AI 상식 사전

김지현 지음

크레타 2025년 06월 27일 출간 국내도서 : 2025년 06월 27일 출간

작품소개

책소개

급변하는 AI 시대의 핵심 동향과 기술, 미래 사회 변화에 깊이 있는 통찰을 담은 신간 《AI 상식 사전》이 출간됐다. 이 책은 인공지능(AI)이 인간의 일상에 빠르게 스며드는 지금 이 시기에 기초 개념부터 최신 기술 동향, 그리고 개인과 사회에 미치는 영향까지 AI 관련 지식을 총 50개의 핵심 키워드로 풀어낸 가장 실용적인 안내서다. 《AI 상식 사전》은 GPU, NPU, QPU 같은 AI 하드웨어의 기본 구조 설명부터 시작해, 챗GPT로 시작된 생성형 AI의 모든 것, AI 추론과 디지털 트윈, AGI(범용 인공지능) 등의 기술과 AI 일자리, AI 리터러시 같은 사회적 논의까지 AI와 관련한 이슈를 폭 넓게 다룬다. 기술 중심의 AI 해설서를 넘어, “왜 지금 AI를 이해해야 하는가?”에 대한 통찰을 제공한다.
신간 《AI 상식 사전》은 우리가 살아가면서 꼭 알아야 할 AI 상식 50가지를 신중하게 골라 기술을 잘 모르는 사람도 쉽게 읽도록 꾸몄다. 재미있고 쉽게 AI 영역에 다가가게 해 비전공자도, 전문가도 AI를 삶의 한 영역으로 받아들이게 한다.

목차

작가의 말

01 AI의 두뇌는 어떻게 생겼을까? GPU와 HBM
02 인류의 난제를 풀어줄 양자컴퓨터 QPU
03 AI 탄생의 핵심 머신러닝과 딥러닝
04 글에서 보고 듣는 AI로의 진화 LLM과 LWM
05 AI가 스스로 생각한다? 추론 모델
06 AI를 위한 주유소 데이터센터
07 스마트폰 속 인공지능 클라우드 FM과 온디바이스 AI
08 저 멀리 클라우드보다 가까운 엣지 컴퓨팅
09 AI도 선생님이 필요하다 RAG와 프롬프트 엔지니어링
10 웹과 앱을 넘어선 생성형 AI
11 플랫폼 다음의 AI 에이전트 이코노미
12 스마트폰 다음의 AI홈
13 도로 위의 눈 자율주행과 컴퓨터 비전
14 공장을 자동으로, 스마트하게 디지털 트윈
15 모두의, 모두에 의한, 모두를 위한 오픈소스 AI
16 차고, 쓰고, 입는 모든 사물의 인터넷화 웨어러블과 IoT
17 복, 듣고 말하는 AI로의 진화 멀티모달
18 디지털 트랜스포메이션의 NEXT AX
19 똑똑한 AI로 학습시켜 주는 합성 데이터
20 뛰어난 AI를 위한 파인튜닝, 지식 증류, 프롬프트 엔지니어링
21 새로운 AI 훈련 방법 메타학습, 퓨샷러닝, 바이브 코딩
22 구글, 네이버를 대체한다 AI 검색
23 또 다른 세상 메타버스와 가상 현실
24 글로벌 금융 혁신을 도울 블록체인
25 신금융시장의 시작 디파이와 DAO
26 핀테크는 더 발전할 수 있을까? 블록체인 2.0
27 분산형 데이터 시대의 핵심 하이브리드 엣지 컴퓨팅
28 AI 구동의 핵심 인프라 엣지 AI 데이터센터
29 빅데이터 분석과 비즈니스 혁신 데이터 기반 의사결정 DDDM
30 돈의 혁명 AI 핀테크
31 AI도 나라가 있다? 소버린 AI
32 AI가 만든 신인류 디지털 휴먼
33 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임 클라우드 네이티브 애플리케이션
34 초개인화, 초자동화, 초지능화 비즈니스 AI 에이전트 BAA
35 AI 시대에 더욱 중요한 사이버 보안
36 기업의 업무 자동화 RPA, LLM 기반 에이전트
37 앱에 스며들어가는 AI 응용기술
38 이제는 생각하고 답한다 심화추론 AI
39 AI 산업의 엔진 차세대 반도체
40 가상을 넘어 현실로 침투하는 피지컬 AI
41 반도체의 운명을 바꾸는 투명한 혁신 유리기판
42 사람에서 AI로 보험 AI 에이전트
43 로봇이 동료가 되는 날 휴머노이드 로봇
44 네트워크의 새 옷 SDN과 가상화
45 전기가 진화한다 스마트 그리드
46 해킹과 사이버 전쟁의 시대 제로 트러스트
47 위기인가, 기회인가? AI 일자리
48 배터리 없는 세상? 에너지 하베스팅과 초저전력 기술
49 산수처럼 일상에서 AI를 잘 활용하게 해주는 상식 AI 리터러시
50 AI의 양면성 AI와 X토피아

