경영 리더를 위한 AI 활용 안내서: Management By AI

기업의 AI 활용 가능성과 투자효과에 대한 가장 현실적인 해설과 조언

채수윤 , 배유석 지음

아틀라스북스 2024년 11월 11일 출간 국내도서 : 2024년 11월 20일 출간

작품소개

책소개

수많은 책과 온갖 영상 자료, 강연 등 AI 관련 정보는 손만 뻗으면 무엇이든 얻을 수 있을 만큼 넘쳐납니다. 그런 정보들을 보면 기업에서 AI를 이용하면 뭔가 엄청난 결과를 얻을 것 같기도 합니다. 그런데 여전히 많은 경영자와 관리자가 이런 고민을 합니다.
‘AI가 좋다는 건 알겠는데, 우리 기업도 AI를 활용할 수 있는 걸까?’
‘AI를 도입하면 돈도 많이 들 텐데 그만한 효과가 있을까?’
아무리 정보가 많아도 각각의 기업 현실에서 AI를 활용할 수 있는지, 또 기대효과가 어떨지가 막연하기 때문이죠. 그러다 보니 우리나라 기업의 AI 도입률이 경제 경쟁국들에 비해 현저히 낮은 수준에 머물러 있습니다.

이 책은 그런 고민에 대한 가장 현실적인 답과 조언을 담았습니다. 즉, AI가 각 산업영역 및 경영활동(직무)별로 어떤 변화를 가져올지, 기업 현실에 적합한 AI 활용방안은 무엇인지, AI를 도입하려면 어떤 단계별 준비가 필요한지, 투자 대비 효과를 높이는 방법은 무엇인지에 대한 명확한 분석과 해석을 제시하고 있습니다.
여기에 내용 이해를 돕는 다양한 장치를 두었습니다. 각 내용에 맞춰 LG CNS, 포스코, 스타벅스, 세일즈포스닷컴 등의 AI 혁신사례를 소개하고, 챗GPT의 분석과 비교하는 방식을 통해 내용의 신뢰도를 높였습니다. 책 서두에는 기본적인 AI 상식을 쉽게 풀어서 독자들이 본 내용에 앞서 AI의 현주소와 미래 발전 가능성을 이해하도록 했습니다. 또 AI에 관한 좀 더 깊은 내용을 알고 싶은 독자들을 위해 인공 신경망의 발전 등의 내용을 별도의 부록으로 담았습니다. 특히 이 책이 돋보이는 점은 AI 전문가와 사업기획 전문가의 공저를 통해 내용의 전문성과 활용성을 동시에 추구했다는 데 있습니다.
정보가 많은 것과 그것을 현실에 적용할 수 있느냐는 다른 문제일 것입니다. 이 책은 경영 리더들이 너무 많은 정보로 인해 생긴 막연한 환상과 불안에서 벗어나 현실적 시각에서 AI 도입 여부를 결정하는 데 큰 도움을 줄 것입니다.

목차

프롤로그_ 왜 경영자와 관리자가 AI에 ‘적극적으로’ 관심을 가져야 할까?

[AI 활용사례 1] 〈IBM〉 최초의 AI 플랫폼, 왓슨(Watson)

1부 요점만 훑어보는 AI 기본 상식

01 AI의 뜻부터 알아보자
AI는 한마디로 뭐다? / 기존 소프트웨어와는 뭐가 다를까? / AI와 로봇은 같은 걸까, 다른 걸까? / AI 개발에 모라벡의 역설이 언급되는 이유
02 머신 러닝, 딥 러닝, 빅 데이터… 대체 뭐가 다르지?
머신 러닝 / 딥 러닝 / 빅 데이터
03 AI는 어떤 원리로 작동하는 걸까?
퍼셉트론, 사람의 신경망을 구현해 낸 알고리듬
04 AI를 똑똑하게 만드는 3가지 학습방법
05 지도·비지도·강화학습은 어떤 경우에 활용할까?
06 챗GPT는 뭐가 특별한 걸까?
생성형 AI의 능력은 짜깁기다? / 사람 일을 대체하는 시대를 앞당기는 기술
07 AI가 정말 우리 삶을 바꿀 수 있을까?
AI로 인한 변화가 크게 와 닿지 않는 이유 / 누가 AI의 주도권을 쥐게 될까?


