Chapter 1. 첫 사용은 어떻게 퍼지는가 ? 공식 교육보다 강한 동료 네트워크: 첫 사용과 정착을 분리하고 동료·관리자의 가시적 사용이 확산에 미치는 영향을 설명한다. 대표가 팀별 확산 경로를 찾도록 ‘AI 사용 네트워크 지도’, 초기 도입자 선정표, 동료 시연 운영안을 산출한다.
Chapter 2. 왜 3일 쓰다 그만두는가 ? 지속 사용을 예측하는 진짜 변수: 호기심 사용, 업무형 사용, 습관형 사용을 구분하고 직급보다 업무 빈도·워크플로 적합성·기존 도구 대체 가능성을 진단한다. ‘14일 정착 코호트’, 이탈 인터뷰 질문지, 업무-도구 적합성 점수표를 산출한다.
Chapter 3. 24% 더 많은 산출물, 그런데 왜 ROI가 안 보이는가 ? 효과 측정의 함정: 병합 PR 증가 사례를 통해 처리량과 가치의 차이를 밝히고, 절감 시간에서 검증·수정·승인·비용·위험을 차감하는 순효과 측정법을 제시한다. ‘AI ROI 측정 시트’, 품질·재작업 지표표, 경영진 대시보드 명세를 산출한다.
Chapter 4. 정책은 있는데 왜 다들 몰래 다른 툴을 쓰는가 ? 정책-실무 간극과 섀도우 IT: 승인 도구와 실제 선호 도구의 차이, 개인 계정 사용, 승인 지연, 비현실적 검토 규칙을 현장 인터뷰로 찾는다. ‘섀도우 IT 열지도’, 정책 마찰 감사표, 익명 인터뷰 질문지, 위험도별 사용 사례 분류표를 산출한다.
Chapter 5. 거버넌스와 현장 사이 ? 실제로 작동하는 AI 도입 정책 설계하기: 기술·조직·환경의 불일치를 조정하고 역할별 허용 범위, 신속 승인, 데이터 규칙, 실무 교육, 모니터링을 하나의 운영 루프로 연결한다. ‘1페이지 AI 사용 정책’, 신규 도구 승인 의사결정 트리, 역할별 교육 설계표, 30일 재정착 실행계획을 산출한다.