AI 용어 사전

책 속으로

2020년경부터 이 같은 데이터센터 내 서버에 새로운 기능이 요구되었다. 인공지능을 위한 컴퓨팅 인프라 수요가 늘면서 AI를 구동하는 데 특화된 GPU의 필요성이 커졌다. GPU는 여러 개의 GPU를 병렬로 연결해 AI 연산을 최적으로 수행하는 데 특화되어 있다. 즉 그래픽 화면 처리를 위한 용도로 사용되었던 GPU가 인공지능을 개발하는 데 안성맞춤이었다. 덕분에 자율주행차, 음성 인식, 이미지 분석 같은 신기술은 GPU 기반의 연산력 덕분에 빠르게 성장했고, 2023년부터는 챗GPT로 시작된 새로운 AI 시대가 열렸다. /15~16쪽

반면 2022년 공개된 챗GPT는 알파고와 달리 언어를 기반으로 하는 인공지능 모델로, LLM(large language model, 대규모 언어모델)의 대표 사례다. 챗GPT는 사람이 사용하는 자연어를 수많은 데이터를 통해 학습하여 질문에 적절히 답변하거나 창의적인 글을 작성하는 능력을 갖추었다. 알파고가 특정한 문제에 최적화된 전문 AI라면, 챗GPT는 언어를 통해 인간과의 다양한 대화와 업무를 수행할 수 있는 범용 AI에 가깝다. 즉 알파고는 정해진 규칙 내의 문제를 잘 푸는 데 뛰어난 성과를 보이고, 챗GPT는 정해진 답이 없는 열린 대화를 능숙하게 처리한다. /24쪽

온디바이스 AI는 클라우드에 의존하지 않고 기기 내부에서 AI가 직접 작동된다. PC와 스마트폰을 넘어 TV, 청소기 등의 가전제품과 자동차 등에 광범위하게 적용할 수 있다. 이를 통해 AI는 우리의 생활 공간 곳곳으로 스며들어 모든 기기를 더 똑똑하고 편리하게 바꿔 갈 것이다.
삼성 Neo QLED TV와 LG OLED AI TV 같은 최신 스마트 TV의 내부에 NPU 칩셋을 탑재해 실시간 영상 화질 개선이나 음성 명령 처리를 클라우드 연결 없이 즉각 수행할 수 있다. 로봇 청소기나 스마트 냉장고 같은 가전제품도 온디바이스 AI를 통해 사용자의 생활 패턴을 스스로 학습하여 최적화된 동작을 수행할 수 있다. 자동차 분야에서도 자율주행이나 주행 보조 시스템이 클라우드와의 연결 없이 즉각적인 상황 판단과 반응을 할 수 있도록 온디바이스 AI를 기본으로 탑재하고 있다. /49쪽

엣지 컴퓨팅의 작동 원리는 사용자의 데이터가 생성되는 즉시 근거리에 있는 엣지 서버나 디바이스에서 바로 처리하는 것이다. 전통적인 클라우드 모델에서는 모든 데이터를 멀리 떨어진 중앙 데이터센터로 보내 처리했지만, 엣지 컴퓨팅은 이런 단계를 크게 줄이고 필요한 연산과 처리를 로컬에 위치한 엣지 서버에서 빠르게 진행한다. 예를 들어 공장이나 공항에서 수집된 산업용 로봇과 비행기의 움직임 등의 데이터는 중앙 클라우드로 보내 처리하는 것이 아니라 근처의 소형 엣지 서버에서 실시간 분석과 판단을 내려 즉시 활용한다. 이를 통해 처리 시간은 크게 단축되고, 즉각적인 반응 속도를 높일 수 있다. /52쪽

