돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까 (오라클, 딜로이트, 언스트앤영 출신의 빅데이터·AI 전문가가 알려 주는 AI AGENT 시대 기업이 살아남는 법)

돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까 (오라클, 딜로이트, 언스트앤영 출신의 빅데이터·AI 전문가가 알려 주는 AI AGENT 시대 기업이 살아남는 법)

$25.00
Description
★ 엔비디아 젠슨 황의 성공 비결부터 ChatGPTㆍ딥시크ㆍRAGㆍAI 에이전트까지
★ 급격히 진화하는 AI 패러다임 속 기업이 생존하고 성장하기 위한 실질적 전략!
AI는 이제 더 이상 선택이 아닌 기업이 생존하기 위한 필수적인 전략이 되었다. ChatGPT를 넘어 AGI(범용 인공지능)의 문턱에 들어선 지금, AI를 단순히 도구가 아닌 비즈니스의 근본 구조를 바꾸는 힘으로 이해하고 이를 받아들이는 기업만이 살아남을 수 있다. 수십 년간 글로벌 기업과 공공기관의 기술 컨설팅을 맡아온 국내 최고의 AIㆍ빅데이터 전문가인 저자는 최신 기술 동향과 자신이 직접 현장에서 느낀 실제 사례를 엮어 경영자와 실무자 모두가 AI를 올바르게 활용할 수 있는 방안을 정리해서 제시한다.
이 책은 더 이상 AI의 환상에 기대지 말라고 강조한다. 대신 엔비디아 젠슨 황의 리더십, ChatGPT와 딥시크 등의 최신 기술 동향, RAGㆍMCP 같은 차세대 AI의 활용법을 종합적으로 아우르면서, 진짜 ‘돈 되는 AI’를 만들기 위해서는 기업의 CEO부터 AI를 확실히 이해해야 한다고 강조한다. CEO, 임원 등의 의사 결정자는 물론, 미래를 준비하는 모든 기업인이라면 반드시 읽어야 할 실전형 AI 경영서를 만나 보자.
저자

장동인

저자:장동인
서울대학교공과대학원자핵공학과졸업후미국남가주대학교에서컴퓨터공학석사를마쳤으며,서울과학종합대학원에서경영학박사를취득했다.미국비자카드,EDS,아메리칸항공,독일아마데우스(Amadeus),오라클본사에서근무했다.1996년귀국하여한국오라클컨설팅본부이사,시벨코리아지사장,SAS코리아부사장,딜로이트컨설팅파트너,언스트앤영컨설팅본부장,미래읽기컨설팅대표컨설턴트,한국테라데이터부사장,국방과학연구소빅데이터PM으로수백개기업의경영및IT컨설팅을담당했다.빅데이터와AI분야전문가로국내대기업및공공기관,각종콘퍼런스에서강의하며다양한매체에기고활동을하고있다.현재AIBBLAB대표및빅데이터전문가협의회의장으로활동하고있으며,KAIST김재철AI대학원CAIO(ChiefAIOfficer)과정책임교수로임하고있다.
기업CEO가코딩을할수있어야AI에대한근본적인이해를할수있고,그래야기업과조직이산다는신념을가지고한국최초로'CEO를위한AI코딩강의'를6년째해오고있다.

대표저서
《실무자를위한데이터웨어하우스》대청,1999
《공피고아》쌤앤파커스,2010
《빅데이터로일하는기술》한빛미디어,2014
《IT전문가로사는법》한빛미디어,2016
《AI로일하는기술》한빛미디어,2022
《챗GPT시대기업이살아남는법》리코멘드,2023