2부 AI가 산업에 어떤 도움이 되는지 알아보자

1장 AI는 제조업을 어떻게 변화시킬 수 있을까?

01 제조업을 특별히 따로 다루는 이유
02 스마트 팩토리가 공장을 어떻게 바꾼다는 걸까?
‘스마트’한 ‘팩토리’란? / 완전 자동화가 정말 가능할까? / AI가 스마트 팩토리에 기여하는 현실적인 역할

〈AI를 활용한 공정 혁신 사례〉
[혁신 사례 1] 〈LG CNS〉 AI 빅 데이터 플랫폼, DAP
[혁신 사례 2] 〈포스코〉 AI 용광로
[혁신 사례 3] 〈훼스토〉 AI를 활용한 유지·보수·품질관리 및 에너지 사용 예측
[혁신 사례 4] 〈테슬라〉 소프트웨어 중심 공장(SDF, Software Defined Factory)

2장 AI가 제조업 프로세스 혁신에 도움이 될까? (with 챗GPT)

01 제품개발 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
제품개발 ① 상품기획 / 제품개발 ② R&D

[AI 활용사례 2] 〈인실리코 메디슨〉 신약개발 AI 플랫폼, PHARMA.AI

02 구매와 공급망관리(SCM) 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
구매 / 공급망관리(SCM)

[Column] 4차 산업혁명이 일어나기는 하는 걸까?

3장 AI가 서비스산업 혁신에 도움이 될까?

01 AI의 효과를 가장 많이 볼 수 있는 산업 영역은?
02 엔터테인먼트산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
죽어 가던 음악시장을 살려 낸 AI / 더 혁신적인 변화가 가능할까?

[Column] 스포티파이의 수익성 저하가 보여주는 AI의 역설


03 모빌리티산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
AI를 통해 가장 획기적인 변화가 기대되는 산업 / 자율주행을 넘어 공간혁명을 꿈꾸다
04 전문가 서비스산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
전문가 서비스산업 (1) 의료 / 전문가 서비스산업 (2) 법률 / 전문가 서비스산업 (3) 회계 및 컨설팅
05 교육산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
06 금융산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
07 유통산업에 AI가 기여할 수 있는 역할

4장 AI는 기업경영에 어떤 도움을 줄 수 있을까? (with 챗GPT)

01 AI 도입효과 확인을 위한 주요 경영관리 활동의 구분
02 경영전략(사업기획, 사업개발)에 AI를 활용하면 도움이 될까?
03 마케팅에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 3] 〈스타벅스〉 스타벅스 디지털 플라이휠

04 재무(회계)관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
05 인사관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
06 판매관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 4] 〈세일즈포스닷컴〉 아인슈타인

07 고객서비스에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 5] 〈이케아〉 AI 챗봇, 빌리

08 어떤 영역에 먼저 활용하는 게 좋을까?


3부 AI를 실제 경영현장에 적용해 보자

01 AI 활용효과를 높이는 7단계 접근방법
AI 적용단계 ① 목표를 명확히 하라 / AI 적용단계 ② 데이터를 모으는 방법을 찾아라 / AI 적용단계 ③ 쉬운 방법부터 시작하라 / AI 적용단계 ④ 사람 손이 가는 프로세스를 최소화하라 / AI 적용단계 ⑤ 경영진이 관심을 가져라 / AI 적용단계 ⑥ 성과를 측정하고 업그레이드하라 / AI 적용단계 ⑦ 연결하고 확장하라
02 지금 바로 업무에 활용할 수 있는 AI 서비스
① 시장동향 파악 - 코파일럿 / ② 회의록 정리 - 클로바노트, 에이닷 / ③ 번역 - 구글, 마이크로소프트, DeepL(딥엘) / ④ 이커머스 마케팅 서비스 - 스토어링크
03 AI 도입에 도움이 되는 정부 지원사업을 알아보자
① (과학기술정보통신부) 정보통신산업진흥원 / ② (과학기술정보통신부) 정보통신기획평가원 / ③ (중소벤처기업부) 중소기업기술정보진흥원, 스마트제조혁신추진단 / ④ (산업통상자원부) 한국산업기술진흥원 / ⑤ (산업통상자원부) 한국산업기술기획평가원

