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AX 시대의 제안활동 Redesign
AI Co-Suggestion
이동욱 저
창조와지식 2026.09.21.
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책소개

목차

Ⅰ 변화를 만드는 힘, 제안활동
Ⅱ 생각을 성과로 바꾸는 제안원리
Ⅲ 문제를 발견하고 해결하는 힘
Ⅳ 창조의 힘과 아이디어 발상
Ⅴ AX 기술과 제안활동의 융합
Ⅵ AI 협업형 제안활동 AI Co-Suggestion
Ⅶ 제안활동의 성장과 활성화 전략

저자 소개 1

이동욱은 40여 년 동안 기업과 공공기관의 제안활동을 연구하고 현장에서 실천해 온 제안활동 전문가이다. 연세대학교에서 인적자원개발(HRD) 석사학위를, 인천대학교에서 경영학 박사학위를 취득했으며, 경영지도사와 평생교육사 자격을 보유하고 있다.1985년 한국표준협회(KSA)를 시작으로 한국능률협회컨설팅(KMAC)에서 제안활동 교육과 컨설팅을 수행했으며, 현대자동차, 포스코, 삼성중공업, 한국전력 등 주요 기업과 공공기관의 제안활동 구축과 활성화를 지원해 왔다. 또한 정부의 공무원제안과 국민제안, 국내 기업의 제안활동 교육과 컨설팅을 통해 제안활동의 확산과 발전에 지속적으로 참여해
이동욱은 40여 년 동안 기업과 공공기관의 제안활동을 연구하고 현장에서 실천해 온 제안활동 전문가이다. 연세대학교에서 인적자원개발(HRD) 석사학위를, 인천대학교에서 경영학 박사학위를 취득했으며, 경영지도사와 평생교육사 자격을 보유하고 있다.1985년 한국표준협회(KSA)를 시작으로 한국능률협회컨설팅(KMAC)에서 제안활동 교육과 컨설팅을 수행했으며, 현대자동차, 포스코, 삼성중공업, 한국전력 등 주요 기업과 공공기관의 제안활동 구축과 활성화를 지원해 왔다. 또한 정부의 공무원제안과 국민제안, 국내 기업의 제안활동 교육과 컨설팅을 통해 제안활동의 확산과 발전에 지속적으로 참여해 왔다.현재 한국제안활동협회 연구소장으로서 AX 시대의 제안활동 방법론을 연구하고 있으며, 한양대학교·단국대학교·신안산대학교에서 겸임교수와 외래교수로 활동하며 제안활동, 경영혁신, 서비스경영 분야의 지식과 현장 경험을 전파해 왔다.이러한 연구와 현장 경험을 바탕으로 사람의 생각과 AI의 지능을 결합하는 ‘AI Co-Suggestion’이라는 새로운 제안활동 모델을 제시하고 있다. AI가 사람의 생각을 대신하는 것이 아니라, 사람의 문제 인식과 판단을 바탕으로 AI의 지능을 활용해 아이디어를 확장하고 실행 가능한 제안으로 발전시키는 방법론을 연구하고 있다.

품목정보

발행일
2026년 09월 21일
쪽수, 무게, 크기
344쪽 | 152*225*30mm
ISBN13
9791176270755

출판사 리뷰

『AX 시대의 제안활동 Redesign』은 40여 년간 산업현장에서 축적한 제안활동 경험을 바탕으로 제안활동의 본질과 메커니즘을 체계적으로 정리하고, 디지털 기술과 생성형 AI를 활용해 AX 시대의 제안활동에 새롭게 접근하는 방법론을 제시하는 책이다.

책은 먼저 제안활동의 본질을 ‘변화를 만드는 힘’에서 찾는다. 기술과 경영환경은 끊임없이 변하지만 혁신의 출발점은 현장의 문제를 발견하고 더 나은 방법을 찾는 사람의 생각에 있다는 점을 강조한다. 기업의 경쟁력을 환경(Situation), 차별화(Specific), 고객가치(Solution)의 3S 전략으로 설명하고, 제안활동을 이러한 전략을 현장에서 실행하는 핵심 활동으로 제시한다.

두 번째 부분에서는 생각을 성과로 바꾸는 제안의 원리를 다룬다. 제안의 정의와 제안활동·제안제도의 차이를 설명하고, 제안을 특별한 아이디어를 제출하는 활동이 아니라 일상적인 업무 속에서 문제를 발견하고 더 나은 방법을 찾아 실행하는 활동으로 바라본다. 특히 My Job Idea를 통해 자신의 업무를 가장 잘 아는 사람이 스스로 업무를 개선하고 제안활동을 일상화하여 자신의 경쟁력을 높이고 성장하는 것이 제안활동의 출발점임을 제시한다.

세 번째 부분은 문제발견과 문제해결에 초점을 둔다. 좋은 제안은 좋은 문제를 발견하는 데서 시작하며, 문제를 단순한 현상이 아니라 원인과 기준의 관점에서 바라보아야 한다고 설명한다. 3정5S와 같은 현장관리 기법에서부터 5Why, 로직 트리, 특성요인도, TPM, 7대 로스, VE, Q-Cost, 풀프루프, MOT 등 다양한 문제분석 및 개선기법을 제안활동과 연결하여 설명한다. 특히 현장의 작은 이상과 불편을 놓치지 않고 문제의 원인을 찾아 개선으로 연결하는 사고를 강조하며, “문제는 현상에서 찾지 말고, 원인에서 찾아라”는 관점을 제시한다.