오픈소스를 통해 더 많은 사람이 기술에 기여하고, 실험하고, 피드백을 주고받으며 개선의 속도는 기하급수적으로 빨라진다. 기업은 경쟁자와 코드를 공유한다는 것이 두려울 수 있지만, 오픈소스는 ‘공유하면 시장이 커지고 시장이 커지면 기술을 선도한 기업이 더 이익을 본다’는 것을 증명해 왔다. 특히 AI 분야에서는 모델 하나를 만드는 데 수백, 수천억 원 이상의 비용이 드는 만큼 오픈 협력은 리스크를 줄이고 혁신을 앞당기는 현명한 전략이 된다. /87쪽

AI 학습 데이터 수요는 급증하고 있지만, 실제로 활용할 수 있는 데이터는 부족한 상황이다. 특정 AI 모델 학습에 필요한 특정 데이터셋이 부족하거나, 데이터 품질이 저하되어 AI 성능에 부정적인 영향을 미치는 경우도 발생하고 있다. 자동차 번호처럼 시간에 따라 변화하는 이미지 정보를 학습하는 AI 모델의 경우, 최신 데이터가 부족하면 성능이 저하될 수 있다. /108쪽

따라서 메타버스가 진정한 미래 플랫폼이 되기 위해서는 현실의 복제나 대체를 넘어서야 한다. 현실에서 불가능한 경험, 감각의 확장, 존재의 분신 같은 새로운 경험의 영역을 열어야 한다. 단순히 게임처럼 생긴 SNS가 아니라, 일과 학습, 놀이, 소비가 유기적으로 연결된 다차원적 생태계를 제공해야 한다.
그러려면 MR, 즉 혼합현실을 구현하는 새로운 디바이스가 필요하다. 앞으로는 스마트폰이나 PC가 아니라 얼굴에 착용하는 안경 형태의 디바이스가 그 중심에 서게 될 것이다. 비전 프로, 퀘스트, 오리온 등이 그 예다. MR 디바이스를 통해 진짜 현실과 가상 세계가 연결되면, 비로소 메타버스가 완성되는 것이다. 그렇기에 5년 전 유행했던 메타버스는 완전한 메타버스라고 보기 어렵다. /132쪽

데이터 기반 의사결정(DDDM, data-driven decision making)은 직관이나 경험보다는 수치, 통계, 패턴 등 명확한 근거에 기반하여 결정을 내리는 방식이다. 글로벌 기업은 오래전부터 이를 실행하고 있다. 구글은 팀 구성부터 제품 출시, 디자인 요소까지 모든 결정에 데이터를 활용하며, 테슬라와 메타도 고객 반응 데이터를 기반으로 실험하고 개선하는 과정을 반복하고 있다.
이제는 기술력이 부족한 중소기업도 데이터 분석 도구를 통해 동일한 문화를 갖추고자 한다. 한 설문조사에 따르면 기업의 57%가 데이터 분석의 가장 큰 장점으로 ‘의사결정의 질 향상’을 꼽았다. 이는 단지 기술적 우위 확보를 넘어, 시장 리스크를 줄이고 빠른 대응력을 갖추기 위한 전략으로 자리 잡고 있는 것이다. /165~166쪽

한국이 현재 글로벌 AI 시장에서 가장 많이 언급되는 분야는 HBM(고대역폭 메모리)이다. 엔비디아의 GPU가 작동하려면 초고속 메모리가 필요한데, 그 부품을 SK하이닉스가 전 세계에서 가장 잘 만든다. 2023~2024년 엔비디아가 AI GPU 시장에서 절대적 우위를 확보한 데는 HBM 공급을 책임진 SK하이닉스의 존재가 결정적이었다.
그러나 AI 인프라의 중요한 한 축은 한국이 맡고 있지만, 정작 AI 모델 자체나 이를 기반으로 한 서비스, 플랫폼 분야에서는 왜 두각을 보이지 못하는 것일까? AI 모델 개발에는 엄청난 컴퓨팅 파워와 인력, 이를 지속적으로 지원할 수 있는 국가 정책과 투자가 필요하다. /177쪽

