품목정보
발행일	2024년 08월 16일
쪽수, 무게, 크기	304쪽 \| 472g \| 15222518mm
ISBN13	9791140714094
ISBN10	1140714090

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세계 3대 경영전략가 대븐포트 교수 X AI 혁신가 미탈 딜로이트 리더 
비즈니스와 기술 분야 두 구루의 날카로운 통찰! 
 
***〈월스트리트 저널〉, 〈퍼블리셔스 위클리〉 베스트셀러 
***글로벌 최고경영자들이 강력 추천한 책 
***한국 기업들을 위한 딜로이트의 특별 비즈니스 제언 수록! 
 
지금 전 세계가 주목하고 있는 키워드는 단연 인공지능(AI)이다. 분야를 막론하고 많은 기업들이 이제 ‘AI를 사용할 것인가 말 것인가’가 아니라 ‘어떻게 적용할 것인가’를 고민하고 있다. 여기서 테크 기반 기업이 아닌 일반 전통 산업들의 소외 문제가 떠오른다. 사실 구글, 애플, 메타 등 디지털 네이티브의 기술 회사나 스타트업은 AI를 도입하는 게 어렵지 않다. 
 
하지만 제조부터 소매, 소비재, 금융, 의료 등 이른바 전통 기업들은 AI를 어디서부터 어떻게 도입해야 할지 그 출발점조차 찾지 못한 경우가 다수다. 신기술을 적용하는 것뿐만 아니라 데이터 관리, 직원 교육, 조직 문화 등 대대적인 디지털 혁신의 여정을 걸어야 하기 때문이다. 전통 기업의 고민을 해결하기 위해 당대 최고의 비즈니스 구루들이 나섰다. 세계 3대 경영전략가 토머스 H. 대븐포트와 미국 딜로이트 컨설팅 AI 리더 니틴 미탈은 『AI 혁신 바이블』에서 AI를 어떻게 비즈니스에 접목하는지 그 구체적인 방안을 다룬다. 이제 막 AI를 적용하려는 기업부터 어느 정도 도입해봤지만 연속된 실패로 고민하는 기업, 초기부터 확실하게 구축해 조직을 혁신하려는 기업까지 모두 참고할 수 있는 책이다. 
 
<iframe width="908" height="511" src="https://www.youtube.com/embed/0iCDXLOa2T8" title="이 시대 리더들이 해야할 고민 | AI 혁신 바이블" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

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저자 소개 (4명)

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우리가 분석한 바에 따르면, 대기업 중에서도 AI 추진 기업은 1%가 안 된다. 이 책을 쓰기 위한 자료를 찾기에도 부족할 지경이었는데, 그럼에도 30개 정도의 기업을 발견할 수 있었다. 하지만 앞으로는 더 많은 기업이 이 방향으로 나아가리라고 예상한다. 그러지 않을 이유가 없지 않은가. 이 책에 사례로 등장하는 기업들은 훌륭한 성과를 거두고 있다. 효과적인 비즈니스 모델을 보유하고, 훌륭한 판단을 내리며, 고객과 긴밀한 관계를 유지하고, 바람직한 제품과 서비스를 제공하고, 수익성 있는 가격을 책정한다. 이 기업들은 일종의 러닝 머신(learning machines), 즉 학습 조직으로 변신하고 있으며 이런 기업의 직원들은 AI의 도움으로 시간이 갈수록 업무 효율이 향상되고 있다.
--- 「1장 AI 추진 기업이란 무엇인가」 중에서

DBS은행의 AI 기반 혁신에서 굽타가 방점을 두는 또 다른 분야는 인재 양성이다. 여기서 인재란 전문 데이터과학자와 은행 전체에 걸친 잠재적 ‘시민 데이터과학자(citizen data scientist)’ 둘 다를 의미한다. 그는 DBS가 현재 데이터과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 등 약 1,000명에 달하는 데이터·분석 인력을 고용하고 있다고 자랑스럽게 말한다. 이 중 일부가 중앙 그룹에 속해 있고 대다수는 기업 전체의 다양한 부서에 배치되어 있다.
--- 「2장 인간 측면: AI 추진에서 성패를 가르는 리더십과 역량 강화」 중에서

