최재붕의 AI 트렌드 2027 - 질문에 답하는 AI에서, 스스로 진화하는 AI로
최재붕 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 10월
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  • 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

이 책을 꼭 보고 싶었던 이유 중 하나는 저자때문이였다.
‘포노 사피엔스'의 저자와 동명인줄 알았는데, 바로 그 분이다.
저자는 AI를 어떻게 바라보고 있을지 궁금하였다.



이 책은 2026년의 AI 변화를 요약하는 것으로 시작하고 있다.
워낙 변화가 크고 빠르기에 이 책에 담긴 것이 2026년의 모든 변화라고 단정할 수 없다.
아직 3달이 남았고, 이 시간이면 2027년이라 예측했던 몇 가지는 2026년에 이뤄질 수도 있다.

이 책이 여타 AI 책과 다른 점은 산업별로 AI의 발전, 접목을 보여주고 있다는 것이다.
인프라, 물류/모빌리티, 국방/안보, 콘텐츠, 금융, 리테일, 제조, 의료 로 나누어 각 산업분야에서 AI가 어떻게 사용되고 있는지를 구체적인 사례를 통해 설명하고 있다.
첫번째 다뤄진 인프라는 2026년의 삼전닉스로 정리할 수 있을 것이다.
AI가 더 발전하기 위해서 인프라가 확장이 되어야 한다.
데이터 센터가 필요하고, 그 데이터 센터를 채울 반도체 칩이 필요하다.
그리고, 데이터 센터가 운영될 수 있는 전력과 냉각수도 필요하다.
하나의 산업이 발전하면서 그에 따른 인프라 산업도 발전해야 한다.

물류/모빌리티는 개인적으로 가장 기대되는 AI 분야이다.
많은 사람들이 일을 하고 있는 분야이기에 사회적으로 가장 큰 변화와 반발이 예상되는 부분이기도 하다.
하지만 시간의 차이일뿐 이 변화를 거스르기를 어려울 것 같다.

국방/안보는 우크라이나 전쟁을 통해 이미 현실이 되었음을 보여주고 있다.
스타링크가 하늘에 떠 있고, 직접 사람이 무기를 사용하지 않고 드론이나 무인 장비를 통해 전쟁을 하고 있다.
전쟁이 게임이 되어 가는 것 같다.

다른 분야에서도 이미 AI는 많이 사용되고 있음을 알 수 있었다.
개인적으로 2027년에는 ‘보안' 분야에 대해서도 많은 관심을 가지면 좋을 것 같다.
지금까지는 AI의 당근만을 보았다면, 조만간 채찍을 볼 가능성이 높을 것 같다.
초창기에는 무시되던 AI의 부작용을 걱정하는 목소리가 조금씩 높아지고 있다.
그리고 그 우려는 현실로 조금씩 보여지고 있다.
AI의 발전은 인간의 철저한 통제 아래에서 이루어져야 한다.
통제를 벗어난 AI는 인류에게 축복이 아닌 재앙이 될 수도 있다.
2027년 인간은 스스로 진화하는 AI와 어떤 모습으로 마주할지 잘 지켜보자.



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서사경영 - 세계 최고의 기업들은 왜 전략을 ‘스토리’로 만드는가 ㅣ 마스터스 8
구스노키 켄 지음, 이용택 옮김 / 21세기북스 / 2026년 9월
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  • 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

기업 경영에서 전략의 중요성은 이루 말할 수 없습니다.

수없이 많은, 그리고 다양한 경영 전략들이 있습니다.

시대에 따라 유행하는 것도 있지만, 그와 상관없이 꾸준히 입에 오르내리는 것도 있습니다.

모든 기업은 가장 적합한 전략을 찾기 위해 노력합니다.


이 책은 ‘스토리’를 강조하고 있습니다.

단순한 이야기가 아니라, 기업이 추구하는 본질에 대한 흐름을 이야기 하고 있습니다.

소비자에게 흥미를 주기 위해 만들어낸 이야기는 잠깐 주목을 받을 수 있습니다.

