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프롤로그
[CEO's Check : AI도입 준비도 점검 ] ① 우리 회사는 '지시'할 준비가 되었는가? ② 조직에 AI를 ‘도입’할 준비가 되었는가? PART Ⅰ. [AI 비즈니스 트렌드] 무엇이 달라지는가? Chapter 1. 산업별 AI 비즈니스 트렌드, 그리고 우리의 생존전략 1.1 [B2B 관점] 생산성 향상과 비용절감을 위한 인공지능 비즈니스 트렌드 현시점 최고의 비즈니스 트렌드, AI 에이전트 RPA와 AI 에이전트의 차이 생성형AI 관련 비즈니스 모델 방향성 1.2 [B2C 관점] AI 서비스 트렌드, 현재와 미래 정보획득 방식에서의 혁신적 변화 내 손안의 서비스 인터페이스 변화 초개인화 맞춤형 서비스의 확산 웰니스 및 케어 서비스의 확산 1.3 물리 세계로 확장되는 인공지능, 로봇 로봇산업의 발전단계 로봇 시장의 비즈니스 트렌드 비즈니스 측면의 로봇시장 향후 전망 PART Ⅱ. [AI 비즈니스 전략] 빅테크 전쟁과 한국의 생존법 Chapter 1. Al 전쟁에서의 유일한 생존전략, 소버린 AI 1.1 글로벌, 소버린 AI에 집중 소버린 AI 추진배경 국가별 소버린 AI 전략과 사례 소버린 AI의 시장적용 단계 소버린 AI, 선택이 아닌 생존 1.2 대한민국 AI의 생존전략, 소버린 AI 소버린 AI를 위한 첫걸음, 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 소버린 AI시대, 한국 기업의 AI서비스 확장전략과 버티컬 AI 산업에서의 게임 체인저, 결국 생태계가 핵심 Chapter 2. 산업별 AIX 추진 현황 및 전략 2.1 [법률] 법정에 들어온 새로운 동료 2.2 [소프트웨어] 코딩 방식의 패러다임 변화 2.3 [의료] 의사를 돕는 보이지 않는 파트너 2.4 [제조업] 데이터가 움직이는 생산라인 Chapter 3. 빅테크 기업의 AIX 추진현황 및 전략 3.1 생성형AI, 빅테크 기업의 AIX 미래전략 생성형AI의 경쟁지형: 폐쇄형 vs. 개방형과 클라우드 vs. 온디바이스, 그리고 마켓플레이스 3.2 빅테크 기업의 AIX 미래전략 메타의 AIX 비즈니스 전략 오픈AI의 AIX 비즈니스 전략 구글의 AIX 비즈니스 전략 마이크로소프트의 AIX 비즈니스 전략 PART Ⅲ. [AI 비즈니스 미래] 기술의 진화와 싱귤래리티 Chapter 1. 비즈니스, 그 변화로 바라본 미래 비즈니스 싱귤래리티 기술과 일자리, 그리고 노동의 시대적 트렌드 Phase 1. 제조 트랜스포메이션 농업 노동의 감소와 제조업 노동의 폭발적 증가 대량생산과 경영혁신의 시대 : 테일러리즘과 포디즘 제조 트랜스메이션 시대의 성과 Phase 2. 정보화 트랜스포메이션 정보화 혁신의 출발점: Digitization의 시대 (1995~2006) 정보화 혁신의 도약: Mobile의 시대 (2007~2015) Phase 3. 디지털 트랜스포메이션 Digitalization의 본격화: 데이터 기반 의사결정 지능화로 진화한 제조업: 디지털 트윈 Phase 4. 인공지능 트랜스포메이션 [현재] 인공지능의 시대 - 지식노동 생산성의 재정의 [미래] 범용 인공지능과 휴머노이드의 시대 - 인간 노동의 재정의 Chapter 2. 거대 언어모델, 범용 인공지능으로의 진화 2.1 인공지능에 대한 고찰 범용 인공지능, 생각보다 가까이 와 있다 AI는 의식을 가질 수 있을까? 2.2 AI와 산업 미래 변화 인공지능의 발전단계 범용 인공지능, 어떤 시대일까? 2.3 언어모델, 그 발전 방향성과 비즈니스 전략 대규모 언어모델의 발전단계 언어모델 기반 비즈니스 트렌드 시장 생존전략, 결국! 오로지! 생태계 에필로그 |
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AgentOps(Agent Operations)는 빌더 기능들을 넘어 미래 지향적 운영체계를 의미한다. 에이전트 운영 플랫폼은 단순히 에이전트를 연결해 워크플로를 만드는 것을 넘어, 다수의 에이전트가 협업하는 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 체계적 접근을 포함한다.