로즌솔이 추천 엔진이라는 아이디어를 내놓은 이후, 모건스탠리는 NBA 시스템을 개발해왔다. 고객에게 제시할 재무적 통찰을 금융 컨설턴트에게 제공하는 시스템이다. 회사는 다양한 AI 기술을 시도한 다음 머신러닝을 결정해 특정 클라이언트에게 맞는 투자, 주요 투자 및 운영 결정, 관련성(relavance)을 파악했다.
2017년 시스템이 처음 도입됐을 때, 이 시스템의 유일한 관심사는 개인 맞춤형 투자 상품 개발이었다. 지금도 금융 컨설턴트는 NBA 시스템을 이용하여 고객 맞춤형 투자 아이디어를 파악하고 있다. 다만, 이전에는 대략 45분이 걸렸던 작업을 불과 몇 초 만에 끝낼 수 있다는 점이 다르다. 이제 평균적인 금융 컨설턴트 한 명이 200명 정도의 고객을 상대해야 하는 상황이므로 수작업 방식은 불가능하다.
--- 「3장 비즈니스 전략: AI를 비즈니스에 어떻게 통합할 것인가」 중에서

유지·보수 프로세스는 상당한 규모가 필요하다. 셸은 이미 모든 시설에서 관리해야 하는 설비만도 수십만 개에 이르기 때문이다. 셸의 디지털 혁신 및 컴퓨테이셔널 과학 책임자인 댄 지번스는 해당 영역에서 규모를 달성하기 위해 다양한 기술과 접근 방식을 사용해야 했다. 그중 한 가지 방식이 예지 정비였다.
예지 정비란 표준 간격으로 유지·보수를 수행하거나 장비가 고장 날 때까지 기다리는게 아닌, 장비 성능이 저하되거나 고장 날 시기를 예측하는 기술을 말한다. 셸 임원들은 예지 정비가 장비를 더욱 안정적으로 만들어줄 뿐만 아니라 유지·보수의 효율성을 높이고 프로세스의 안전성을 높이는 데도 도움이 된다고 확신하고 있다.
--- 「4장 기술과 데이터: AI 도입과 활용에서 필수적인 전제 조건」 중에서

핑안은 외부에서 보기에도 눈에 띄는 다양한 AI 활용 사례를 보유하고 있다. 핑안의 새로운 의료 사업 플랫폼 굿 닥터(Good Doctor)에서는 AI 기반 시스템이 인간 의사를 도와 병의 증상을 확인하고 환자를 분류한다. 이 플랫폼은 4억 명이 넘는 가입자에게 서비스를 제공하고 있다. 스마트 시티 사업부에서는 지능형 질병 예측 시스템을 통해 중국 여러 대도시에서 인플루엔자나 당뇨병과 같은 질병을 모니터링하고 예측한다.
핑안의 오토 오너(Auto Owner) 앱은 AI와 기타 디지털 도구를 사용하여 스마트폰 사진을 기반으로 자동차 사고 보험 청구를 불과 2분 만에 해결한다. 또 고객이 같은 앱에서 다른 기능을 이용하면 7초 이내에 자신에게 적합한 자동차보험 상품을 추천받을 수 있다. 금융 서비스를 제공하는 원커넥트(OneConnect) 사업은 강력한 AI 기반 리스크 관리 역량을 갖추고 있다. 핑안 전체에서 이런 AI 활용 사례는 수없이 찾아볼 수 있다.
--- 「5장 역량: 추구하는 목표가 다르면 필요한 역량도 달라진다」 중에서

월마트는 태생이 디지털 기반이 아닌 기업 중 활용 능력이 가장 뛰어난 소비재·유통 기업에 속한다. 물리적 매장의 재고를 보완하는 회사의 공급망은 이미 잘 알려져 있으며, 전자상거래 판매와 배송 분야에서도 상당한 발전을 이뤘다. 이 회사에서는 수백 명에 달하는 데이터과학자들이 공급망과 예측·수요 관리 분야에서 일하고 있으며, 이 분야와 관련된 공급 업체들과 긴밀하게 협력한다.
월마트는 트럭과 배송 차량의 경로최적화를 위한 매우 정교한 ‘순회판매원(traveling salesman)’ 알고리즘 세트를 보유하고 있으며, GPU에서 실행되는 ‘타부 서치(tabu search)’ 모델을 이용하여 공급망 프로세스를 최적화한다.
월마트의 물류와 배송 서비스는 이제 단순히 내부 역량에서 그치지 않는다. 월마트는 당일 또는 다음 날 배송을 원하는 다른 소매 업체를 위해 고로컬(GoLocal) 서비스를 만들었다. 이 서비스의 첫 번째 파트너 중 하나가 홈디포(Home Depot)다. 월마트는 소매 분야를 넘어 페덱스(FedEx)처럼 물류 서비스의 주요 기업으로 성장하고 있다.

