복잡한 프로그래밍 언어를 다룰 줄 아는 엔지니어에게 소프트웨어 구현이 집중되던 과거와 달리, 기술이 인간의 언어를 배우면서 ‘코드 없는 혁신’의 시대가 왔다고 설명한다.

데이터와 AI가 비즈니스의 핵심이 된 시대에도 조직이 성과를 내지 못하는 원인을 ‘데이터 역설’로 살피고, 데이터 홍수 속에서 의사결정이 마비되는 구조를 분석한다. 통합 솔루션 프레임워크와 13가지 원칙을 통해 데이터에서 인사이트와 실행으로 이어지는 흐름을 제시하며, 데이터 역설이 개인과 사회로 확장되는 양상도 다룬다.

기업들이 AI를 도입하고 투자하는 가운데, AI로 지속 가능한 수익을 내는 곳은 드물다. 모델 성능이나 최신 기술 트렌드에 주목하는 것만으로는 수익으로 이어지지 않는다는 문제를 짚는다.

생성형 AI 시대 기업의 과제는 기술을 도입하는 데 그치지 않고 살아남는 방법을 찾는 데 있다. 막연한 기술 낙관론을 배제하고 비즈니스 현장의 해법을 다루며, 100일간의 실행 로드맵(AX-5D)을 제시한다.

기업들이 최신 GPU와 데이터 창고에 투자해도 비즈니스 현장의 구체적인 질문에 답하지 못하는 AI에 한숨을 쉬는 상황을 짚는다. 말 잘하는 AI에 집중해온 흐름과 기업 현장에서 필요한 AI 사이의 간극을 다룬다.

산업과 일상에 자리 잡은 AI를 어디서부터 어떻게 적용할지 살핀다. 개념 이해와 영향 해석에서 실무 적용과 성과 완성으로 이어지는 흐름에 따라 AI 활용을 다룬다.

생성형 AI가 보고서 작성과 데이터 분석 등을 맡는 시대에 팀장과 리더의 불안을 짚고, AI가 리더를 대체하는 것이 아니라 리더의 역할을 다시 정의한다고 본다. AI를 얼마나 쓰는지보다 AI와 어떻게 일하는지가 팀 성과를 가른다는 관점을 다룬다.

기업에서 AX 팀을 맡은 팀장들의 고민에서 출발해, AI 전환을 추진하는 현장의 어려움과 경영진이 원하는 답을 다룬다. 기업 현장의 시행착오를 거친 저자의 워크플로우를 소개한다.

AI 프로젝트가 반복해서 실패하는 원인을 살펴보고, 기획 단계의 타당성 검토부터 개발·설계·구현·운영상의 리스크 관리까지 점검할 17가지 핵심 질문과 체크리스트를 프로젝트 흐름에 맞춰 제시한다.

월마트가 위기를 기회로 바꾸며 디지털 플랫폼 기업이자 인공지능과 데이터로 무장한 테크 기업으로 탈바꿈한 과정을 살핀다. 월마트의 10년 여정을 분석해 기술 도입에 치중하다 고객에게 외면당한 기업들에 ‘고객 관점의 혁신’에 대한 실천적 답안을 제시한다.

AI를 검색창처럼 질문하는 데 그치지 않고, CEO와 임원 등 조직의 리더가 AI에게 지시하고 대화해야 한다고 주장한다. 지은이가 고안한 ‘AI 큐레이션’과 ‘AI 스토밍’도 다룬다.

브랜드 에이전트를 실제로 구축할 때 필요한 기획·설계·데이터·개발·운영의 실무 과정을 다루고, 광고회사·개발사·브랜드 조직이 활용할 템플릿과 체크리스트를 소개한다.

금융업의 업무 방식과 경쟁 구조가 AI로 바뀌는 가운데, 금융인이 일하는 현장에서 필요한 AI 전략과 활용법을 살펴본다. 대출 심사와 리스크 관리, 리서치, 고객 상담 등 글로벌 금융사의 AI 활용 사례를 다룬다.