기업이 자체 시설에서 보유하고 직접 유지와 관리를 하는 온프레미스(on-premises) 방식의 시스템 운영은 기업이 직접 물리적인 자원을 구축하고 운영해야 한다. 모든 시스템을 100% 통제할 수 있어 초기 구축에 비용이 드는 반면, 보안과 운영의 자유도가 높다는 장점은 있다. 하지만 고객이 점차 늘고, 특히 글로벌 사용자로 확산될 경우 시스템의 구축과 설치, 운영에 들어가는 비용이 늘어나며, 메인 사업의 투자가 줄어드는 등 주객이 전도될 수 있다.
반면 클라우드 네이티브 애플리케이션은 전 세계에 이미 구축되고 규모화된 클라우드의 자원을 유연하게 활용할 수 있어 이 같은 부담에서 벗어날 수 있다. 또한 실제 고객이 물리적으로 이용하는 장소 인근에서 시스템을 운영할 수 있어 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. 즉 물리적으로 가까운 서버에서 더 빠른 시스템의 운영을 통해 사용자에게 웹사이트나 앱의 로딩 시간을 줄여 전반적인 만족도를 높인다. /186쪽

AI의 심화추론 기능은 기업과 개인 모두에게 혁신적인 도구로 떠오르고 있다. 기업은 복잡한 비즈니스 의사결정, 다층적인 보고서 자동 작성, 고객 데이터 분석, 리스크 평가 등 다양한 업무에서 AI의 단계적 사고 구조를 활용할 수 있다. 금융 분야에서는 시장 리스크를 다양한 시나리오로 시뮬레이션하고, 법률 분야에서는 계약서 문구를 조항별로 분석하며 위법 가능성을 검토한다. 의료 분야에서는 환자 기록과 병증 정보를 바탕으로 진단 가능성을 단계적으로 추론하고, 필요한 경우 추가 정보를 요청하기도 한다. 이 모든 과정이 마치 인간 전문가가 사고하는 것처럼 구성되어 있어, 실제 전문가 업무의 보조자 역할을 수행하는 데 매우 적합하다. /220~221쪽

진짜 중요한 것은 로봇의 지능이다. 과거 로봇은 사전에 프로그래밍이 된 움직임만 수행했다. 주행이나 단순 조작은 가능했지만, 예외 상황이나 판단이 필요한 작업은 불가능했다. 그러나 최근에는 LLM 기반의 언어 이해 능력과 LWM 기반의 환경 인식 능력을 동시에 갖춘 AI가 탑재되면서 로봇은 스스로 판단하고 행동할 수 있는 존재로 진화 중이다. 예를 들어 주방에서 요리하고, 물류창고에서 물건을 찾아 옮기며, 위험한 작업 장에서 사람 대신 작업을 수행할 수 있다.
이것이 바로 피지컬 AI(physical AI)다. 언어를 이해하는 AI(LLM)가 환경과 상황을 인지하는 능력(LWM)까지 갖추면서, AI는 더 이상 화면 속 도우미가 아니라 현실 세계의 협력자로 등장했다. 앞으로는 우리가 생활하는 대부분의 공간에서 이런 지능형 로봇이 보편화될 가능성이 높다. /232쪽

인간-로봇의 공존을 위해서는 기술만큼이나 중요한 것이 있다. 바로 신뢰와 상호작용이다. 로봇이 인간의 감정을 이해하고, 사회적 신호를 읽고, 적절한 반응을 보이는 능력이 중요해지고 있다. 이를 위해 HRI(human-robot interaction, 인간과 로봇의 상호작용) 기술을 활발히 개발 중이다. 최근에는 로봇이 인간의 표정, 말투, 몸짓 등을 인식하 고, 이에 적절히 반응하는 감성 로봇도 등장했다. 페퍼(Pepper), 나오(Nao) 등의 로봇은 병원, 학교, 매장 등에서 감정 기반 상호작용을 실현하고 있다.
앞으로는 로봇과 인간이 정서적 유대까지 형성하는 시대가 올 것이다. 일터에서 협업뿐 아니라, 가정에서의 대화 상대, 돌봄 제공자, 교육 조력자 등으로 그 역할이 확장될 수 있다. 공존의 열쇠는 기술이 아니라, 로봇을 받아들이는 우리의 태도와 준비에 달려 있다. /250쪽

스마트 그리드가 만든 가장 큰 변화는 에너지 효율의 극대화다. 기존에는 수요 예측이 어렵고, 항상 최대 전력 사용량을 기준으로 생산과 설비를 운영했기 때문에 낭비가 많았다. 그러나 스마트 그리드는 정확한 수요 예측과 실시간 피드백을 통해 필요한 만큼만 생산하고, 꼭 필요한 곳에만 공급할 수 있게 한다.
기업은 에너지 비용을 절감할 수 있고, 정부나 지방자치단체는 전력 피크 타임 요금제나 에너지 사용 리포트를 통해 시민의 에너지 사용을 조절할 수 있다. 특히 산업 현장에서는 스마트 미터를 기반으로 한 자동화된 전력 분석 시스템 덕분에 기계 작동 시간 최적화, 에너지 낭비 포인트 제거 같은 고도화된 관리가 가능해진다. /257쪽