하지만 이것은 기업의 영속성에는 크게 도움이 되지 않습니다.

시간이 지나도 변하지 않는, 그러면서 기업이 추구하는 것을 잘 보여줄 수 있는 이야기를 만들어야 합니다.

이 책은 이런 이야기 전략을 어떻게 만들어야 하는지를 알려주고 있습니다.


이 책의 핵심인 전략 스토리의 5C는 아래와 같습니다.

  1. 경쟁우위 : 이익 창출의 최종적인 논리 → 스토리의 결
  2. 콘셉트 : 본질적인 고객 가치의 정의 → 스토리의 기
  3. 구성 요소 : 경쟁 회사와의 차이 SP 또는 DC → 스토리의 승
  4. 크리티컬 코어 : 독자성과 일관성의 원천이 되는 핵심적인 구성 요소 → 스토리의 전
  5. 일관성 : 구성 요소를 연결하는 인과 논리 → 스토리의 평가 기준

보통 이야기의 구성은 기-승-전-결로 이어집니다.

그런데 전략 스토리는 ‘결’부터 말하고 있습니다.

이야기로 표현하면 두괄식이라고 볼 수 있습니다.

먼저 무엇을 추구해야 하는지는 먼저 보여주고, 그것을 이루기 위해 무엇이 필요한지를 설명하고 있습니다.


다양한 기업과 스포츠 사례를 통해 이야기 경영이 무엇인지, 어떻게 하는 것인지, 그리고 왜 하는지에 대해 알 수 있었습니다.

최고의 기업들이 한다고 우리 기업에도 적합하다고 말하기는 어렵습니다.

하지만 그 기업들이 왜 하는지를 이해할 수 있다면 우리 기업에 도움이 되는 방법도 찾을 수 있을 것입니다.


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크래프터 - 나는 AI로 인생을 바꿨다
비기 지음 / 모티브 / 2026년 9월
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  • 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

AI가 세상을 바꾸고 있습니다.
단순히 조금 더 빨라지고, 편해진 정도가 아니라 이전과는 확연히 달라진 패러다임의 변화입니다.
이 변화가 나에게는 위험일까요, 기회일까요?



저자는 AI를 만나고 새로운 인생을 살고 있습니다.
회사에서 주최한 AI 내부 공모전에서 수상한 후, AI를 이용하여 다양한 일을 하고 있습니다.
AI를 사용하기 전에 하던 부업-쇼핑몰, 블로그, 영상 등-에도 적용하면서 이전보다 더 좋은 성과를 보이고 있습니다.
지금은 퇴사하여 AI를 이용한 일-외주 개발, 강연, 부업 등-을 하고 있습니다.

이 책은 AI 매뉴얼이 아닙니다.
복잡하고 어려운 AI 기술에 대한 이야기도 없습니다.
AI 서비스를 처음 사용하는 분들, 아직 잘 사용하지 못하는 분들을 위한 가이드입니다.
AI를 처음 만났던 때부터 AI를 이용해 수익을 얻기까지의 저자의 경험과 노하우를 담고 있습니다.
학원이나 교육을 받은 것이 아니라 직접 사용하면서 얻은 노하우이기에 바로 현장에 응용할 수 있습니다.
저자는 자신과 같이 AI를 사용해 한 단계 발전한 사람들을 ‘크래프터'라고 부르고 있습니다.
C : Context, 맥락 - 이 작업의 배경, 목적, 중요도는 무엇인가
R : Role, 역할 - AI가 어떤 입장과 어조로 답해야 하는가
A : Action, 지시 - 정확히 무엇을 시키는가
F : Format & Example, 형식과 예시 - 어떤 모양으로 받고 싶은가
T : Thinking, 사고과정 - 단계별로 생각하게 할 것인가
E : Evidence, 근거 - 무엇을 참조해야 하는가
R : Refinement, 검증과 개선 - 어떻게 다듬을 것인가

위의 7가지 내용은 꼭 기억하는 것이 좋습니다.
AI 서비스별로 조금씩 다를 수는 있지만, 가장 기본적이고 가장 핵심적인 내용입니다.
AI가 발전하면서 몇몇 내용은 중요도가 조금 덜하기는 하지만 아직까지는 유효하다고 생각합니다.