부록_ 인공 신경망과 주요 AI 관련 용어 풀이
부록 ① 딥 러닝과 관련 기술(인공 신경망)의 진화
부록 ② 인공 신경망의 한계 및 해결방법
부록 ③ 활성화 함수
부록 ④ AI가 일을 편하게 하기 위한 방법론

책 속으로

강화학습은 앞서 설명했듯이 결과 값에 대해 보상을 함으로써 최종 결과(출력) 값이 보다 정확해지게 하는 학습방법입니다. 사람이 사회에 적응하고 성장해 가는 과정과 가장 유사한 학습방식으로, 필자는 이것이 AI를 학습시키는 가장 핵심적인 방법이라고 생각합니다.
애완견을 키워 본 독자라면 강아지가 주인이 원하는 행동을 했을 때 보상을 줌으로써 그 행동을 지속하도록 훈련시킨 경험이 있을 것입니다. 예를 들어 강아지가 배변판에만 용변을 보게 하려면 엉뚱한 곳에 용변을 보면 야단을 치고 배변판으로 데려 가 여기서 용변을 보라고 말해야 합니다. 이러면 비록 강아지가 말을 알아듣지는 못해도 분위기는 충분히 이해하겠죠. 그러다 어느 날 강아지가 배변판에다 용변을 보면 쓰다듬어 주고 칭찬을 해 줍니다. 강아지마다 다르겠지만, 이런 훈련을 1~2주 하다 보면 강아지가 배변판의 사용목적을 사람처럼 이해하게 됩니다.
이와 같이 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그 결과에 대한 보상이나 벌칙을 줌으로써 원하는 방식으로 행동하게 하는 것이 강화학습 방법입니다.
〈1부 내용 중에서〉

게다가 아쉽게도 완전 자동화가 극한의 효율을 가져다 주지도 못합니다. 스티브 잡스는 아이폰이 나오기 훨씬 이전에 애플 컴퓨터를 만들면서 꿈의 공장을 목표로 완전 자동화를 시도했다가 실패했습니다. 심지어 아이폰을 만들 때는 많은 근로자를 투입해서 제조하는 공장에 외주를 맡기기도 했습니다. 꿈의 공장과는 상당한 거리가 있었죠. 테슬라 역시 완전 자동화를 시도하다가 실패를 겪었습니다.
그럼 왜 이렇게 완전 자동화에 실패하는 걸까요?
첫째, 완전 자동화에 들어가는 과도한 투자비 때문입니다. 실제로 사람은 쉽게 할 수 있는 섬세한 작업이나 복잡한 작업을 로봇으로 대체하려는 시도가 많았지만, 대부분 많은 투자비를 쏟아붓고도 작업 자체를 구현해 내지도 못하는 결과로 끝나고 말았습니다.
둘째, 완전 자동화가 이루어지면 오류가 발생했을 때 해당 오류의 발견과 수정이 조기에 이루어지지 못할 뿐 아니라, 오류의 수정이 다른 공정까지 차질을 빚게 하는 경우가 많기 때문입니다.
〈2부 내용 중에서〉

