[100자평] AI NOW

AI NOW - 생존을 위한 실행 전략서
정재헌 지음 / 파지트 / 2026년 8월

우리 조직이 현재 몇 번째 AI전환 관문 앞에 있는지 스스로 점검해 보고 싶은 분께 추천!

AI NOW

AI NOW - 생존을 위한 실행 전략서
정재헌 지음 / 파지트 / 2026년 8월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

요즘 회사에서 챗봇하나 도입하고는 '우리도 AI 전환(AX) 했다'고 말하는 곳들을 종종 봅니다. 그런데 정작 그 챗봇이 회사 내부 데이터를 제대로 읽지도 못하고, 몇 달 뒤 흐지부지 방치되는 경우도 많답니다.

AI 모델 자체는 이미 충분히 똑똑한데, 왜 현장에서는 이렇제 자주 헛도는 걸까요?

오늘 소개해 드리는 AX 현장 전문가인 '정재헌 저자'의 <AI NOW>는 이러한 이론과 현실(현장)의 괴리를 집요하게 파고 듭니다.

우선 저자는 'AI 에이전트의 등장'이 단순히 새로운 도구 하나가 추가되는 사건이 아니라, 웹 시스템과 미들웨어, DBMS로 이루어진 기존 IT 골격 자체가 연쇄적으로 흔들리는 사건이라고 짚고 있습니다.

특히 GPU 중심으로 인프라 운영 방식이 재편되는 과정을 설명하는 부분에서는, 우리가 그동안 서버실 안의 변화를 너무 가볍게 여겨온게 아닌가 깨닫게 됩니다. 데이트의 위상이 예전에는 시스템의 조연이었다면, 이제는 오히려 주연 자리로 격상된다는 저자의 시각이 책 전반을 관통하는 첫 실마리로 읽혀 집니다.

책의 중반부를 지나면 이야기가 훨씬 구체적이고 실무적으로 좁혀 집니다.

'AI Ready Data'라는 개념을 그저 슬로건처럼 던지지 않고, 정형·비정형·실시간 데이터를 각각 어떻게 준비해야 하는지, 그리고 데이터가 있는 곳으로 컴퓨팅이 옮겨가는 흐름까지 짚어주는 대목은 실제 현장 경험없이는 쓰기 어려운 밀도라 생각합니다.

DCAT, PRO-V, Croissant 이라는 세 가지 국제 표준을 하나로 엮어 데이터 신뢰성과 추적성을 확보하는 방법론이나, 벡터 데이터베이스의 임계치를 설정하는 방식까지 다루는 부분은 다소 낯설고 전문적이었지만, 표준만 갖다 놓으면 현장에서 작동하지 않는다는 저자의 문제의식에는 깊이 공감하게 되었습니다.

실제로 저자가 브런치 연재 등을 통해 강조해온 '표준에서 운영까지의 갭'이라는 화두가, 본서에서는 단계별 도입 로드맵이라는 실천 가능한 형태로 완성되어 있다는 인상을 받았습니다.

책의 후반부에서는 '조직'과 '거버넌스'라고 하는 다소 현실적인 무게감이 느껴지는 부분을 다루고 있습니다.

IP모건이나 클라나 같은 글로벌 기업들이 AI를 처음부터 전제로 설계했는지, 아니면 기존 조직 위에서 전환을 시도했는지를 나눠 살펴보는 시각이 흥미로웠고, 이를 바탕으로 조직이 몇 단계를 거쳐 AI 체계를 갖춰야 하는지 구체적인 절차로 제시해주는 구성은 그저 사례 나열에 머무는 다른 책들과는 결이 다르다 느꼈습니다.

더불어 새로운 인력이 어떤 역량을 갖춰야 하는지, PoC를 어떻게 선정하고 관리해야 하는지까지 짚는 부분에서는, 저자가 실제로 여러 조직의 AI 도입 초기 단계를 컨설팅하며 겪었을 법한 시행착오가 고스란히 문장 사이사이에 배어있는 듯 했습니다.