--- p.59 ‘생성형AI 관련 비즈니스 모델 방향성’ 중에서 경쟁의 중심이 모바일 앱 간 기능의 우열이 아니라 사용자의 진입점과 상호작용을 누가 장악하는가로 옮겨가게 될 것이다. 모바일 서비스 시장에서 매우 중요한 전환점이라고 할 수 있다. --- p.76 ‘내 손안의 서비스 인터페이스 변화’ 중에서 휴머노이드의 핵심은 이 세 과정(지시 언어: Language → 상황 이해 시각: Vision → 행동)을 하나의 파이프라인으로 묶는 것에 초점이 있다. 즉, 핵심은 VLA모델(V:시각 + L:언어 + A:행동)과 임바디드 언어모델이 한 시스템 안에서 유기적으로 협업하는 구조이다. --- p.93 ‘로봇산업의 발전단계’ 중에서 소버린 AI도 동일한 상황이라 생각한다. 우리 자신이 원천기술이 없다면 상대방에 휘둘리게 되어 있다. 오픈AI가 언제까지 지금과 같은 방식으로 API를 제공해 줄까? 아니면, 기업들이 오픈소스로 생성형 AI를 계속해서 시장에 공개해 줄까? 그 어느 누구도 10년 뒤 지금과 동일할 것이라고 시원하게 답을 내놓지 못할 것이다. 시장에서 살아남기 위해서는 반드시 기술 자립이 필요한 이유이다 --- p.122 ‘소버린 AI, 선택이 아닌 생존’ 중에서 글로벌 기업이 모든 서비스 영역을 장악할 수 없다. 특정 국가나 지역의 고유한 특성을 깊이 이해하고, 그에 맞는 데이터를 확보하여 인공지능 서비스를 개발하는 로컬 기업은 여전히 중요한 역할을 할 수 있다. --- p.137 ‘소버린 AI시대, 한국 기업의 AI서비스 확장전략과 버티컬 AI’ 중에서 2023년이 생성형AI의 대중화를 알린 원년이었다면, 2024년은 품질 고도화를 바탕으로 본격적인 시장경쟁이 시작된 시기였다. 2025년은 생성형AI가 단지 ‘신기한 인공지능 서비스’를 넘어서 사업적으로도 가치가 있음을 증명하였으며, 동시에 오픈소스를 통한 생태계 확장이 본격적으로 나타난 해였다. 이러한 흐름을 바탕으로 2026년은 에이전트화 그리고 규제 준수가 기업 경쟁력의 핵심으로 부상하는 해가 될 것이다. --- p.191 ‘생성형AI의 경쟁지형: 폐쇄형 vs. 개방형, 클라우드 vs. 온디바이스, 그리고 마켓플레이스’ 중에서 앞으로 인간에게 주어진 역할은, 인공지능과 대화를 해가며 문제를 정의하고, 목표를 설정하며, 그 결과를 해석하는 지적 협업자로서의 역할이 강조될 것이다. 이러한 흐름 속에서 산업의 중심축은 ‘기계의 생산성’에서 ‘지능의 생산성’으로 옮겨가고 있는 것이다. --- p.270 ‘[현재] 인공지능의 시대 - 지식노동 생산성의 재정의’ 중에서 인간의 노동이 필수가 아닌 시대가 된다면, 그동안 사회를 지탱하던 ‘노동과 임금’이라는 계약구조 자체가 무너지게 될 것이다. 즉, 인간이 더 이상 ‘생산의 주체’가 아닌 주변인이 된다면, 오랜 시간 우리 사회를 지탱해 오던 사회 시스템은 ‘공포의 시스템’이 되는 것이다. 따라서, 우리는 우리 스스로를 위한 새로운 형태의 ‘분배 원칙’과 ‘존재의 권리’를 재정의해야 한다. --- p.280 ‘[미래] 범용 인공지능과 휴머노이드의 시대 - 인간 노동의 재정의’ 중에서 조직에는 중간관리자와 주니어 직원의 역할은 없어지게 되고, 최종 관리자(리더)와 인공지능팀만 존재하는 단순한 조직구조를 지니게 될 것이다. 이러한 구조를 평면화라고 하며 생산성과 효율성이 극대화되는 단계로, 이러한 조직구조에서는 최종 관리자(리더)는 인공지능이 스스로 판단하여 자율적으로 진행한 결과물에 대해 최종 승인을 하고 그 책임을 지게 된다. --- p.311 ‘범용 인공지능(AGI), 어떤 시대일까?’ 