AI가 답을 제시해도 방향은 질문하는 인간이 정한다는 관점에서, AI 리터러시와 교육혁신부터 가치 창출과 업무 자동화, 인간-AI 협업, 초개인화와 비즈니스 모델 재편까지 살펴본다. AI와 함께 성장하며 변화에 대응할 사고의 기준을 제안한다.

AI가 미용 산업, 특히 헤어 분야의 구조와 경험을 어떻게 바꾸는지 살피고, 개인 맞춤형 추천과 가상 시뮬레이션, AI 교육 사례를 통해 기술의 현재를 다룬다. 데이터 편향과 윤리, 인간 전문가의 역할이라는 미래 과제도 함께 제시한다.

AI가 미용 산업, 특히 헤어 분야의 구조와 경험을 어떻게 바꾸는지 살피고, 개인 맞춤형 추천과 가상 시뮬레이션, AI 교육 사례를 통해 기술의 현재를 다룬다. 데이터 편향과 윤리, 인간 전문가의 역할도 미래 과제로 제시한다.

보이지 않는 B2B 성장의 구조를 ‘Growth Engine’이라는 프레임으로 살피고, 마케팅과 세일즈, 조직과 데이터의 연결이 반복 가능한 성장 시스템을 만드는 방식을 설명한다. AI가 감과 경험에 머물던 의사결정을 구조화하고 확장하는 방법도 다룬다.

AI를 비롯한 디지털 기술은 효율성을 높이는 수단을 넘어 디지털 비즈니스의 가치 창출에서 핵심 역할을 한다. 생성형 AI에서 산업 특화형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 이어지는 AI의 진화를 살펴본다.

패션 기업이 촬영과 콘텐츠 제작에 AI를 활용해 운영 효율을 높이는 방법과, 속도와 품질을 안정적으로 높이기 위한 실무 기준을 다룬다. 룩북·영상·모델·데이터 활용에서 AI를 어디에 어떻게 적용할지 살펴본다.

디지털 전환으로 복잡해진 품질경영 활동의 변화와 저항을 짚고, 미래 방향과 실행 방안을 다룬다. 인더스트리 4.0의 흐름과 핵심 기술, 제조업에서 스마트 기술의 역할을 살펴보며 기존 품질관리에서 디지털·실시간 관리로 전환하는 과정과 품질 4.0의 특징, 구현 동기와 장애 요소, 적용 효과를 설명한다.

AI 도입만으로 성과가 보장되는 것은 아니며, 기술을 실행과 성과로 연결하는 조직문화가 중요하다고 살핀다. 성과를 AI를 통한 일의 증강과 실행·학습의 순환으로 설명하고, 목적과 원칙, 업무 프로세스, 리더십, 평가와 보상, 조직구조 등을 재설계하는 방안을 제시한다.

공공기관 팀장이 AI 업무를 맡아 현장에서 겪은 3년의 기록으로, 한글 문서와 AI의 충돌, 공공조달, AI 채용의 현실을 살펴본다.

Web3 시대의 인간 중심 디지털 경제를 구상하며, 개인이 데이터와 지식, 창작물의 소유권과 통제권을 갖는다는 관점에서 BizAuto MainNet의 철학과 기술을 살핀다. 블록체인과 AI의 융합, 데이터 주권형 AI 생태계, 토큰 이코노미와 보안·거버넌스 구조를 다루고 기술을 움직이는 인간의 철학을 제시한다.

정부 부처와 공공기관이 디지털 전환과 AI·데이터 기반 행정을 추진해도 현장의 일하는 방식이 바뀌지 않거나 담당자들의 피로가 커지는 상황을 짚는다. 기술과 행정의 단절을 잇고 조직의 변화를 이끌 AI 거점 리더를 위한 실전 플레이북이다.