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AI는 회사에서 어떻게 쓰이는가 - 직장인이라면 꼭 알아야 할 AI 비즈니스 모델
케이트리 지음 / 생능북스 / 2025년 3월
평점 :
* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
AI를 적용한 비즈니스 모델은 현대 기업들에게 단순한 기술적 도구를 넘어 새로운 가치를 창출하고 경쟁력을 강화하는 전략적 핵심으로 자리잡아 가고 있습니다.
AI는 데이터를 분석해 의사결정을 최적화하고, 고객 경험을 개인화하며, 운영 효율성을 극대화하는 등 비즈니스의 모든 영역에서 혁신을 이끌고 있음을 기억할 필요가 있습니다.
여러기업의 디지털 전환 프로젝트를 자문하며 느낀 점은, AI를 성공적으로 활용하는 기업들은 기술 자체보다 이를 비즈니스 전략과 융합하는데 집중한다는 것입니다. 하지만 이 과정은 결코 간단하지 않습니다. 조직 문화, 리더의 비전, 그리고 기술과 비즈니스 간의 조화로운 통합이 필수적이라 생각합니다.

오늘 소개해 드리는 <AI는 회사에서 어떻게 쓰이는가>에서는 AI를 비즈니스에 접목해 수익화하는 방법을 심도있게 탐구하며, 실무자와 경영진 모두에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.
우선 책에서는 AI를 비즈니스 혁신의 상징으로 소개하며 이야기를 이어 갑니다. AI가 기업 생산성을 획기적으로 끌어올리고, 데이터를 분석해 미래를 예측하며, 새로운 시장을 열어준다고 강조합니다.
실제로 모 제조업체에서 머신러닝으로 장비 고장을 예측하며, 가동 중단 시간을 30% 줄인 사례는 저자가 말하는 "날개를 달아준 생산성"이라는 의미에 부합합니다.
고객 행동 데이터를 분석해 매출 예측 정확도를 15% 높힌 경험은 "데이터로 미래를 읽는 AI"라는 주제와 맞닿아 있지요. 저자는 AI가 단순히 효율성을 높이는 도구를 넘어 비즈니스 기회를 창출한다고 주장하는데, 성공한 스타트업이 AI 기반 플랫폼으로 시장을 재편하며 급성장한 사례를 떠올리게 됩니다.
AI가 비즈니스에 미치는 영향에 대한 논의는 더욱 구체적입니다. 고객 경험을 새롭게 설계하는 AI의 역할이 두드러지는데, 국내 모 통신사가 자연어 처리(NLP) 기반 챗봇을 도입해 응답 시간을 40% 단축하여 고객 만족도를 높인 사례와 연관해 볼 수 있습니다.
AI가 숨겨진 기회를 발굴한다는 점은 금융기관에서 이상 탐지 시스템을 구축해 사기 거래를 줄이며 수백만 달러를 절감한 사례가 그 좋은 예가 되겠습니다. 프로세스 혁신 측면에서는 병원에서 AI로 환자 기록 분석을 자동화해 행정 시간을 줄인 사례가 책의 인사이트와 일치한다 하겠습니다.
저자는 AI를 게임 체인저로 묘사하며, 산업의 경계를 재정의한다고 설명하고 있습니다. 국내 모 물류기업이 AI로 배송경로를 최적화해 연료 비용을 20% 절감한 사례는 책에서 말하는 "기존 산업의 새로운 변신"을 실증하고 있습니다.
스마트 팩토리와 IoT를 결합해 실시간 생산 조정을 구현한 제조업체의 사례는 "미래 산업의 청사진"이라는 비전과 맞닿아 있다고 생각합니다.
비즈니스 생태계의 변화에 대한 분석 또한 흥미로웠습니다. 저자는 협력과 경쟁이 공존하는 새로운 생태계를 강조하고 있음을 기억할 필요가 있습니다. 여러 산업간 AI 플랫폼을 구축하여 기술 기업과 제조업체가 스마트 디바이스를 공동 개발해 비용을 분담한 사례가 떠오르는 대목입니다.
국제 경쟁력 강화를 위해 AI 알고리즘을 글로벌 시장에 맞춰 특허화하며 우위를 확보한 사례가 언급되며, 기술 공개와 보호의 균형을 고민하는 기업 현실을 반영하고 있습니다.
