아무 AI나 써보고 포기할 것인가? 우리 회사에 맞는 AI 고르는 방법 챗GPT가 세상을 놀라게 하면서 사람들이 본격적으로 AI를 배우고 실무에 적용한 지도 4년 차, 우리는 AI를 잘 사용하고 있는가? 일상에서 AI의 신기한 기능을 가지고 노는 수준을 넘어 업무에서도 활용하기 시작한 지 오래다. 행동력이 빠른 사람은 여러 인공지능을 비교하고 혼용하면서 자연스럽게 이용한다. 반면 누군가는 개념과 용어만 대충 주워듣고 하나를 써보기도 버거워한다. 같은 시간이 흘렀는데 AI를 활용하는 수준은 저마다 다르다. 『우리 회사 AI 전환, 어떻게 시작할까?』는 AI를 일하는 방식 안에 어떻게 녹여야 하는가를 질문한다. 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 등 인공지능의 종류는 많다. 이것들을 전부 활용해 보기란 쉽지 않다. 불량품을 찾아내는 AI에게 재고가 얼마나 있는지를 묻는다거나, 이미지를 생성하는 AI에게 회사에서만 아는 내용을 물으면 제대로 된 결과를 내놓을까? 직무에 따라 생성형 AI가 적합할 수도 있고, 맞춤형 AI가 잘 맞을 수도 있다. 이 책은 우리 회사에 맞는 AI를 찾는 시간을 단축해 준다. 저자는 AI를 선택하기 이전, 기업은 AI를 도구가 아니라 시스템으로 받아들여야 한다고 말한다. AI를 실험해 보는 기술이 아닌, 조직의 전략과 운영 방식을 결정하는 비즈니스 모델로 채택하는 것이 AX(AI Transformation)이다.

추천사 프롤로그 제1장 우리 회사에서는 AI를 잘 활용하고 있을까? 01 제대로 활용하지 못하는 이유 02 개인의 AI 활용과 기업의 AX는 어떻게 다른가? 03 기업의 AX는 무엇인가? 04 국내 기업들의 AX 동향 05 ‘AI를 잘 쓴다’는 것의 진짜 의미 제2장 지금 우리 회사에 필요한 AI는? 01 ‘AI’라는 단어의 안개를 걷어내자 02 사서 쓸 것인가, 만들어서 쓸 것인가 03 기업이 AI로 달성해야 할 4가지 핵심 가치 04 모든 업무에 통하는 만능 AI는 없다 제3장 도구에서 동료가 된 생성형 AI 01 ‘신기하다’에서 멈춘 사람과 ‘업무’로 연결한 사람 02 생성형 AI란 무엇인가? 03 상상력이 비즈니스가 되는 5가지 영역 04 기존 AI와 생성형 AI의 차이 05 우리 회사에 맞는 도구 선택 가이드 06 질문이 곧 능력이다(프롬프트 엔지니어링) 07 팀의 전술로 확산되는 기업형 AI 사용 08 대화형 AI를 넘어 행동하는 에이전트의 시대 09 검색을 넘어 AI에게 선택받는 기술(GEO) 제4장 맞춤형 AI의 가치와 활용 01 맞춤형 AI란 무엇인가? 02 맞춤형 AI의 적용 분야 제5장 맞춤형 AI의 구축과 운영 01 맞춤형 AI 구축의 7단계: 음식 재료부터 완성까지 02 맞춤형 AI 배포 기준: 어디서 어떻게 쓰일 것인가 03 맞춤형 AI의 지속적 개선: 끝나는 AI 프로젝트는 없다 제6장 솔루션 내장형 AI의 활용 01 이미 당신의 책상 위에 와 있는 AI 02 비서가 된 소프트웨어 03 사무실의 풍경을 바꾼 범용 솔루션 내장형 AI 04 전문가의 시간을 아끼는 직무 특화 솔루션 내장형 AI 05 현장의 실수를 막아주는 엔지니어링 솔루션 내장형 AI 06 솔루션 내장형 AI로 일하는 방식을 다시 짜다 07 편리함의 착각: 내장형 AI 활용을 가로막는 진짜 장벽 제7장 AI가 멈추지 않고 달리기 위한 도로와 연료 : AX 인프라와 데이터 체계 01 데이터 기초체력: 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 02 인프라와 파이프라인: AI가 달릴 도로 03 플랫폼과 시각화: AI를 다루는 작업장과 계기판 04 보안과 사람: 안전하고 지속 가능한 AI를 위하여 제8장 협력으로 완성되는 AI 전환 : 누구와, 어떻게 할 것인가 01 혼자 가는 AI 전환은 없다: ‘갑을 관계’를 넘어 ‘동반자’로 02 전략·거버넌스 파트너: 방향을 함께 설계하는 동반자 03 통합 실행 파트너: AI를 실제로 작동시키는 힘 04 클라우드 파트너: AI의 기반을 지탱하는 숨은 엔진 05 작고 빠른 조직들: 이미 답을 찾은 그들을 벤치마킹하라 06 파트너십 3원칙: 결국 ‘사람’이 길을 연다 제9장 AI 전환, 성공을 위한 실행 제언 01 [전략] 욕심을 버리고 속도를 얻는 법 02 [실행] 작게 시작해서 크게 키우는 법 03 [문화] 기술이 아니라 사람이 합니다 에필로그