목차

프롤로그

Chapter01기업이AI도입에실패하는이유

AI를안쓴다고당장망하지않는다는생각은결국실패한다

__AI도입실패의주요원인들

__[문제해결방안]직원들이왜AI를안쓰는지부터파악하라!

고립된AI조직으로인해실패한다

__AI도입을위한9단계업무프로세스

__AI도입을위한9단계업무프로세스의단계별역할

__AI도입을위한9단계업무프로세스에서알수있는인사이트

__고립된AI조직의문제점

__[문제해결방안]개방된AI조직과전사적인협업만이살길이다!

AI에대한생각이서로달라서AI프로젝트가실패한다

__AI프로젝트가산으로가는이유

__[문제해결방안]경영진은실무자보다AI공부를더많이해야한다!

외부에서영입한AI전문가에게모든것을맡기면실패한다

__외부전문가영입전략의함정

__내부인재육성의전략적가치

__[문제해결방안]내부인력을중심으로외부전문가는소수채용한다!

실패체크리스트와해결방안

__전략및타이밍의부재

__조직문화및인식의문제

__기술및도입방식의오해

__[CEO를위한비즈니스인사이트]6시그마운동을기억하십니까?

Chapter02돈되는AI도입과활용법

돈되는AI를위한문제정의방법

__문제해결이아닌문제정의부터:4단계필터링가이드

__1단계:문제를좁고예리하게정의했는가?

__2단계:데이터와연관된문제인가?

__3단계:AI로풀수있는유형인가?

__4단계:그래서돈이되는가?(ROI산출)

돈되는AI분야를선택하는다섯가지원칙

__원칙1:거창한분야가아닌좁고예리한분야에집중하라

__원칙2:데이터가아닌비즈니스목적에서출발하라

__원칙3:완벽히새로운것보다는검증된성공을활용하라

__원칙4:AI를특수기술이아닌엑셀처럼생각하라

__원칙5:기존시스템을대체하거나강화하는곳을공략하라

돈되는AI프로젝트를추진하는방법

__AI전문가영입

__AI프로젝트외주

__하이브리드모형:전문가영입+AI프로젝트위주

__내부직원교육후자체구현

돈되는AI업무4단계로드맵:HR을중심으로

__1단계:업무자동화로반복업무줄이기

__2단계:예측하여미래내다보기

__3단계:시뮬레이션으로다양한'만약'의결과검토하기

__4단계:업무최적화로최상의해답찾기

__[사례1]최적화를위한아이디어찾기:세일즈포스닷컴

__[사례2]최적화를위한아이디어찾기:팔란티어

돈되는AI도입을위한ABCD방법론

__ABCD방법론이란

__ABCD방법론은왜필요한가

__1단계:분석및기회발굴(Analysis)

__2단계:문제정의및설계(Blueprint)

__3단계:구현및실행(Create)

__4단계:성과평가및발전(Develop)


Chapter03AI이해를통한비즈니스인사이트

AI를이해하기전에알아두어야할세가지

최소한의AI역사

__AI겨울의근본원인

__[CEO를위한비즈니스인사이트]왜AI전문가들의과도한약속을믿고막대한연구비를지불했을까

인공지능의학습과추론

__학습:최적의공식을찾아내는고된과정

__추론:공식을사용하여답을계산하는과정

__[CEO를위한비즈니스인사이트]학습과추론

컴퓨터는어떻게인간의언어를이해하게되었는가