[AI 비즈니스 모델의 세 가지 유형]
책의 핵심은 AI 비즈니스 모델을 세 가지로 나눠 탐구하는 부분입니다.
- AI 라이프 비즈니스 모델 : 일상 속 AI 통합을 다루며, 호텔 체인이 AI로 고객 경험을 개인화해 재방문을 높인 사례가 대표적. 데이터 품질과 확장성이 성공요인.
- AI 최적화 비즈니스 모델 : 기존 프로세스 개선에 초점을 맞춤. 전자상거래 기업이 AI로 가격을 최적화해 매출을 증대한 사례는 이 모델의 실용성을 입증.
- AI 생태계 비즈니스 모델 : 협력 네트워크를 강조하며, 스마트 시티 프로젝트에서 공공기관과 민간 기업이 AI로 자원을 공유해 효율성을 높인 사례가 이에 해당.
리더십과 AI의 결합은 본서에서 강조하는 중요한 주제 중 하나입니다. 저자는 AI 도입에서 리더의 역할이 얼마나 결정적인지를 설명하며, 이를 위해 필요한 전략을 제시합니다.
리더는 AI를 단순히 기술적 도구로 보는 것이 아니라, 조직의 비전과 전략에 통합하는데 집중해야 한다고 강조합니다. 예컨데, CEO가 AI 파일럿 프로젝트의 예산을 설계하며 단기간 내에 투자 수익률(ROI)를 달성한 사례는 리더의 명확한 비전과 실행력이 AI 도입의 성공을 이끌 수 있음을 보여줍니다.
또한 데이터 중심의 문화를 조성하는 것도 리더의 중요한 역할로 언급됩니다. 한 기업이 데이터 레이크(Data Lake)를 구축해 의사결정 속도를 35% 높인 사례는 데이터가 조직의 핵심 자산임을 인식하고 이를 활용하는 문화가 필요함을 실중합니다.
조직의 협업을 위한 크로스펑셔널 팀 구성도 리더의 몫입니다. 다양한 전문가들이 모여 AI 프로젝트를 수행하며 프로젝트 기간을 상당 부분 단축한 사례는 협업의 가치를 잘 보여주고 있습니다.
지적 재산권과 AI 투자 전략에서는 실무적으로 매우 유용한 내용을 담고 있습니다. AI 발명의 특허 요건으로 명확성과 독창성을 강조하며, 스타트업이 학습 알고리즘 특허를 등록한 사례를 통해 구체적인 이해를 돕고 있습니다.
PCT 국제 출원에 대한 설명은 글로벌 IP 전략을 수립한 사례와 연결되며, NLP와 IoT의 출원 동향도 언급되어 최신 트렌드를 파악하는데 도움이 되고 있습니다. 이러한 내용은 AI 기술을 보호하고, 활용하는데 있어 법적, 전략적 접근의 중요성을 일깨워 준다 생각합니다.
특히 머신 러닝 적용의 실패 사례와 원인을 분석하며, 데이터 품질 부족과 목표 설정 오류를 지적하고 있는데, 예를 들어, 소매업체가 데이터 통합 문제를 해결하며 ML 프로젝트를 성공시킨 사례는 철저한 데이터 전처리의 중요성을 보여준다 하겠습니다.
본서는 비전공자도 이해하기 쉽게 쓰였으며, 용어 설명과 실용적인 사례로 가득 차 있다는 장점이 있습니다. 다만, 윤리적 문제나 실패 사례에 대한 심층 분석이 부족한 점은 아쉬움으로 남습니다.
AI를 비즈니스에 접목하고자 하는 이들에게 풍부한 인사이트를 제공하는 책으로 평가하고 싶습니다. AI 비즈니스 모델의 실체를 깊이있게 탐구하며, 실무 사례와 전략적 접근법을 통해 혁신과 수익 창출이라는 두마리 토끼를 겨냥하기 때문입니다.
급변하는 환경에서 전략적 사고를 키우고자 하는 이들에게 본서는 AI 시대를 앞서가는 나침반 역할을 하리라 봅니다. 여러 번 읽을 수록 깊은 인사이트를 주는 책으로 많은 분들의 일독을 권합니다.