디지털 전환에 따르는 리스크와 내부통제를 살피고, COSO 프레임워크와 IIA의 3선 모델을 활용한 접근을 다룬다. AI 감사와 알고리즘, 가상자산 및 블록체인의 거버넌스·통제, 디지털 감시사회의 법률적 쟁점도 살펴본다.

『AI 브랜드 에이전트』는 고객이 AI 에이전트에게 묻고 추천받아 구매하는 시대에, AI가 이해할 수 있는 언어로 브랜드를 설명하는 방법을 다룬다. 플랫폼에 빼앗긴 고객 관계를 되찾고 브랜드만의 전문적 케어를 자동화하는 방안을 제시한다.

밀리의서재가 10년 동안 축적한 회원들의 독서 데이터를 통해 그동안 변화해 온 독서 양상을 살펴보고, 앞으로의 독서 전망을 다룬다.

『한 권으로 끝내는 AI 전환』은 생성형 AI가 조직의 업무 방식을 바꾸는 가운데, AI를 생산성과 경쟁력을 높이는 자산으로 활용하기 위한 전환 과정을 다룬다. AI 전환(AX)의 개념과 데이터, 대규모 언어모델(LLM), RAG, Agent 등을 소개한다.

지식 노동의 자동화가 진행되는 시대에 경영컨설팅의 역할이 어떻게 달라지는지 살핀다. AI가 데이터 분석과 보고서 작성을 맡는 가운데, 인간 컨설턴트가 맥락을 짚고 질문을 설계하며 기계를 지휘하는 전략적 파트너로서 창출할 가치를 다룬다.

스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 시대에 기업의 업무 방식이 어떻게 달라질 수 있는지 살피고, AI를 제대로 작동시키는 기반으로 온톨로지의 중요성을 다룬다.

기업의 AI 도입 성과를 가르는 요소로 리더십을 살피고, 리더가 직접 AI를 활용하며 문제를 정의하고 판단 기준과 사람·AI의 역할 경계를 설계하는 AX 리더십을 다룬다.

환경·인권·AI라는 흐름이 하나의 경영 체계로 연결되는 방식을 다루며, ESG 실무에서 무엇을 어떻게 시작할지 고민하는 상황을 설명한다.

DX의 성숙과 AX의 확산이라는 변화 속에서 과거의 성공 방정식과 숫자에 갇힌 사후 관리자로 여겨지던 CFO를 다룬다. 데이터 중심의 비즈니스 전환과 인공지능 전환에 대응하는 경영 아키텍처와 전략을 제시한다.

스마트 팩토리와 제조 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 산업용 로봇, MES·ERP 등 제조업의 핵심 기술을 살펴본다. 기술 도입에도 생산성이 오르지 않거나 업무가 복잡해지는 문제를 기술 자체보다 활용 방식과 관련해 다룬다.

『AX DISCOVERY』는 AI 전환을 어디서 시작할지, AI와 사람이 각각 무엇에 집중할지, 개인의 AI 활용을 조직 변화로 어떻게 연결할지 살펴보는 실무 가이드다. AI 기능이나 도구 사용법을 넘어, AI 도입 뒤 달라져야 할 업무 기준과 사람의 역할을 다룬다.

고객이 AI에게 질문하고 답변 속에서 브랜드를 발견하는 시대에, 이 책은 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략을 제안한다. AI 검색의 작동 원리와 콘텐츠 평가·랭킹 기준, 테크니컬 GEO, 사용자 질문에 내포된 의도를 다룬다.

코딩이나 터미널 명령을 몰라도 회의록 정리와 고객 답장 같은 반복 업무를 스킬로 줄이는 방법을 다룬다. 외부 자료를 연결하고 웹 매출 데이터를 대시보드로 만드는 과정을 따라가며 실전 AI 활용을 살펴본다.

미국 FDA 대응을 넘기 어려운 장벽이 아니라 철저히 준비한 기업이 딛고 올라설 사다리로 바라본다. 승인 요령을 나열하는 데 그치지 않고 CEO의 의사결정, 조직 설계, 공급망 관리와 브랜드를 FDA 대응의 관점에서 다룬다.

인간만이 사고와 학습의 주체인지 질문하며, 사업체 조직이 의사결정과 책임을 맡는 법인으로 인정되는 점을 살펴본다. 또한 AI가 인간과 조직의 판단과 결정을 대체하거나 보완하는 가운데 제기되는 행위 주체와 책임의 문제를 다룬다.

AI 시대에는 아이디어를 만들고 제품과 서비스를 출시하며 적은 인원으로 회사를 운영하기가 쉬워졌지만, 경쟁자가 빠르게 늘어나 사업 성공은 더욱 어려워졌다고 설명한다.

자본·설비·데이터·플랫폼 중심에서 지능 중심으로 옮겨가는 경영 환경을 살펴보고, 지능을 설계하고 운용하는 일이 경쟁우위의 기준이 되는 변화를 다룬다.

『선제적 내부감사』는 기존 내부감사가 사고 이후에 움직이는 이유를 짚고, ERP 기반 정형 데이터 분석의 한계를 넘어 비정형 데이터와 외부 공개 정보를 결합하는 통합 데이터 분석 방법론을 제시한다.

AI 시대에 경영이 어떻게 바뀌어야 하는지 묻고, 리더가 붙들고 내려놓을 것과 새로 설계할 것을 살핀다. 대부분의 AX 도입이 실패하는 이유를 진단하고, AX를 단순한 AI 도입이 아닌 조직의 재설계로 바라보며 조직의 AI 준비도를 측정한다.

『영업의 재설계』는 CRM을 도입하고도 성과를 내지 못한 기업의 문제를 전략·프로세스·데이터·실행 구조의 부재에서 살핀다. 세계적 기업들의 사례와 데이터를 바탕으로 AI 시대에 성과를 만드는 영업 조직이 무엇을 준비하고 어떻게 다시 설계해야 하는지를 다룬다.

급변하는 기업 환경에서 AI 기술이 기업 경영 방식과 정보 시스템 구조를 어떻게 바꾸는지 살펴본다. 또한 인적·물적 자원의 효율적 관리와 데이터 기반 의사결정을 경쟁우위 확보와 연결해 다룬다.

AI가 상품 추천, 콘텐츠 제작, 고객 응대에 활용되는 온라인 판매 환경을 배경으로, 1인 기업과 1인 브랜드 운영자를 위한 AI 기반 이커머스 전략을 다룬다. 생성형 AI가 이커머스 시장에 가져오는 변화와 그 속에서 이들 사업자가 대응할 방안을 살핀다.

인공지능 기술이 의료 산업과 병원 경영에 가져오는 변화를 분석한다. 병원의 운영 효율성, 재정 안정성, 환자 만족도와 의료 품질 향상 과제를 다루며, 이를 해결하기 위한 AI 기반 병원 경영 시스템을 제시한다.

기업 현장에서는 생성형 AI 도입을 넘어 자동화 단계로 나아가는 데 어려움을 겪고 있다. 이 책은 AI 전환이 기술보다 조직에 달려 있다고 보고, 혁신 기술과 실용화 사이의 시간차를 살핀다.