네 번째 부분에서는 창조와 아이디어 발상을 다룬다. 인간의 창조적 사고가 어떻게 시작되는지를 살펴보고, 고정관념을 깨는 사고와 수직적·수평적 사고, 누생버, 특성열거법, 결점열거법, 희망열거법, SCAMPER, 탈출법, PMI법 등 다양한 아이디어 발상기법을 소개한다. 핵심은 단순히 많은 아이디어를 만드는 것이 아니라 익숙한 것을 새롭게 바라보고 새로운 가능성을 발견하는 사고능력을 키우는 데 있다.

다섯 번째 부분에서는 디지털 기술과 제안활동의 융합을 다룬다. 클라우드, 데이터, 센서, 빅데이터, 자동인식, 3D 프린팅, 로봇, 스마트 팩토리, 스마트 창고 등 다양한 기술이 문제발견과 아이디어 발상, 실행과 성과관리 방식을 어떻게 변화시키는지를 설명한다. 디지털 기술은 제안 참여의 시간과 공간적 제약을 낮추고, 데이터를 통해 문제를 보다 정확하게 발견하며, 실행 결과를 측정하고 개선하는 기반으로 활용된다.

여섯 번째 부분은 이 책의 핵심인 AI Co-Suggestion을 다룬다. AI Co-Suggestion은 AI에게 제안서를 대신 작성시키는 방식이 아니라, 제안자의 경험과 창의성에 AI의 분석력과 지능을 결합하여 함께 제안을 완성하는 협업형 제안활동 모델이다. 제안자가 문제를 발견하고 방향을 제시하면 AI가 다양한 가능성과 대안을 확장하고, 다시 제안자가 현장의 경험과 전문성을 바탕으로 최종적인 가치를 완성한다.

이를 위해 문제 정의 → 프롬프트 설계 → AI 협업 → 제안 고도화 → 실행 및 피드백으로 이어지는 협업 프로세스를 설명하고, 맥락 전환, 질문 상상력, 창의성 증폭 순환 등 AX 시대 제안자에게 필요한 역량을 제시한다. 또한 AI Co-Suggestion 표준 프롬프트와 함께 문제점 및 현상 파악 → 개선 대책 → 개선 효과 → 제안 인사이트 → 최종 제안서로 이어지는 구체적인 활용 방법과 시뮬레이션 사례를 보여준다.

마지막 일곱 번째 부분에서는 제안활동을 조직에 정착시키고 활성화하는 방법을 다룬다. 제안활동은 제도를 만드는 것만으로 활성화되지 않으며, 구성원의 참여와 실행, 공정하고 전문적인 심사, 제안자 육성, 커뮤니케이션, 이벤트, 과제제안 등 다양한 운영체계가 함께 작동해야 한다고 설명한다. 특히 인센티브는 참여의 시작을 돕는 수단이며, 지속적인 참여를 이끄는 핵심은 성장과 인정에 있다고 강조한다. 또한 심사자를 단순한 채택·불채택 결정자가 아니라 제안의 가치를 발견하고 제안자의 성장을 돕는 역할로 재정의한다.

이 책은 제안활동의 기본 원리에서 출발하여 문제발견과 해결, 아이디어 발상, 디지털 기술의 활용, 생성형 AI와의 협업, 심사와 활성화까지 제안활동의 전 과정을 하나의 흐름으로 연결한다. 과거의 제안활동을 정리하는 데 그치지 않고, 사람의 생각을 AI가 확장하고 다시 사람의 판단과 실행으로 완성하는 AX 시대의 새로운 제안활동 방향을 제시한다.

추천평

책 구매는 그림을 소장하는 것과 같다. 단순히 해당 그림만이 아니라, 그림을 그린 작가의 철학과 세상을 향한 메시지를 가깝게 두고 보겠다는 뜻이기 때문이다. 바로 이 책, 『AX 시대의 제안활동 리디자인』의 소장은 특히 그런 성격을 지닌다. 저자 이동욱 박사께서 평생 보여준 가치 제안 (Value Proposition)에 대한 진솔한 태도와 기업 경쟁력 강화의 교훈을 담고 있다.

AI 융합 시대의 휴먼 차별화는 머신이 해결하지 못할 심리 변화에 대한 예민한 대응이다. 이제, 전문성은 시스템에 대한 깊은 이해와 심리에 대한 경륜이 전제되어야만 신뢰받는 새로운 사회가 된 것이다. AI 제안 방법에 대한 서적으로서는 이동욱 박사의 신간이 최고의 양서라고 평가한다. AI를 활용한 ‘제안 노하우’는 물론 현장에서 체험한 ‘다양한 사례’가 가치 제안 역량을 한 단계 끌어올릴 것이다. 생산과 품질 부문에서 이러한 걸작의 등장을 환영한다. - 신완선 (성균관대학교 시스템경영공학과 교수)

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