유통산업에서 AI를 기반으로 한 신기술은 단지 기존 사업의 효율성과 가치 상승에만 도움을 주는 것이 아니라 사업 영역을 확장하고 사업모델을 변화시키는 견인차 역할을 합니다. 특히 아마존은 여러 빅 테크 기업 중에서도 무인점포, 드론을 이용한 물류 등 신기술을 사용한 효율성 개선을 가장 적극적으로 추진하고 있습 니다.
이 기업이 신기술을 적극적으로 받아들이는 이유는 신기술을 사용한 새로운 사업모델을 통해 그동안 진출하지 못했던 유통시장 영역에 진출할 수 있기 때문입니다. 한 예로 최근 아마존이 신규 사업으로 추진하고 있는 약국 서비스인 ‘아마존 파머시(Amazon Pharmacy)’를 들어 보겠습니다.
아마존은 2018년에 온라인 약국 서비스기업인 필팩(Philpack)을 인수해 브랜드 이름을 아마존 파머시로 바꾸고 나서 처방약 배송 서비스 대상지역을 미국 50개 주 전체로 확대했습니다. 그리고 2023년 1월에는 구독형 의약품 처방 서비스인 ‘알엑스패스 (RxPass)’를 출시했습니다. 이 서비스를 구독하는 사용자가 월 5달러의 정액요금을 내면 주기적으로 처방받아야 하는 만성질환 약을 보다 편하게 무료로 받아 볼 수 있습니다.
〈2부 내용 중에서〉

판매관리는 다수의 최종 고객을 직접 상대하는 영역과 대리점, 유통점이나 기업 고객을 상대하는 영역으로 구분할 수 있습니다. 이 중에서 후자의 경우가 AI를 활용하여 효과를 거둘 수 있는 영역입니다. 키 어카운트(Key Account, 핵심적인 대형 고객) 중심으로 고객과의 커뮤니케이션 및 거래 관련 데이터를 내부에 축적하고, 챗봇과 같은 자동화된 커뮤니케이션을 통해 고객이 보다 쉽게 요구사항을 전달하고 확인할 수 있게 한다면 비교적 적은 투자로도 고객 니즈를 조기에 파악하고 판매관리 역량을 향상시키는 효과를 거둘 수 있습니다.
챗GPT도 다음과 같이 판매관리 분야에 AI를 활용했을 때의 효과에 대해 자신감 있는 의견을 내놓았습니다.
〈2부 내용 중에서〉

AI 활용을 위한 가장 핵심적인 활동은 바로 ‘데이터를 모으는 것’입니다. 아무리 기대효과가 높더라도 데이터를 모을 수 있는 적절한 방법이 없다면 AI 활용 자체가 불가능합니다. 아쉽게도 AI 도입 전에 AI를 활용할 만한 데이터를 갖추고 있는 기업은 거의 없습니다. 특히 중소기업이라면 평소 관리하는 데이터 수가 많지 않기 때문에 AI 활용에 필요한 데이터를 갖추고 있을 가능성이 매우 낮습니다.
따라서 AI를 활용하려면 우선 데이터를 모으는 방법과, 그 데이터를 분석하고 결과를 도출하기 위한 AI 학습방법은 무엇인지부터 확인해야 합니다. 이 과정에서 목표를 이루기 위한 투자금액과 데이터를 모으는 시간이 얼마나 필요한지를 자연스럽게 확인하게 됩니다. 그러면 투자금액 및 기간 대비 기대효과와 함께 ROI(투자수익률)도 자연스럽게 확인할 수 있습니다.
〈3부 내용 중에서〉

출판사 서평

왜 경영관리자가 AI에
‘적극적’으로 관심을 가져야 할까?

때때로 정체하는 경향을 보이더라도 AI는 계속해서 발전하고 진화할 것입니다. 그리고 어느 순간에 가랑비에 옷 젖듯 자연스럽게 우리 일상에 스며들겠죠. 하지만 기업 입장은 다릅니다. 시간이 지난다고 해서 AI가 경영에 자연스럽게 활용되지는 않기 때문이죠. 기업이 AI를 활용하려면 ‘데이터’를 비롯해서 전사적으로 미리 준비해야 할 것들이 많습니다. 그런 준비가 되어 있지 않다면 아무리 좋은 AI 도구도 무용지물이 될 수 있습니다. 이것이 바로 경영관리자가 AI에 ‘적극적으로’ 관심을 가져야 하는 이유입니다.