--- 「6장 산업별 활용 사례와 대표적인 기업들」 중에서

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“구글만 AI 퍼스트(AI First)가 아니다!” 디지털 네이티브를 제치고 AI로 혁신한 전통 기업들의 비밀은? AI는 기업들이 비즈니스에 필수로 적용해야 하는 현실 과제이자 디지털 전환의 상징이 되었다. 오픈AI로 단숨에 시총 1위에 올랐던 마이크로소프트, AI 반도체 대표 기업인 엔비디아의 고공행진은 이미 유명한 사례다. 2024년 구글의 모회사 알파벳의 2분기 매출은 지난해 동기간보다 14% 증가했다. 생성형 AI를 사용한 검색 엔진, 클라우드 서비스가 매출과 이익 성장으로 이어지기 시작한 것이다. 이렇듯 디지털 기반의 기업들은 AI를 활용해 사업 역량을 강화하며 성장하고 있다. 많은 사람들은 AI가 실리콘밸리의 전유물이라 생각하지만, 디지털 네이티브와 견주어도 손색없을 정도로 AI를 잘 활용하고 있는 전통 기업들이 있다. 이들은 어떻게 디지털 전환에 성공하고 새로운 매출 성장세를 만들었을까? 『AI 혁신 바이블』에서 AI로 혁신한 기업들의 경영 전략을 낱낱이 분석한다. “기업의 경쟁 우위는 이제 인공지능에 달렸다!” 세계적 거장들의 제조, 금융, 소매 등 전통 산업을 위한 AX 전략 『AI 혁신 바이블』의 저자인 토머스 H. 대븐포트 교수와 니틴 미탈 리더는 세계적 경영구루이자 기술·데이터 전문가들이다. 대븐포트 교수는 ‘세계 3대 경영전략가’, ‘빅데이터의 아버지’라 불리며 여러 연구기간과 언론매체 등에서 ‘세계 TOP 컨설턴트 25’, ‘세계 3대 비즈니스 및 기술 분석가’, ‘세계 50대 경영대학원 교수’ 등으로 선정된 바 있다. 미탈 저자 역시 뉴욕 AI 서밋에서 ‘AI 혁신가상’을 수상했으며, 글로벌 전략 및 M&A 리더로 활동 중이다. 저자들은 단순히 ‘AI 활용’에 그치지 않고 미래 산업에서 경쟁 우위를 갖는 ‘AI 올인’ 기업으로 거듭날 수 있도록 기술, 데이터, 비즈니스 전략, 역량, 리더십 등 다양한 측면에서 AI 활용 전략을 제시한다. 이에 글로벌 기업의 경영자들은 이 책을 전통 기업을 위한 ‘AI 바이블’로 꼽는다. 데이터, 기술, 전략, 프로세스, 인적 운영까지 AI 비즈니스를 위한 구체적이고 실제적인 단계를 제시한다 『AI 혁신 바이블』은 기업들이 어떻게 AI를 비즈니스에 도입할 수 있는지 생생하게 보여준다. 1장에서는 AI 올인 기업이 되기 위해 필요한 기술과 비즈니스 요소들을 제시한다. 2장에서는 AI 이니셔티브를 효과적으로 이끌고 있는 기업과 C레벨의 사례를 통해 올바른 리더십의 원형을, 3장에서는 지속가능한 사업으로의 피봇, 비용 절감, 사업 모델 개선 등 AI 전략적 모델을 제시한다. 4장에서는 기술 인프라와 데이터 환경 구성에 대해 설명한다. 다양한 AI 도구와 함께 직원의 재교육, 데이터과학자의 구성 등 조직 문화는 어떻게 바꿔야 하는지 기술했다. 5장은 조직의 AI 역량을 진단할 수 있도록 AI 기술 역량 단계를 제시했다. 이를 통해 기업은 현재 자신들이 어떤 위치에 있고, 다음 단계로 넘어가기 위해선 무엇이 필요한지 알 수 있다. 다음으로 6~7장에서는 제조, 유통, 금융 등 산업별 활용 사례와 딜로이트 등 전통 기업에서 AI 중심 기업으로 전환한 사례들을 보여준다. AI를 활용해 슈퍼마켓 체인을 헬스케어 산업으로 확대한 로블로, 비즈니스 프로세스를 리엔지니어링한 쉘, 머신러닝 기술로 업무 효율을 개선한 모건스탠리, 고객 경험을 획기적으로 개선시킨 월트디즈니, 알고리즘으로 배송 차량의 경로를 최적화한 월마트 등 다양한 분야의 사례를 통해 독자들은 자신이 몸담은 조직에서 AI를 어떻게 현실적으로 적용할 수 있을지 가늠할 수 있다. 산업 발전의 시기마다 늘 새로운 기술이 세상을 변화시켜왔다. 인터넷 기술이 우리 생활에 자리 잡았듯 AI 기술도 곧 그렇게 활용될 것이다. 다가올 흐름에 올라타 미래 먹거리를 선점하기 위해서 AI 전략을 마련해놓아야 한다. 당신의 기업은 준비가 되어 있는가?

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