| AI코리아는 국내 AI 산업의 현주소와 향후 2~3년 로드맵을 한눈에 조망하려는 독자에게 비교적 폭넓은 스펙트럼을 제공한다. 모델·인프라·데이터·서비스 생태계를 분리해 설명하면서도, 각 영역이 실제 비즈니스 결과로 연결되는 경로를 사례 중심으로 풀어내 실무자와 의사결정자 모두에게 유용하다. 특히 생성형 AI 도입 프레임워크(목표 정의–데이터 정합성–파일럿–ROI 검증–확장)의 흐름을 반복적으로 제시해, 기술 중심이 아닌 ‘문제 해결 중심’의 시야를 견지하게 하는 점이 장점이다. 인프라 섹션은 LLM 추론 비용과 성능의 상관관계를 직설적으로 다루고, 전용·공용 모델 전략을 상황별로 비교해 실제 의사결정에 도움을 준다. 반면 일부 장에서는 용어 정의와 사례 해설이 빠르게 전개되어, 입문자라면 핵심 개념을 선행 학습하거나 섹션별로 나눠 읽는 편이 이해에 수월하다. 윤리·거버넌스 부분은 데이터 거버넌스, 책임성, 평가 체계를 포괄하되 현장의 체크리스트와 샘플 정책 문서가 더해지면 실전성이 한층 강화될 듯하다. 전체적으로는 ‘유행’보다 ‘적용’에 방점을 찍은 책으로, AI를 막 도입하려는 조직에는 체크리스트로, 이미 파일럿을 마친 팀에는 확장 단계의 리스크와 성과 지표를 점검하는 가이드로 기능한다. 요약하면, 화려한 전망 대신 실행 가능한 의사결정 기준을 제공하는 실무형 레퍼런스이며, 기술 변화 속도에 비해 일부 수치와 사례의 업데이트가 필요할 수 있으나 큰 흐름과 판단 프레임은 충분히 유효하다. |