배터리 없는 기기의 등장은 단순히 충전 스트레스를 줄여주는 데서 끝나지 않는다. 훨씬 더 큰 가치는 지속 가능성과 환경 보호 측면에서 찾아볼 수 있다. 오늘날 배터리는 거의 모든 전자 기기의 심장과도 같지만, 동시에 환경문제의 원인이기도 하다. 리튬, 코발트, 니켈 같은 희귀 금속을 채굴하고 가공하는 과정은 환경파괴를 야기하고, 사용 후 버려지는 배터리 역시 유해 폐기물로 남는다. 전 세계적으로 매년 수십억 개의 배터리가 폐기되는데, 그 처리 문제는 갈수록 심각해지고 있다. 에너지 하베스팅 기술이 상용화되고 확산되면, 이런 배터리 중심의 에너지 구조를 완전히 바꿀 수 있다. /271~272쪽

출판사 서평

“AI를 이해하는 것, 이제는 ‘일상 속 상식’이다”
AI를 이해하는 첫걸음, AI 리터러시

스마트폰 속 AI 어시스턴트부터 챗GPT, AI 스마트홈 등은 이제 우리 삶과 업무 속 일상이 되었고, 그 기반 기술 역시 AI로 대체되고 있다. 이처럼 우리의 일상은 이미 기술적 이해를 전제로 해야 하는 환경이다. 기술의 원리와 작동 방식을 모르면 오히려 불편해지는 세상이지만, 그럼에도 많은 사람은 여전히 AI를 낯설어한다. 이 책의 저자 김지현은 바로 디지털 기술에 관한 문해력, 즉 AI 리터러시를 기본부터 쌓아야 한다고 강조한다.
AI 리터러시란 인공지능 기기와 온라인 서비스를 올바르게 이해하고 활용하는 것을 뜻하는데, 다시 말하면 원리와 작동 방식을 이해하고, 이를 일상과 업무에 유용하게 적용할 수 있는 능력을 말한다. 이 책은 복잡하고 어려운 기술 용어 대신, 누구나 일상에서 접할 수 있는 구체적인 사례와 이야기로 AI와 IT의 핵심 원리를 친절하게 설명하며, 일상을 편하게, 업무를 생산적이게, 학습과 교육은 더 깊이 있고 풍부하게 나아갈 수 있게 돕는다. 이 책을 통해 10대 청소년, 20대 학생, 30대 직장인, 40대 리더, 50대 경영진 모두가 AI와 IT에 대한 막연한 두려움을 떨쳐내고, AI 기술을 더욱 편안하게 이해하며 자신의 삶과 일을 더 효율적이고 자신감 있게 하길 바란다.


GPU, NPU, QPU 등 AI 하드웨어,
데이터센터, AI 경제, AI 보안…

AI의 현재와 미래를 한눈에 볼 수 있는
가장 실용적인 상식 사전

V AI 기본 원리 - 알파고, 챗GPT, 생성형 AI, AGI, AI 모델
V AI 하드웨어 - GPU, NPU, HBM, 파운드리, 패키징, 유리기판, 온디바이스 AI
V AI 모델의 진화 - LLM, LMM, LAM, LWM, RLM
V AI 혁신기술 - 피지컬 AI, 임바디드 AI, 오픈소스 AI, 에이젠틱 AI
V AI 경제 - AI 에이전트, AI 검색, 핀테크, 에이전트 이코노미
V AI 인프라 - AI 데이터센터, 클라우드, 에너지 하베스팅, 엣지 컴퓨팅
V AI의 산업 변화 - AX, AI 홈, 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈
V AI의 미래와 윤리 - AI 일자리 변화, AI 리터러시, AI와 사회적 책임, 사이버 보안과 해킹

■ 기술을 ‘제대로’ 이해하는 첫걸음
“AI를 움직이는 두뇌는 무엇일까?”, “자율주행차가 사실은 AI 기술이라고?”, “AI로 어떻게 돈을 벌지?” 같은 생각을 해본 적이 있는가. 30년 차 테크라이터 김지현의 신간 《AI 상식 사전》에서는 CPU와 GPU, NPU는 무엇이 다른지, 챗GPT와 알파고는 어떤 원리로 동작하는지, 피지컬 AI와 AI 데이터센터가 주목받는 이유는 무엇인지 등 AI 시대를 이해하는 데 필요한 핵심 지식을 알기 쉽게 풀어낸다.
또 챗GPT, 휴머노이드 로봇 등 전 세계를 뒤집어 놓은 AI 기술과 반도체 패권 경쟁, 온디바이스 AI 확산, 심화 추론 모델 등장 등 제품 뒤편의 기술 흐름을 다양한 사례와 함께 설명해, 독자가 기술과 산업의 맥락을 자연스럽게 이해할 수 있도록 돕는다.