이 책은 AI를 효과적으로 활용하기 위해 경영 리더들이 관심의 초점을 어디에 맞춰야 하며, 그에 따라 전사적으로 어떤 준비를 해야 하는지를 상세히 안내하고 있습니다.
‘1부’에서는 AI에 대한 기본적인 이해를 돕기 위해 핵심적인 AI 상식을 간추려 쉽게 풀어주고 있습니다. AI의 기본적인 원리와 개념, 현재의 발전상황과 앞으로의 진화 가능성을 알아야 현실적인 활용 가능성을 이해할 수 있기 때문입니다.
‘2부’에서는 먼저 우리나라 산업의 큰 축을 이루는 제조업 분야에서 AI가 어떤 변화를 일으킬 수 있는지 알아보고 제조업 프로세스의 핵심인 제품개발과 SCM 영역에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 알아봅니다. 특히 제조업 분야의 핵심 화두인 ‘공장 자동화(Smart Factory)’의 현주소와 미래 모습을 상세히 분석하고 있습니다. 또 엔터테인먼트, 모빌리티 등 각 서비스산업 분야에서 AI가 기여할 수 있는 역할과 함께 경영전략, 마케팅, 재무 등 경영활동별 AI 활용 가능성에 대해 알아봅니다.
‘3부’에서는 AI 도입을 고려하거나 계획하고 있는 기업들을 위해 AI 도입효과를 높이는 7단계 접근방법을 제시합니다. 또 바로 업무에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구들을 소개하고, AI 도입과 관련한 정부의 다양한 지원정책을 소개합니다.
마지막으로 ‘부록’에서는 딥 러닝 및 인공 신경망의 진화, AI 방법론 등 AI에 관한 보다 깊은 정보를 알고 싶은 독자들을 위한 내용을 소개하고 있습니다.

경영 환경은 끊임없이 변화하고, 변화의 순간 망설이는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 이 책은 기업 생존을 넘어 지속 가능한 성장을 이루려는 경영 리더에게 ‘왜 지금이 AI 도입의 적기이며, 이를 위한 과감한 도전과 변화가 필요한지’를 명확히 보여줄 것입니다.

작가정보

저자(글) 채수윤

서울대학교 공대를 졸업했고, 동 대학교에서 경영학 석사학위를 받았다. 글로벌 경영컨설팅업체 액센츄어에서 통신·전자산업 분야의 경영컨설턴트로 일했으며, 이후 싸이월드를 운영한 인터넷기업 SK커뮤니케이션즈 그리고 SK텔레콤, 삼성전자를 거치면서 소프트웨어, 통신, 전자 등 ICT산업 전반을 두루 경험했다. 삼성전자에서는 신사업 발굴과 경영전략 수립 업무를 담당하며 제조공정의 고도화와 관련한 프로젝트를 수행했고, 알파고와 이세돌의 대국을 통해 AI가 세상에 널리 알려지기 전에 과제 책임자로서 AI를 활용한 사업화를 검토했다.
현재는 오랜 직장생활에서 얻은 경험을 폭넓게 전하고 활용하고 싶어서 저술, 강의와 기업자문 활동을 하는 한편, 벤처기업 임원으로서 경험의 경계를 확장하는 데 몰두하고 있다.
주요 저서로는 《늘 숫자에서 막히는 직장인을 위한 실전 회계상식》이 있다.

저자(글) 배유석

서울대학교 공대를 졸업하고 동 대학원에서 석사학위를 받았으며, KAIST에서 인공지능으로 박사학위를 받았다. 미국 국립표준연구원(NIST)에서 연구원으로 보안 인공지능에 관한 연구를 했고, 그 후 삼성전자 DM연구소에서 영상처리에 관한 연구를 진행했으며, 벤처기업인 휴노테크놀로지 연구소장을 지냈다. 산업통상자원부의 경기스마트산단 사업단장을 역임하고 산업통상자원부, 과학기술부, 중소벤처기업부의 정책기획과 사업기획에 참여하고 있다.
현재 과학기술부 그랜드 ICT 센터장, 한국공학대학교 소프트웨어대학 학장 및 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다.
주요 저서로는 《산업 디지털 전환; 대전환 시대의 성공 요건》(공저)이 있다.