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 단계에서 출발해서, 이미지와 음성 같은 다양한 입력을 동시에 처리하는 단계LMM: Large Multi-Modal Model를 넘어, 실제 행동을 실행하는 단계LAM: Large Action Model 그리고 인공지능이 스스로 작업을 진행시키는 단계로 빠르게 진화하고 있다. --- p.320 ‘대규모 언어모델의 발전단계’ 중에서 언어모델을 활용한 비즈니스는 크게 4가지 유형으로 진행될 것으로 예상되며, 기존 범용모델의 API 서비스, 버티컬 언어모델 개발, RAG 개발 그리고 소형 언어모델sLLM 이다. --- p.325 ‘언어모델 기반 비즈니스 트렌드’ 중에서 끊임없이 변화하는 시장에서 영구히 존속 발전할 수 있는 비즈니스를 만들기 위해서는, 나와 한배를 같이 탈 수 있는 아군을 최대한 많이 만들어 놔야 한다. 이것이 바로 “생태계”이며, 시장에서 장기간 생존할 수 있는 유일한 방법이라 필자는 확신한다. --- p.335 ‘시장 생존전략, 결국! 오로지! 생태계’ 중에서 |
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“시대를 읽는 통찰, 미래를 대비하는 AI 전략서”
“트렌드를 넘어, 산업의 룰을 설계하는 책” “현장에서 증명된 AI 전략가의 생존 시나리오” ‘비즈니스 성과로 이어지는 AI 도입 전략‘ AI 기술 발전의 흐름에 맞춰 기업의 AI 도입 로드맵을 제시하는 필독서 다가오는 미래를 예측하는 책은 많다. 그러나 미래를 ‘설명’하는 데서 멈추지 않고, 지금 우리가 무엇을 준비해야 하는지를 구조적으로 제시하는 책은 드물다. 『싱귤래리티: 2026~2030 AI 비즈니스 트렌드』은 바로 그 지점에서 출발한다. 이 책은 인공지능을 단순한 기술 트렌드가 아닌, 산업 구조와 기업의 존재 방식 자체를 바꾸는 ‘문명 전환의 축’으로 바라보며, 다가올 5년을 관통하는 비즈니스 전략의 본질을 집요하게 파고든다. 저자는 인류의 기술 발전사를 ‘근력 → 기계 → 정보 → 지능’으로 이어지는 시대적 흐름 속에서 각각의 시대가 어떠한 의미를 갖는지 재해석하였다. 특히, 지금 우리가 맞이한 인공지능 시대를 단순한 혁신이 아닌 ‘특이점(Singularity)’으로 규정한다. 이는 기술이 인간을 보조하는 수준을 넘어, 스스로 학습하고 판단하며 경제의 주체로 참여하는 단계로 진입하고 있음을 의미한다. 이 책은 바로 그 변화의 문턱에서, 기업과 개인이 어떤 선택을 해야 하는지를 묻는다. 이 책의 가장 큰 강점은, 막연한 전망이 아니라 구체적인 비즈니스 구조의 변화를 중심으로 이야기를 풀어낸다는 점이다. 저자는 인공지능 시대의 핵심 변화를 일곱 가지 축으로 정리한다. 외주 중심에서 내부 역량 중심으로의 전환, 거대한 조직에서 마이크로 팀으로의 재편, 초개인화 서비스의 일상화, 그리고 ‘신뢰’와 ‘책임’을 둘러싼 AI 거버넌스 산업의 부상까지. 이 모든 변화는 단순한 효율화가 아니라, 기업의 경쟁력 기준 자체를 다시 쓰는 과정임을 강조한다. 무엇보다 주목할 점은, 저자가 인공지능을 또 하나의 새로운 기술이 아닌, ‘비용 절감 도구’와 ‘수익 창출 구조를 재설계하는 엔진’으로 바라본다는 점이다. 기존 IT 비즈니스가 기술 제공 중심이었다면, 앞으로는 고객의 수익구조 안으로 들어가 가치를 함께 만들어내는 파트너로 진화해야 한다는 통찰은 이 책의 핵심 메시지다. 기술의 보유 여부가 아니라, 기술을 어떻게 활용해 돈을 벌 것인가가 기업의 생존을 좌우하게 된다는 것이다. 또한 이 책은 인공지능 도입을 둘러싼 기업의 현실적인 고민에도 깊이 있게 답한다. ‘우리 회사는 AI를 도입할 준비가 되어 있는가?’라는 질문에 대해 조직문화, 전략, 데이터, 인력, 거버넌스까지 경영 전반을 점검하는 체크리스트를 제시하며, AI 전환이 단순한 기술 도입이 아니라 경영 패러다임의 변화임을 분명히 한다. 특히 인상적인 부분은 기업의 AI 도입 수준을 5단계로 구분한 프레임워크다. 단순한 도구 활용 단계에서 시작해, 효율화, 확장, 재설계를 거쳐 최종적으로는 ‘Auto Pilot Enterprise’에 이르는 구조는, 앞으로 기업이 나아가야 할 방향을 매우 명확하게 보여준다. 