AI MBA

AI MBA
강시철.곽영길 지음 / 열린책들 / 2025년 9월

* 출판사로 부터 도서를 제공 받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

오늘날 마케팅 캠페인은 AI 알고리즘이 소비자 데이터를 분석해 최적의 순간에 최적의 메시지를 전달하고, 재무팀은 인공지능 예측 모델을 통해 리스크 관리를 자동화하며, 조직 관리자는 AI 기반 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 구성원 간 협업 효율을 극대화하고 있습니다.

말 그대로 기업 경영 전반으로의 AI 대전환 (AX)이 현실이 되고 있습니다. AI는 더 이상 선택이 아닌 경영 전 영역의 기본 도구가 되었다는 이야기입니다. 이런 변화의 물결 속에서 전통적 MBA가 다루던 경영 원칙만으로는 기업의 지속 가능과 성장을 담보할 수 없는 시대가 된 것이죠.

오늘 소개해 드리는 <AI MBA : 차세대 리더를 위한 AI 경영학>은 바로 이 지점에서 출발합니다. 데이터 해석에서 부터 조직 혁신, 마케팅, CRM, 재무에 이르기까지, AI를 어떻게 전략적 배치하고 운영할지 구체적인 프레임 워크를 제시합니다.

첫 장을 넘기면, 경영의 출발점이 데이터를 둘러싼 통찰이라는 사실이 선명히 다가옵니다. 과거 직관 중심의 의사 결정에서 벗어나, AI와 함께 '보이지 않던 기회'를 발굴하는 여정을 이야기 합니다.

전략, 마케팅, 재무, 인사 등 전통적 경영 프로세스는 더 이상 과거의 방법론으로는 한계에 부딪히고 있습니다. 이를 해결하기 위해 우선 조직이 달성하려는 KPI를 재정의하고, 그에 맞춰 데이터 수집, 처리, 분석의 단계별 로드맵을 설정하는 것이 중요합니다.

예컨데, 유통 기업은 판매, 재고 데이터를 AI 모델에 학습시켜 재고 회전율을 극적으로 단축할 수 있고, 의료 스타트업은 RNN 기반 심박수 예측으로 90% 이상의 심정지 발생률 예측을 통한 조기 경보 시스템 구축이 가능합니다.

이러한 사례는 "어떤 데이터를 어떻게 활용할 것인가"라는 질문에 대한 구체적인 답이 될 수 있다 생각합니다.

AI 기술에 대한 이해를 넘어 AI가 의사 결정의 핵심 엔진이 되도록 통합하는 과정이 이어집니다. 실무자 및 경영자는 딥러닝, 강화학습 등 알고리즘 개념을 실무 과제에 적용하는 방법을 이해할 필요가 있습니다.

실제로 AI 추천 모델이 마케팅 예산 배분을 자동화해 ROI를 30% 이상 향상시킨 프로젝트는 복잡해 보이는 기술이 어떻게 경영 성과로 전환되는지 명확히 보여주는 사례라 생각합니다.

AI 거버넌스와 윤리 문제를 다루는 부분에서는, 기술 도입 과정에서 발생하는 심리적 저항과 불신을 해소하기 위한 솔루션을 제시합니다.

AI 전환 워크숍 설계, 하이브리드 거버넌스 조직 구성, 알고리즘 투명성 대시보드 구축 등의 구체적 매뉴얼을 통해 조직이 AI를 신뢰 가능한 파트너로 받아들일 수 있는 기반을 마련하고 있지요.

이는 저자들이 강조한 '공진화 조직' 비전과 맞닿아, 기술과 사람이 함께 성장하는 문화를 촉진한다 생각합니다.

마케팅, CRM 혁신의 경에, 데이터 확보부터 캠페인 설계, 성과 측정, 피드백 루프 구축까지 엔드투엔드 프로세스를 자세히 설명하고 있습니다.

AI 추천 엔진으로 도출한 고객 세그먼트를 대상으로 개인화 프로모션을 실행해 실제로 반응률을 35% 높인 유통사나 감성 분석 챗봇으로 고객 불만을 60% 빠르게 해결한 금융사의 사례가 떠오르는 순간이었습니다.

특히 저자가 헬스케어 스타트업에서 직접 검증한 순환 학습 모델을 통해 'AI와 함께 학습하며 리스크를 관리하는 방식'은 기업 경영자들에게 큰 인사이트가 되리라 생각합니다.

이러한 AI 모델은 재무 분야에서 환율, 원자재 변동 예측 모델을 활용한 시나리오별 자금 흐름 시뮬레이션이나 주간 보고서 자동 생성 방식을 통해 상당수의 분석 인력을 절감한 사례가 해당된다 하겠습니다.

책을 읽는 내내 "우리 조직의 첫 AI 프로젝트는 어디에서 시작해야 할까"를 고민하는 프로젝트 실무진과 CEO의 질문이 자연스럽게 떠올랐습니다. 물론 마지막 장을 읽고 나면 어느 정도 전체 실행 계획이 그려지지 않을까 기대합니다.

AI 신경영을 준비하거나 계획하는 모든 분들의 일독을 기대합니다.