Review

01 제조업을 특별히 따로 다루는 이유
02 스마트 팩토리가 공장을 어떻게 바꾼다는 걸까?
‘스마트’한 ‘팩토리’란? / 완전 자동화가 정말 가능할까? / AI가 스마트 팩토리에 기여하는 현실적인 역할

〈AI를 활용한 공정 혁신 사례〉
[혁신 사례 1] 〈LG CNS〉 AI 빅 데이터 플랫폼, DAP
[혁신 사례 2] 〈포스코〉 AI 용광로
[혁신 사례 3] 〈훼스토〉 AI를 활용한 유지·보수·품질관리 및 에너지 사용 예측
[혁신 사례 4] 〈테슬라〉 소프트웨어 중심 공장(SDF, Software Defined Factory)

2장 AI가 제조업 프로세스 혁신에 도움이 될까? (with 챗GPT)

01 제품개발 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
제품개발 ① 상품기획 / 제품개발 ② R&D

[AI 활용사례 2] 〈인실리코 메디슨〉 신약개발 AI 플랫폼, PHARMA.AI

02 구매와 공급망관리(SCM) 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
구매 / 공급망관리(SCM)

[Column] 4차 산업혁명이 일어나기는 하는 걸까?

3장 AI가 서비스산업 혁신에 도움이 될까?

01 AI의 효과를 가장 많이 볼 수 있는 산업 영역은?
02 엔터테인먼트산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
죽어 가던 음악시장을 살려 낸 AI / 더 혁신적인 변화가 가능할까?

[Column] 스포티파이의 수익성 저하가 보여주는 AI의 역설

03 모빌리티산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
AI를 통해 가장 획기적인 변화가 기대되는 산업 / 자율주행을 넘어 공간혁명을 꿈꾸다
04 전문가 서비스산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
전문가 서비스산업 (1) 의료 / 전문가 서비스산업 (2) 법률 / 전문가 서비스산업 (3) 회계 및 컨설팅
05 교육산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
06 금융산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
07 유통산업에 AI가 기여할 수 있는 역할

4장 AI는 기업경영에 어떤 도움을 줄 수 있을까? (with 챗GPT)

Book Review

01 AI 도입효과 확인을 위한 주요 경영관리 활동의 구분
02 경영전략(사업기획, 사업개발)에 AI를 활용하면 도움이 될까?
03 마케팅에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 3] 〈스타벅스〉 스타벅스 디지털 플라이휠

04 재무(회계)관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
05 인사관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
06 판매관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 4] 〈세일즈포스닷컴〉 아인슈타인

07 고객서비스에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 5] 〈이케아〉 AI 챗봇, 빌리

08 어떤 영역에 먼저 활용하는 게 좋을까?

3부 AI를 실제 경영현장에 적용해 보자

01 AI 활용효과를 높이는 7단계 접근방법
AI 적용단계 ① 목표를 명확히 하라 / AI 적용단계 ② 데이터를 모으는 방법을 찾아라 / AI 적용단계 ③ 쉬운 방법부터 시작하라 / AI 적용단계 ④ 사람 손이 가는 프로세스를 최소화하라 / AI 적용단계 ⑤ 경영진이 관심을 가져라 / AI 적용단계 ⑥ 성과를 측정하고 업그레이드하라 / AI 적용단계 ⑦ 연결하고 확장하라
02 지금 바로 업무에 활용할 수 있는 AI 서비스
① 시장동향 파악 - 코파일럿 / ② 회의록 정리 - 클로바노트, 에이닷 / ③ 번역 - 구글, 마이크로소프트, DeepL(딥엘) / ④ 이커머스 마케팅 서비스 - 스토어링크
03 AI 도입에 도움이 되는 정부 지원사업을 알아보자
① (과학기술정보통신부) 정보통신산업진흥원 / ② (과학기술정보통신부) 정보통신기획평가원 / ③ (중소벤처기업부) 중소기업기술정보진흥원, 스마트제조혁신추진단 / ④ (산업통상자원부) 한국산업기술진흥원 / ⑤ (산업통상자원부) 한국산업기술기획평가원
부록_ 인공 신경망과 주요 AI 관련 용어 풀이
부록 ① 딥 러닝과 관련 기술(인공 신경망)의 진화
부록 ② 인공 신경망의 한계 및 해결방법
부록 ③ 활성화 함수
부록 ④ AI가 일을 편하게 하기 위한 방법론

왜 경영관리자가 AI에
‘적극적’으로 관심을 가져야 할까?

때때로 정체하는 경향을 보이더라도 AI는 계속해서 발전하고 진화할 것입니다. 그리고 어느 순간에 가랑비에 옷 젖듯 자연스럽게 우리 일상에 스며들겠죠. 하지만 기업 입장은 다릅니다. 시간이 지난다고 해서 AI가 경영에 자연스럽게 활용되지는 않기 때문이죠. 기업이 AI를 활용하려면 ‘데이터’를 비롯해서 전사적으로 미리 준비해야 할 것들이 많습니다. 그런 준비가 되어 있지 않다면 아무리 좋은 AI 도구도 무용지물이 될 수 있습니다. 이것이 바로 경영관리자가 AI에 ‘적극적으로’ 관심을 가져야 하는 이유입니다. 이 책은 AI를 효과적으로 활용하기 위해 경영 리더들이 관심의 초점을 어디에 맞춰야 하며, 그에 따라 전사적으로 어떤 준비를 해야 하는지를 상세히 안내하고 있습니다.

‘1부’에서는 AI에 대한 기본적인 이해를 돕기 위해 핵심적인 AI 상식을 간추려 쉽게 풀어주고 있습니다. AI의 기본적인 원리와 개념, 현재의 발전상황과 앞으로의 진화 가능성을 알아야 현실적인 활용 가능성을 이해할 수 있기 때문입니다.

‘2부’에서는 먼저 우리나라 산업의 큰 축을 이루는 제조업 분야에서 AI가 어떤 변화를 일으킬 수 있는지 알아보고 제조업 프로세스의 핵심인 제품개발과 SCM 영역에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 알아봅니다. 특히 제조업 분야의 핵심 화두인 ‘공장 자동화(Smart Factory)’의 현주소와 미래 모습을 상세히 분석하고 있습니다. 또 엔터테인먼트, 모빌리티 등 각 서비스산업 분야에서 AI가 기여할 수 있는 역할과 함께 경영전략, 마케팅, 재무 등 경영활동별 AI 활용 가능성에 대해 알아봅니다.

‘3부’에서는 AI 도입을 고려하거나 계획하고 있는 기업들을 위해 AI 도입효과를 높이는 7단계 접근방법을 제시합니다. 또 바로 업무에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구들을 소개하고, AI 도입과 관련한 정부의 다양한 지원정책을 소개합니다.
마지막으로 ‘부록’에서는 딥 러닝 및 인공 신경망의 진화, AI 방법론 등 AI에 관한 보다 깊은 정보를 알고 싶은 독자들을 위한 내용을 소개하고 있습니다. 경영 환경은 끊임없이 변화하고, 변화의 순간 망설이는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 이 책은 기업 생존을 넘어 지속 가능한 성장을 이루려는 경영 리더에게 ‘왜 지금이 AI 도입의 적기이며, 이를 위한 과감한 도전과 변화가 필요한지’를 명확히 보여줄 것입니다.