뒷부분에서는 크래프터들이 AI 서비스를 통해 어떻게 살아가는지를 보여주고 있습니다.
AI를 사용하는 목적은 목표를 달성하고, 성과를 내기 위함입니다.
AI를 잘 사용하는 것, 그 자체로는 의미가 없습니다.
어쩌면 이 부분이 이 책의 핵심일지도 모릅니다.
AI를 가지고 무엇을 해야 할지를 모르겠다는 분들에게는 다양한 길을 찾을 수 있습니다.

AI라는 금광이 있습니다.
금을 직접 캘 것인지, 청바지와 곡괭이를 팔 것인지 직접 결정해야 합니다.
이 책을 보고 난 후 그 결정이 조금 선명해질 것입니다.



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나은 시선보다 다른 시선 - 멋지고, 착하고, 엉뚱한 시선으로 일의 감각을 올리는 법
양수석 지음 / 웨일북 / 2026년 9월
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  • 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

AI의 발전으로 결과물을 만드는 시간은 짧아졌습니다.
그렇지만 아직은 ‘무엇을 만들 것인지', ‘어떻게 만들 것인지'에 대한 고민은 아직 사람의 몫입니다.
창의성이 필요한 영역이지요.
이 책은 어떻게 창의성을 높일 수 있는지를 알려주고 있습니다.



저자는 오랜 기간 다양한 브랜드와 콘텐츠를 만들었습니다.
그 과정에서 얻은 창의성을 키울 수 있는 방법을 알려줍니다.

새로운 아이디어를 얻기 위해 ‘나은 시선'이 아니라 ‘다른 시선'을 강조하고 있습니다.
바로 ‘같은 것을 보고도 조금 다르게 생각해보는 것'입니다.
그리고 저는 그것이 곧 ‘다른 시선'이라고 생각합니다.
거창하고 대단한 능력이 아니라, 오래 관찰하고, 계속 질문하고, 직접 선택하고, 결과를 확인하면서 만들어온 나름의 다른 시선들을 담았습니다.
답을 빠르고, 정확하게 얻는 과정만 배우고 익힌 저에게 질문은 어려운 주제입니다.
그럼 어떻게 질문을 해야 할까요?
상대방의 입장에서 질문하고, 그 답을 진지하게 찾아가는 과정에서만 진짜 전략이 나온다.
진짜 전략은 잘 설계된 질문에서 나온다고 생각한다.
내가 어떤 답을 줄지 고민하지 말고, 상대방의 입장에서 무엇이 필요한지, 어떻게 하는 것이 좋은지를 고민해야 합니다.
그러면 무엇을 해야 할지에 대한 단서를 찾을 수 있습니다.

“새로운 아이디어는 탄생되는 것이 아니라, 발견되는 것이다.”
새로운 아이디어는 무에서 유를 창조하는 것이 아니라, 기존의 유를 새로운 유로 만드는 것입니다.
다른 관점에서 바라보고, 다른 분야의 프로세스를 살펴보면 이전에는 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 만들 수 있습니다.
아리스토텔레스의 ‘모방은 창조의 어머니'라는 말이 생각납니다.
좋은 아이디어를 못 만든 것이 아니라, 못 찾은 것입니다.

중간중간에 있는 Tip는 기획자의 시선으로 깊게 문제를 바라볼 수 있는 노하우를 보여주고 있습니다.
기획자의 시선으로 일을 바라보는 ‘다른 시선'을 볼 수 있어 좋았습니다.

나는 어떻게 생각하지?
내가 있는 곳에서는 이 문제를 어떻게 바라볼 수 있을까?
지금 당연하다고 믿고 있는 것은 정말 당연한가?
지금부터 내가 하고 있는 일에 대해 위 질문을 해보려고 합니다.
당연하다고 믿고 있던 것들은 지금까지의 경험과 지식의 결과물입니다.
모두 부정할 수는 없지만, 시간이 지나면 더 좋은 방법을 찾을 수도 있습니다.
바로 지금이 그 순간입니다.



