AI의 확산으로 마케팅이 특정 부서에서 조직 전체의 활동으로 확장되는 변화를 다룬다. 전사적 마케팅 체제 아래 각 부서의 경험과 데이터를 AI로 분석해 고객의 언어로 전환하는 방식을 제시한다.

생성형 AI가 업무 도구가 되면서 기업이 소비하는 토큰을 새로운 생산 자원으로 다룬다. AI 비용을 단순히 줄이는 것이 아니라 토큰을 어떻게 관리할지 살핀다.

골목 상권 자영업자가 재고 폐기와 줄어드는 방문객, 배달 서비스 선호 증가로 겪는 고민을 다룬다. 전산망 도입 여력이 부족하고 주방에 익숙한 이들에게 기술 도입이 어렵게 느껴지는 상황을 살핀다.

한국에서는 낯선 어피닛이 인도에서 앱 ‘트루밸런스’를 국민 앱으로 키우고, 모두를 위한 금융을 향해 나아가는 10년의 도전과 서바이벌 과정을 담는다.

인공지능 경쟁과 생성형 인공지능의 등장 이후 AI가 추론하고 도구를 사용하며 행동하는 에이전트로 발전하는 흐름을 살핀다. 인공지능이 인간을 넘어서는 순간 대한민국의 생존은 무엇에 달렸는지 묻는다.

경영정보시스템이 데이터 관리 시스템에서 예측·판단·실행을 지원하는 가치 창출 플랫폼으로 변화하는 과정을 다룬다. ERP·CRM·SCM과 생성형 AI, RAG, AI 에이전트를 연결해 기업 변화와 경영·데이터·기술을 결합하는 조직의 가치 창출 능력을 설명한다.

경영정보시스템이 데이터 관리 체계에서 예측·판단·실행을 지원하는 가치 창출 플랫폼으로 변화하는 과정을 다룬다. ERP·CRM·SCM과 생성형 AI, RAG, AI 에이전트를 통해 기업의 변화와 경영·데이터·기술을 결합해 가치를 만드는 조직의 능력을 살핀다.

제안활동의 기본 원리부터 문제 발견, 아이디어 발상, 개선효과 산출과 제안서 작성까지의 과정을 살피고, 디지털 기술과 생성형 AI를 활용한 변화 방향을 설명한다. 특히 제안자와 AI의 협업 모델인 AI Co-Suggestion의 프로세스와 사례를 다룬다.

AI 에이전트가 시장자료를 분석해 제품군의 성장세 둔화를 진단하고 대응 시나리오와 발표자료 초안을 마련하는 사례를 통해, AI가 업무의 기본 구조를 준비하는 모습을 다룬다.

머스크의 제1원칙 사고와 비용 구조를 바꾸는 혁신 방식, 기업 간 기술·인력·데이터·자본의 순환을 살핀다. 나아가 우주산업의 인프라·서비스·응용 시장을 구분해 화성으로 가는 길목의 기술과 표준, 한국 기업의 참여 지점을 묻는다.

기업이 AI를 도입해도 고객 경험과 일하는 방식의 재설계가 없으면 성과로 이어지기 어렵다고 짚는다. 고객이 돈을 내는 이유를 선택의 용이성, 예측 가능성, 실패 불안의 감소에서 찾는다.

2015년 작은 매대에서 향기 브랜드 라비주얼을 시작한 백근엽이 제품과 브랜드를 키우고 사업의 구조를 만들어온 10년을 담았다. 고객의 언어와 후기를 데이터로 바라보며 향을 기술과 지식재산으로 확장하고, 자영업을 회사의 구조로 바꾸어가는 과정과 시행착오를 살펴본다.

AI 도입이 단편적인 도구 활용에 머무는 이유를 낡은 경영 방식에서 찾고, AI로 업무의 80%를 대체했을 때 달라질 회사의 모습과 리더가 붙들어야 할 경영의 본질을 살펴본다.

생성형 AI가 보고서 작성 시간을 줄이는 상황에서, 이 책은 AI 시대의 실존적 불안과 조직의 성과 정체 사이에 놓인 질문을 다룬다.

기업 성과와 조직 문화 개선을 위한 전략적 독서 경영을 다루며, 구성원별 독서 전략과 사내 독서 동아리 운영, 디지털 도구를 활용한 지식 관리 기법을 소개한다.

콘텐츠와 지식재산을 온체인 자산으로 전환해 새로운 수익 모델을 구축하는 방안을 다룬다. 콘텐츠를 소유·축적·거래할 수 있는 미디어 자산으로 정의한다.

HR을 조직이 인재를 관리하고 활용하는 일로 설명하고, AI 시대에 조직 안에서 어떤 일이 중요해지는지 살펴본다.

AI 도구 도입이 데모와 PoC의 성공에 그치고 현장 업무 변화와 성과로 이어지지 않는 문제를 짚으며, 기술 도입보다 현장 실행의 구조화에서 해법을 찾는다.

AI 도입에도 조직 성과로 이어지지 않는 문제를 살피며, 기술 자체의 부족보다 현장의 문제와 업무 흐름, 데이터, 권한에 주목한다.

생성형 AI, AI Agent, 데이터 플랫폼과 자동화 도구가 기업과 공공기관 등 여러 조직에 도입되고 있지만, 책은 AI 도입만으로 AX가 성공하거나 성과가 만들어지는 것은 아니라고 설명한다. AX를 AI 도입 프로젝트와 구별해 살펴본다.

생성형 AI가 보고서 작성과 자료 분석 등 일상 업무에 들어온 상황에서, 『AI 시대, 일의 재설계』는 AI 도입을 둘러싼 업무 활용의 어려움과 조직의 과제를 다룬다.

스마트팩토리와 MES·ERP를 도입해도 생산성 향상이 정체되고 불량·재고 문제와 설비 고장이 반복되는 원인을 의사결정 구조에서 찾는다. 피지컬 AI를 현장 데이터를 바탕으로 예측하고 대안을 판단하는 기술로 설명한다.

AX 경영을 AI 도구의 단순한 추가가 아닌, 기업의 전략과 가치사슬, 업무 프로세스, 조직 역할 및 의사결정 방식을 다시 설계하는 전사적 전환으로 다룬다. 에이전틱 AI가 목표를 과제로 나누고 데이터와 도구, 여러 시스템을 활용해 업무 결과를 만드는 실행 수단임을 설명한다.

AI가 자료 조사와 보고서·기획안 작성 속도를 높이는 가운데, 조직이 더 나은 판단을 하고 있는지 살펴본다. 정보 과잉과 대화 감소, AI의 매끄러운 답을 수용하며 조직의 결정이 비슷해지는 현상을 다룬다.