__벡터혁명이야기

__임베딩과정

__[CEO를위한비즈니스인사이트]우리기업에서벡터화할수있는자산에는무엇이있는가

LLM시대를연혁명적모델:트랜스포머

__RNN

__LSTM

__트랜스포머의등장

__트랜스포머의아키텍처

__오픈AI는왜디코더만으로GPT를만들었을까?

AI를더똑똑하게만드는방법:제1의스케일링법칙

__트랜스포머의분화:디코더계열,인코더계열,디코더-인코더계열

__LLM스케일링법칙의탄생

__프롬프트엔지니어링의시작

__[CEO를위한비즈니스인사이트]더큰모델,더많은데이터,더많은GPU필요,즉쩐의전쟁

GPT-3를만들고보니

__똑똑한추론능력

__상식이없는GPT-3의답변

AI를더똑똑하게만드는방법:제2의스케일링법칙

__GPT-3이후오픈AI의고민

__[CEO를위한비즈니스인사이트]실패의연속,대화형AI서비스비즈니스

__ChatGPT의탄생을위한준비:세계최초대화형AI서비스

__드디어ChatGPT를출시하다

__제2의스케일링법칙:RLHF

__[CEO를위한비즈니스인사이트]세상의모든지식을보유한AIvs사용자가원하는답을주는AI

AI를더똑똑하게만드는방법:제3의스케일링법칙

__테스트-시간계산

__깊은사고의시작,O1의출현

__현대AI의3단계패러다임:학습,추론,그리고사고

딥시크의등장

__딥시크에관한세가지핵심질문

__딥시크의두번째충격

__딥시크의완전한공개가가져온파급효과

__딥시크가준영향

__젠슨황의테스트타임스케일링법칙발표가주는의미

__왜얀르쿤은현재의LLM으로AGI를달성할수없다고하는가?

__[CEO를위한비즈니스인사이트]테스트타임스케일링법칙이한국AI칩벤처에던지는의미

Chapter04AI시대의시스템사고

시스템1사고:빠른직관

__시스템1사고의특성

시스템2사고:신중한논리와분석

__시스템2사고의특성

__대니얼카너먼의생각과이론의영향력

시스템1사고는AI의추론모델,시스템2사고는AI의사고모델

__시스템1,시스템2사고와AI모델의매핑

__시스템2사고의한계와AI사고모델의잠재력

__기업환경에서AI가시스템2사고를대체할때벌어질일들

__[문제해결방안:기업측면]직원은Ai도구의노예가아닌,도구의지휘자가되어야한다

__[문제해결방안:CEO측면]CEO는조직전체의사고력을앞장서서이끌어야한다

__[CEO를위한비즈니스인사이트]AI시대고부가가치업무란무엇인가

Chapter05기업이선택한AI활용방법,RAG

기업이RAG를활용해야하는이유

__RAG란

__RAG의장점

기업의RAG프로세스

__데이터준비과정:AI의지식창고(벡터DB)구축하기

__질의응답파이프라인:지능적으로답변생성하기

RAG에서오픈소스LLM과클로즈드소스LLM의비교

__오픈소스LLM의사용방법

__오픈소스LLMvs클로즈드소스LLM기반RAG구현비교분석

RAG에서고려해야할점

__임베딩모델의신중한선택과관리

__문서처리의복잡성

__검색의정확도를높이는심화기술

__지능형RAG구축

Ragas란무엇인가?

__Ragas의핵심평가지표

__검증프로세스

__결과분석및개선

RAG의주요활용방안

__산업별활용방안

__RAG의업무별활용방안

Chapter06AI에이전트

AI에이전트란?