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에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 9월
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  • 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

AI를 사용하지 않은 사람은 있어도 한 번만 사용한 사람은 없을 것입니다.
나날이 발전하고 있고, 이제는 발전속도가 너무 빨라 통제할 수 없어 인위적으로 억제해야 할 정도입니다.
이런 AI를 온전히, 제대로 사용하고 있나요?



이 책은 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 알려주고 있습니다.
예전의 검색 방식에 익숙한 분들은 여전히 AI에게 질문을 하고 답을 구합니다.
프롬프트 방식이라고 합니다.
이제는 프롬프트 방식으로 답을 찾아 적용하는 것이 아니라, 아예 작업 전체에 대한 지시가 가능합니다.
저자는 그 방법으로 SYNC를 제시하고 있습니다.
Story : 조직의 경험과 판단을 AI가 읽을 수 있는 맥락으로 만듬
Why : 이 일을 왜 하는지 밝히고 사람과 AI의 목적과 역할을 정함
Native : 실제 업무의 병목에 맞춰 AI를 배치
Cycle : 결과와 피드백을 다음 업무에 축적해 반복
AI 에이전시를 운영하면서 얻은 효과적인 방법입니다.
아무리 좋은 도구라도 사용 방법을 제대로 알지 못하면 무용지물이죠.

에이전트의 핵심은 ‘얼마나 좋은 답을 내놓느냐'에서 한 단계 더 나아가 ‘얼마나 스스로 일을 이어갈 수 있느냐'에 있습니다.
이 문장이 이 책의 핵심입니다.
AI를 통해 답을 찾는 것이 아니라, 목표를 완료하기 위해 스스로 일을 진행할 수 있게 만드는 것입니다.
이것을 에이전트라고 부릅니다.
진정한 에이전트 워크 플로우를 만드는 것이지요.

AI시대에 우리가 경계해야 하는 것은 AI를 사용하지 않는 것이 아닙니다.
오히려 AI를 너무 잘 활용한 나머지, 생각하는 능력까지 외주화하는 것입니다.
AI를 사용하면서 개인적으로 가장 우려하는 부분입니다.
분명 편하고 좋은 것은 맞는데, 그 과정에서 필요한 생각까지 AI에게 맡기기도 합니다.
적어도 ‘왜?’와 ‘어떻게?’에 대해서는 AI에게만 의존하지 말고 스스로 생각해야 합니다.
AI가 언제나 정답만을 알려주지도 않을 뿐더러, 원하는 결과를 주더라도 그 과정에 대한 검토가 필요합니다.
AI를 부하가 아닌 파트너로 생각하고 사용하는 것이 좋습니다.

결과까지 가는 길을 너무 빨리 건너뛰면, 결과를 판단할 기준까지 같이 건너뛸 수 있다는 것입니다.
그래서 저는 새로운 일을 시작할 때 가능하면 A부터 Z까지 한 번은 직접 해보려고 합니다.
위 글과 맥락이 같습니다.
내가 일을 모르면서 일을 지시할 수 없습니다.
요즘 AI로 프로그래밍이 쉬워지면서 많은 서비스들이 만들어지고 있습니다.
프로그래밍을 모르기에 AI가 만든 코드에 대한 검증을 하지 못하고, 구조에 대해서도 알지 못합니다.
AI가 수정을 하면 할수록 점점 더 복잡하고 어려운 구조가 될 수도 있습니다.
그래서 서비스에 대해 프로그래머에게 수정을 요청하는 의뢰가 많아졌다고 합니다.

이 책을 보고 AI를 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 배웠습니다.
AI는 사용하기 위해 일을 하는 것이 아니라, 성과를 내기 위해 사용하는 도구 중 하나임을 잊지 말아야겠습니다.



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