AI 투자 100조 원 시대가 온다
IT 강국 넘어 ‘AI 주권·기술 강국’으로 가는 길

■ 기술, 사회, 비즈니스가 만나는 지점
AI는 기술적 진보를 넘어 산업 구조와 사회에 전반적인 변화를 불러오고 있다. 또 진화하는 생성형 AI, 휴머노이드 로봇, 데이터센터, 디지털 트윈, 반도체 산업 등 기술이 가져올 변화와 이를 둘러싼 사회적 논의가 필요한 시점이다. 이 책은 인공지능을 구성하는 핵심 기술과 구조를 알기 쉽게 설명하는 동시에, AI가 사회, 비즈니스, 산업 전반에 어떤 방식으로 스며들고 있는지를 50개의 주요 키워드를 통해 입체적으로 살펴본다. AI가 진화하는 이 시기에 인공지능 기술 발전의 근간인 머신러닝과 딥러닝을 시작으로, AI의 두뇌가 발전하는 추론 기술, 한계를 뛰어넘는 AI 에이전트, 데이터센터와 클라우드 등의 인프라, AI 홈, 자율주행, 스마트팩토리 등으로 일어날 사회 변화, 핀테크와 블록체인 등의 AI 이코노미 등의 내용을 담고, 이로 인해 바뀔 전 세계 지형도와 윤리, 일자리 등도 다룬다.

■ 인공지능이라는 거대한 물결
이 책은 인간이 마주한 인공지능이라는 거대한 물결 앞에서, 명료한 설명으로 미래의 나침반이 되고자 한다. 단순히 기술을 설명하는 데 그치지 않고, 사회와 산업, 삶 자체가 어떻게 바뀌는지 그 흐름을 보여준다. 우리는 현재 챗GPT의 도움을 받고, 자율주행 기술을 사용하고 있지만 점자 감정을 읽는 가정용 로봇, 인간 없이 운영하는 스마트팩토리를 마주할 것이다. 이에 ‘왜 기술이 발전하며, 삶에 어떠한 도움이 되는지’ 심층적으로 살펴본다. 기술은 도구지만, 그 도구의 쓰임을 이해하고 실행하는 것은 결국 인간의 몫이기 때문이다.
비전공자와 입문자에게는 ‘흥미로운 입문서’, 실무자와 경영진에게는 ‘미래를 내다보는 지도’가 될 신간 《AI 상식 사전》은 흥미로운 AI 안내서이자, AI와 함께 살아가는 이 시대의 든든한 나침반이 될 것이다.

작가정보

저자(글) 김지현

30년 차 IT 전문 테크라이터로 다양한 IT, DT 사업 경험을 가진 ICT 분야 전문가다. 현재는 SK 경영경제연구소 부사장으로 AI, 메타버스, 블록체인 등의 기술 기반의 디지털 트랜스포메이션과 AX 분야를 연구하고 있다. 기존에는 SKT A. PMO로 AI 사업 전략과 mySUNI CIO를 역임했고, SK플래닛에서 신규사업 전략을 담당하기도 했다. 2000년대에는 다음커뮤니케이션에서 모바일 사업 전략과 사물인터넷 등의 신규 서비스를 기획했다. 한때 카이스트 정보미디어 겸직교수를 맡기도 했다. 1996년에 《컴퓨터119》라는 첫 책을 쓰기 시작해, 2009년 《웹 트렌드 & 전략 리포트》, 2010년 《모바일 이노베이션》, 2013년 《포스트 스마트폰, 경계의 붕괴》, 2020년 《인공지능과 인간의 대화》, 2021년 《IT 사용설명서》, 2023년 《챗GPT 빅 웨이브》 등 신기술 트렌드 중심의 다양한 책을 출간했고, 2022년 《IT 트렌드 2023》를 시작으로 매년 ‘IT 트렌드’ 시리즈를 저술하며 활발하게 활동 중이다.