프롤로그. AI 도입의 진짜 병목, 모델이 아닌 번역

1장. 고객 문제와 AI 언어의 첫 연결
1절. 요청 뒤의 업무 손실
2절. 솔루션 이전의 문제 정의
3절. 의사결정자별 언어 차이
4절. 컨설턴트의 책임 경계

2장. 인터뷰: 요구사항보다 업무 흐름
1절. 고객 인터뷰의 세 층
2절. 현장 용어와 데이터 단서
3절. 침묵 속 제약 조건
4절. 인터뷰 기록의 산출물화

3장. 문제 번역: 기능 목록보다 성공 조건
1절. 업무 문장의 AI 과제 전환
2절. 데이터·권한·규정의 현실성
3절. 개념검증 범위와 실패 조건
4절. 실행 합의서형 요구사항

4장. 제품 선택: 모델보다 적합성의 증거
1절. 기능 비교 뒤의 업무 적합성
2절. 구축형·구독형·혼합형 비용 구조
3절. 벤더 약속과 검증 자료의 간극
4절. 선택 사유 기록의 평가 문장

5장. 개념검증: 시연 행사가 아닌 검증 계약
1절. 가설과 지표의 연결
2절. 샘플 데이터와 운영 데이터의 간극
3절. 성공 기준과 중단선
4절. 시연 이후의 확장 경로

6장. 투자수익률: 숫자보다 기준값
1절. 절감·증가·회피 가치의 분리
2절. 기준값 없는 사업성의 위험
3절. 생산성 측정의 함정
4절. 결재용 사업성 문장

7장. 기술팀 협업: 약속보다 인터페이스
1절. 현업 요구와 개발 언어의 접점
2절. 데이터 파이프라인과 권한 구조
3절. 모델 성능보다 운영 안정성
4절. 장애·변경 중심 협업 문서

8장. 제안서: 화려한 기능보다 신뢰의 증빙
1절. 제안서 첫 장의 문제 구조
2절. 범위·일정·산출물의 잠금 장치
3절. 보안·법무 질문의 선제 응답
4절. 가격보다 리스크 완화 문장

9장. 보안·법무·거버넌스: 도입 정지의 잠복 리스크
1절. 개인정보와 영업비밀의 경계
2절. 고위험 AI 판단과 책임 문서
3절. 승인권자별 검토 포인트
4절. 정책 문장형 운영 기준

10장. 구축과 전환: 파일럿 이후 운영 설계
1절. 업무 전환의 첫 30일
2절. 교육과 권한의 배포 순서
3절. 사용률보다 품질 지표
4절. 현장 반발과 재설계 문장

11장. 계약 후 운영: 성과 변동의 첫 90일
1절. 온보딩 회의의 잠복 리스크
2절. 고객지원과 기술지원의 역할 분리
3절. 개선 요청의 우선순위 체계
4절. 갱신과 확장의 운영 기록

12장. AI 솔루션 컨설턴트의 성장 지도
1절. 도메인 이해와 기술 감각의 균형
2절. 제안·계약·운영 연결형 커리어
3절. 신뢰 상실의 말과 신뢰 축적의 문장
4절. 장기 성장형 학습 루프

에필로그. 고객 문제와 제품 사이의 지속 가능한 전문성