__일반프로그램과AI에이전트의차이

__AI에이전트의구조

__AI에이전트의장점과한계

AI에이전트를구현하는방법

__AI에이전트구현을위한주요개발도구종류

__기업에서개발도구선택이왜중요한가?

에이전트패키지

__랭체인:AI에이전트개발의표준프레임워크

__랭그래프:복잡한AI에이전트를위한플로우엔지니어링

__오픈딥리서치

__오픈AIAgentsSDK

__CrewAI:협업ㅎㄹ라는에이전트세계

바이브코딩

__커서:비주얼스튜디오코드기반의대표적인바이브코딩도구

__클로드코드:앤트로픽의코딩전문AI

__제미나이CLI:구글AI기반의커맨드라인도우미

노코드도구

__마이크로소프트코파일럿스튜디오:AI챗봇과에이전트를만드는데최적화

__구글에이전트빌더:데이터검색기반AI에이전트개발플랫폼

__AWS베드락에이전트코어:7개모듈로구성된종합AI에이전트플랫폼

__n8n:1000개이상앱을연결하는노코드워크플로자동화도구

__디파이:LLM기반애플리케이션개발을위한올인원노코드플랫폼

__어시웍스:한국기업실무에특화된노코드AI에이전트플랫폼

기존시스템과의AI에이전트통합

__단순정보조회:AI단독으로도가능한영역

__최적화:시스템통합없이는불가능한영역

__왜통합이최적화의핵심인가

__AI에이전트통합으로얻는혁신적인이득

AI에이전트vs에이전틱AI

__AI에이전트와에이전틱AI의개념비교

__에이전틱AI의사례

__에이전틱AI의오케스트레이션기능

__Skywork와Genspark의비교

__오픈AI의ChatGPT에이전트

AI에이전트의문제점

__AI에이전트의주요문제점들

__AI에이전트의문제점을해결하는방안들

AI에이전트시대의앱스토어,MCP

__MCP서버와연동된AI에이전트의작동방식

__MCP서버와smithery.ai

__MCP의아키텍처

__MCP의핵심가치

__MCP의단점

__MCP서버추천

AI에이전트의활용방안

__AI에이전트의산업별활용방안

__AI에이전트의업무별활용방안

Chapter07기업에서AI를

출판사 서평

★AI무지를벗어나는자만이묻지마투자의함정을피할수있다!
★보여주기식프로젝트가아닌,진짜‘돈되는AI’도입의종합내비게이션!

ChatGPT이후전세계는AGI(범용인공지능)시대로접어들고있다.그러나많은기업이AI를도입하면서도괄목할만한성과를내지못하고있는실정이다.시스템은도입했지만현업과연결되지못하거나,경영진의이해부족으로실행단계에서좌초되는경우가비일비재하다.저자는그원인을‘AI를기술로만보는시각’에서찾는다.기업의AI수준은결국CEO의이해수준을넘을수없으며,AI프로젝트의90%는첫문제정의단계에서부터실패하는경우가많다는것이다.

이책은단순히AI기술을소개하는입문서에머무르지않고,‘어떻게하면AI를기업전략과연결할것인가’라는본질적인질문에대한해답을내놓는다.무조건AI도입부터하는것보다중요한건이를어떻게전략적으로활용하느냐이다.제대로준비된기업만이AI로새로운기회를창출하고,준비되지못한기업은시장에서곧사라지는시대이다.이책은그중요한기로에선기업과CEO들에게AI도입의정확한나침반이되어줄것이다.

▶‘돈되는AI’를위한문제정의방법4단계

-1단계:문제를'좁고예리하게정의했는가?
-2단계:데이터와연관된문제인가?
-3단계:AI로풀수있는유형인가?
-4단계:그래서돈이되는가?

▶‘돈되는AI’도입을위한ABCD방법론

-1단계:분석및기회발굴(Analysis)
-2단계:문제정의및설계(Blueprint)
-3단계:구현및실행(Create)
-4단계:성과평가및발전(Develop)

▶AI에이전트구현을위한주요개발도구소개

-에이전트패키지:랭체인,랭그래프,오픈AIAgentsSDK,CrewAI
-바이브코딩:커서,클로드코드,제미나이CLI
-노코드:마이크로소프트코파일럿스튜디오,구글에이전트빌더,AWS베드락에이전트코어,n8n,디파이,어시웍스

▶AI도입을위한다양한아키텍처

-A타입:클로즈드소스LLM
-A-1타입:오픈AI의AssistantAPI사용
-B타입:오픈소스LLM사용
-B-1타입:오픈소스LLM+클라우드사용
-C타입:A타입+B타입하이브리드
-D타입:오픈AI의기업형ChatGPT
-D-1타입:오픈AI의TeamwithGPTs

▶이책이필요한독자

-AI를기업경영에적용하고자하는CEO및임원
-각종AI도입전략을구상하는기획자및기업컨설턴트
-AI기술로업무혁신을이루고실제비즈니스와연결하고자하는실무자
-AI혁신을통해미래경쟁력을확보하려는기업인
-AGI시대의비즈니스방향을고민하는모든사람