“우리 회사 업무를 다 알아서 처리해 주는 그런 AI는 없나요?”
그렇다면 얼마나 좋을까요. 하지만 안타깝게도 현실에 그런 마법 같은 AI는 존재하지 않습니다. ChatGPT가 보여준 놀라운 능력 때문에, 많은 이들이 AI를 무엇이든 물어보면 척척 해결해 주는 ‘도깨비방망이’처럼 기대하곤 합니다. 그러나 모든 문제를 완벽하게 해결해 주는 만능 AI는 존재하지 않습니다. 각각의 AI 기술은 저마다의 강점과 명확한 한계를 가지고 있기 때문입니다.
-49p

생성형 AI를 도입하는 일은 기술을 고르는 문제가 아니라, 일을 대하는 태도를 바꾸는 일에 가깝습니다. 작은 시도라도 좋습니다. 목적을 분명히 하고, 직접 써보고, 그 과정에서 배운 것을 다음 선택에 반영해 보십시오. 그렇게 쌓인 경험이 결국 우리 회사만의 AI 활용 방식이 됩니다.
-78p

맞춤형 AI를 기업 안에 제대로 뿌리내리게 만드는 일은, 결국 “AI가 우리 회사의 어디에서 일하게 할 것인가”를 정하는 문제입니다. AI는 만능이 아닙니다. 어디에 투입되느냐, 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 비용을 줄이는 도구가 되기도 하고, 매출을 늘리는 무기가 되기도 하며, 때로는 경영진의 판단을 돕는 참모가 되기도 합니다.
-123p

가장 좋은 학습 데이터는 실험실이나 데이터 레이크가 아니라, 현장에서 실제로 AI를 사용하는 사람들의 판단 속에 존재합니다. 상담사, 심사 담당자, 현업 실무자는 AI의 결과를 그대로 따르기도 하지만, 때로는 “이 결과는 현장 상황과 맞지 않는다”고 판단하여 직접 수정합니다. 이러한 인간의 개입은 단순한 예외 처리나 오류 보정이 아니라, AI가 스스로 학습할 수 없었던 맥락(Context)을 담고 있는 고품질 데이터입니다.
-188p

결국 AI 교육의 목표는 특정 기술을 익히는 데 있지 않습니다. AI를 활용해 일을 다시 생각하고, 더 나은 방식으로 설계하며, 지속적으로 학습하는 조직을 만드는 것, 그 기반을 다지는 데 있습니다. 이 토대 위에서만 AI는 일시적인 유행이 아니라, 조직의 경쟁력을 만들어내는 실질적인 동반자가 될 수 있습니다.
-262p

‘도구’가 아닌 ‘시스템’으로 효과적인 기업의 AI 전환 시작하기 회사에 AI를 도입하려고 하면 뭔가 대단한 기술이 필요한 것처럼 느껴진다. 누군가는 AI를 통한 혁신을 꿈꾸지만, 다른 한편에서는 아직 먼 미래로만 여긴다. AI에 대한 논의는 많아지는데, 내부에서는 무엇을 기대해야 하는지 합의되지 않는다. 우리가 평소 물건을 고를 때 여러 가지를 따지듯, AI 도입도 기업의 성격에 따라 기준을 세워야 한다. 업무혁신 컨설턴트인 저자는 기업 현장에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은가를 고민하고 기술 도입과 전환을 경험해 왔다. 저자는 아무리 좋은 기술이라도 조직 상황에 맞지 않는다면 무용지물임을 강조한다. 그러므로 기업마다 다른 환경과 데이터를 고려해 AI를 선택하는 가이드가 필요하다. 그에 더해 AI에 어떻게 질문하는지, 어떤 데이터를 학습시켜야 하는지에 대해서도 설명하고 있다. AI 시대를 맞이하며 우리는 일자리 존속이 두려운 한편 더 빠른 업무 속도에 대한 기대를 품는다. 같은 일도 사람이 할 때보다 빠르기 때문에 단순하고 반복적인 일은 AI에 맡기고, 사람은 더 의미 있고 가치 있는 일에 시간을 쏟을 수 있다는 기대이다. 인간보다 더 정교하고 빠르다고 해도 결국 무엇을 할 것인지 결정하고 결과에 책임을 지며 마음을 읽고 공감하는 것은 인간만이 할 수 있는 일이다.