이 단계가 올라갈수록 인간의 역할은 실행자가 아니라 전략과 원칙을 설계하는 감독자로 변화한다는 점은, 경영자에게 강한 문제의식을 던진다. 한편, 이 책은 기술 중심 담론에 머물지 않고, 인간의 역할과 가치에 관한 질문까지 확장한다. 인공지능이 인간의 능력을 압도하는 시대가 도래할수록, 역설적으로 감정, 공감, 예술과 같은 ‘인간다움’의 가치가 더 부각될 것이라는 통찰은 이 책이 단순한 비즈니스 도서에 그치지 않는 이유다. 결국 『싱귤래리티』는 하나의 명확한 메시지로 수렴한다. “인공지능이 무엇을 바꿀 것인가”가 아니라, “무엇이 바뀌지 않을 것인가”를 고민해야 하는 시대가 왔다. 이 책은 그 질문에 대한 가장 현실적이고도 전략적인 답을 제시한다. AI를 도입할 것인가의 문제가 아니라, AI 시대에 어떻게 생존하고, 어떻게 성장할 것인가를 고민하는 기업과 리더라면 반드시 읽어야 할 책이다. 다가올 2026~2030년, 이 책은 미래를 예측하는 지도가 아니라, 미래를 준비하는 실행서다. |
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많은 기업이 인공지능을 활용해 혁신을 이루고, 이를 통해 시장에서 새로운 경쟁력을 확보하기를 기대하고 있다. 그러나 실제 현장을 들여다보면 AI 도입의 핵심은 단순히 기술의 문제가 아니라, 비즈니스 구조와 운영 방식의 변화까지 함께 요구되는 일이다. 이 책은 그러한 관점에서 AI기술 자체보다 기업이 어떻게 AI를 활용해 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는지를 산업과 경영의 관점에서 설득력 있게 설명하고 있다. - 강승우 (前 쌍용정보통신 CEO 대표이사)
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"AI를 어떻게 써야 하는지는 알겠는데, 우리 조직에 어떻게 붙여야 할지 모르겠다." IT 조직을 이끌면서 가장 자주 듣는 말 중 하나다. 비용 절감과 생산성 향상이라는 과제는 다양한 자동화를 거쳐 이제 AI라는 변곡점을 맞이하고 있다. 이 책이 반가운 이유는 단순히 AI 기술을 설명하는 책이 아니기 때문이다. 기업이 AI를 실제로 '작동하게' 만드는 방법, 그리고 기술 흐름을 산업 변화와 연결 지어 설명하고 있어, 실무자에게 필요한 책이라 생각한다. - 김종현 (매일홀딩스 CIO 상무)
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AI 시대에 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소는 결국 데이터로 수렴한다. CRM과 마케팅 분야에서 오랜 시간 고객 데이터의 가치를 연구하고 실무에 접목해 온 입장에서, 이 명제는 거의 공리에 가깝다. 이 책은 AI의 성능과 활용 가능성을 결정짓는 데이터의 중요성, 그리고 앞으로 더욱 중요해질 AI Ready Data 산업의 흐름을 설득력 있게 보여주고 있다. - 김형수 ((사)한국CRM·디지털마케팅협회 회장, 고객제표 사업단장, 한성대 산업경영공학부 교수)
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AI 앵커가 뉴스를 진행하고, 데이터 기반으로 콘텐츠가 자동으로 제작되는 시대를 직접 마주하며, 기술이 미디어 환경을 얼마나 빠르게 변화시키고 있는지 실감하고 있다. 이제는 거스를 수 없는 시대적 흐름 속에서 변화하지 않으면 생존하기 어렵다는 사실은 아마 모든 산업과 비즈니스 영역에서 공통적으로 느끼고 있는 현실일 것이다. 이 책은 이러한 변화의 흐름 속에서 인공지능과 우리 사회의 미래를 균형 잡힌 시각으로 풀어낸 점이 인상적이다. - 윤인구 (KBS 아나운서)
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