매출과 이익, 광고 효율과 수익성이 엇갈릴 때 무엇을 살펴봐야 하는지 묻고, 부서별 업무 숫자를 넘어 의사결정이 회사의 손익과 현금흐름에 미치는 영향을 살핀다.

재고를 기업의 선택과 경영 현황이 드러나는 지표로 살펴보며, 적정 재고 판단과 수요·공급의 엇갈림, 현금흐름과 운영의 균형을 다룬다.

기업의 데이터와 인공지능 분석이 의사결정에 활용되는 시대를 배경으로, 데이터가 많아질수록 리더십이 길을 잃기 쉬운 역설을 짚는다. 수치와 알고리즘이 말해 주는 것과 말해 주지 않는 것 사이에서 조직의 의사결정을 살펴본다.

리더십 교육에서 다양한 역량을 배우고도 실제 업무에서 무엇을 해야 할지 모르는 문제를 짚는다. 저자는 여러 회사를 세워 운영한 경험을 바탕으로, 가르칠 내용을 늘릴수록 리더의 책임이 흐려지는 이유를 살핀다.

『검증하는 리더』는 리더십을 카리스마나 성격, 직위가 아니라 ‘업데이트 가능한 판단 시스템’으로 바라본다. 저자는 편견, 목적, 인간관계, 권위, 갈등, 공정성, 사업, 다양성, 조직에 대한 생각을 다시 꺼내 검증한다.

소상공인의 마케팅 실무에 AI를 접목해 환경·내부 역량 분석부터 고객 선정, 사업 모델과 고객 여정 설계, 제안서 작성까지 다룬다. 프레임워크와 로고타루톤 프롬프트를 활용해 실행 결과를 측정하고 다음 전략을 세우는 과정을 살펴본다.

건설사의 수주산업 비즈니스 모델과 이익 실현 구조를 살펴보고, 건설사·신탁사의 관점에서 재무제표를 읽는 방법을 다룬다. 안정성·활동성·현금흐름·자산건전성·수익성 분석을 통해 부실 신호를 식별하는 과정을 정리한다.

소상공인과 컨설턴트를 위한 AI 마케팅 실전서로, 시장·내부 역량 분석부터 고객 설정, 사업 모델과 고객 여정 검토, 제안서 작성까지 다룬다. AI는 분석과 문구 초안을 돕고, 실행과 결과 해석은 현장 사람이 결정하며, 각 주제를 프롬프트와 실행 프로세스, 성과 지표를 통해 살펴본다.

소상공인과 컨설턴트를 위한 AI 마케팅 실전 가이드로, 고객과 시장을 분석하고 전략을 세우는 데 마케팅 프레임워크와 AI를 활용하는 방법을 다룬다. 고객 여정 지도와 그로스 마케팅, 제안서·보고서 작성과 퍼스널 브랜딩도 살펴본다.

소상공인과 컨설턴트를 위한 AI 마케팅 실전서로, PEST·SWOT·STP·BMC 등의 분석 틀과 고객 여정 지도를 활용해 성장 기회를 찾고 실행 결과를 측정하는 과정을 다룬다. AI를 자료 정리와 아이디어 비교, 문구 초안 작성에 활용하되 실행과 해석은 현장 사람이 결정하는 방식도 살핀다.

한 거래처에 매출이 집중된 기업이 공공조달을 새로운 고객처로 검토할 때 필요한 시장 구조와 계약 절차, 진입 준비를 살핀다. 매출 구조 점검부터 비용·수익성 판단, 납품 실적 활용과 해외 시장까지 다룬다.

부동산 관련 숫자를 표로만 살펴볼 때 놓치기 쉬운 값의 분포와 경계를 지도에서 확인하는 방식을 다룬다. 지도 위에서 값의 차이와 기회가 모이는 양상을 살펴본다.

반도체 산업에서 미래 수요를 예측해 생산과 투자를 결정하는 과정과 공급이 실제로 나타나기까지 걸리는 시간이 부족과 과잉의 반복에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다.

반도체 사업에서 수요 정보가 늦게 확정되는 가운데 생산과 공급에 관한 결정은 먼저 내려야 하는 시간차를 다룬다. 고객과 시장의 수요 신호를 읽는 문제를 살핀다.

허버트 사이먼의 삶과 사상을 다시 살피며, 행위자의 인지와 환경의 신호, 조직의 위계가 서로 맞물려 제한된 합리성 이론을 이루는 과정을 다룬다.

AI와 자동화가 지식노동에 미치는 영향이 커지는 가운데, 이 책은 문제를 규정하고 질문을 세우며 AI의 답을 판단하는 인간의 역할과 사고·판단의 중요성을 다룬다.

AI 에이전트가 실제 업무를 맡도록 역할과 목표, 정보와 도구, 권한 및 승인 절차를 명확히 하는 문제를 다룬다. 업무 선정과 판단·실행 결과의 검증, 오류 발생 시 책임 경계와 비용 통제도 살펴본다.

조선소와 자동차 생산 라인, 공항, 반도체 공장, 위성 등 산업 현장에서 디지털 트윈이 활용되는 변화를 살펴본다. 현실을 복제한 디지털 세계에서 먼저 시험하고 실패해 답을 찾은 뒤 현실에 적용하는 방식과, 이로 인해 달라지는 의사결정의 순서를 다룬다.

데이터를 다루는 기술보다 문제를 정의하고 현실을 읽는 사고에 주목하며, 데이터 탐색과 모델링, 분석 결과의 스토리라인 구성까지 살핀다. 데이터에서 의미 있는 이야기를 발견해 문제 해결과 실제 활용으로 이어가는 과정을 다룬다.

버핏, 베이조스, 머스크 등 열 명의 인물이 내린 의사결정 사례를 통해 그들의 판단 방식과 도구를 살펴본다. 펀드를 접은 선택, 후회를 묻는 질문, 로켓의 구성부터 따져 본 접근을 소개한다.

AI가 코드 작성의 비용과 시간을 낮춘 시대에, 기존 IT 프로젝트의 계약서·감리 기준·대가산정 가이드·방법론을 살펴보고 AI 활용을 프로젝트 조건으로 어떻게 설정할지 다룬다.

학습민첩성을 단순히 머리가 좋은 능력이 아니라 실패를 설계하는 일로 살피며, 제품 실험이나 시장 탐색처럼 실패 비용을 낮출 수 있는 영역과 의료·안전·바이오 임상처럼 실패 비용이 높은 영역을 구분한다.

프랜차이즈 영업관리와 점포개발, 상권분석 현장을 경험한 저자가 가맹점주에게 제안을 전달하는 방법을 다룬다. POS 데이터와 AI를 활용한 매장 진단, 본사의 지침을 점주의 이익으로 설명하는 방식도 소개한다.

AI를 활용한 개발로 제안 금액이 낮아지고 수주가 이뤄지는 상황을 다룬다. 프로젝트가 시작된 뒤 개발 속도와 수행사에 남는 결과가 어떻게 달라지는지 살핀다.