마지막 장에서는 우리나라 '공공부문'이 가진 잠재력과 동시에 안고 있는 본질적인 문제들을 솔질하게 짚으며, 데이터를 쉽게 개방하지 않으려는 관성이 오히려 국가 차원의 AI 경쟁력을 갉아 먹을 수 있다는 우려를 표하고 있답니다.

책의 마지막 장을 마치며 생각해 봅니다....

'AI 시대의 생존'이라는게 결국 최신 모델을 얼마나 빨리 도입하느냐의 문제가 아니라, 인프라와 데이터와 조직이라는 세 개의 관문을 순서대로, 그리고 제대로 통과하고 있느냐의 문제라는 걸 다시 생각해보게 되었습니다.

화려한 AI 뉴스에 휩쓸리기 보다 우리 조직이 지금 몇 번째 관문 앞에 서 있는지 스스로 점검해 보고 싶은 분이라면, 이 책이 꽤 실용적인 체크리스트가 되어 줄 것이라 믿습니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

딥테크 오디세이

딥테크 오디세이 - 초지능에서 바이오까지, 빅테크와 신기술이 만드는 부의 지도
에스오디(권순용) 지음 / 경이로움 / 2026년 8월

주식 투자를 조금이라도 해 본 사람이라면 이런 경험이 있을 겁니다.

뉴스와 유튜브에서 하도 많이 들어서 뒤늦게 사들인 종목이 정작 그 시점부터 하락세로 접어드는 경험.. 결국 정보가 대중화된 순간은 이미 기회가 저물어가는 신호일 때가 많다는 뜻으로 읽힙니다.

오늘 소개해 드리는 92만 구독자를 보유한 권순용 저자의 <딥테크 오디세이>를 처음 읽기 전, 반도체 전문 유튜브가 쓴 책이니 HBM이나 파운드리 얘기로 가득할 거라 예상했습니다. 참고로 저자는 기술 관련 유튜브 에스오디(SOD) 채널을 운영하고 있답니다.

그런데 1장을 펼치면서 그 예상은 크게 빗나갔음을 알게되었습니다. 에이전트 AI가 실제 업무를 대신 처리하는 단계로 접어들었다는 것 부터, 오픈 AI와 앤트로픽이 완전히 다른 전략적 선택을 했다는 대목, 그리고 저커버그가 밀어 붙이고 있는 초지능 프로젝트의 진짜 속내까지 ....

저자는 AI를 단순한 기술 뉴스가 아니라 기업들의 전략적 선택으로 풀어내고 있답니다. 특히 AI가 인간의 개입 없이도 스스로 데이터를 학습해나가는 흐름과 생명체 설계에까지 관여하는 대목은, 이제 AI가 소프트웨어를 넘어 생물학의 영역까지 침투하고 있다는 걸 실감케했습니다.

2, 3장을 지나면서 책의 색깔이 좀 더 명확해 지는 듯 했습니다.

휴머노이드 로봇의 두뇌 통합 문제, HBM 다음 세대 기술로 거론되는 광반도체, 그리고 XR과 자율주행, 심지어 하늘을 나는 에어택시까지 하드웨어 전반을 훑는데, 이 모든 이야기가 결국 '에너지'라는 하나의 뿌리로 연결된다는 구성이 인상적이었습니다.

태양광과 핵융합, 원자력, 배터리를 다루는 3장에서는 AI가 왜 이렇게까지 전력을 필요로 하는지, 그리고 그 전력을 확보하기 위해 빅테크들이 왜 원전까지 손을 뻗는지를 하나의 흐름으로 잘 짚고 있습니다.

저자가 평소 반도체와 기술 산업의 흐름을 대중들에게 풀어 설명해 온 방식이 익숙한 독자라면, 이 책에서도 복잡한 공학적 개념을 넘어 산업의 언어로 바꿔내는 특유의 감각을 곳곳에서 느낄 수 있으리라 생각합니다.

이어지는 장에서 다루는 '바이오테크' 이야기는 예상외로 가장 흥미로웠던 부분이었습니다.

신약 개발에 뛰어든 엔비디아, 개인별 맞춤 항암제, 유전자 편집 기술, 그리고 뇌와 컴퓨터를 연결하는 시도까지, 반도체 기업이 왜 생명과학 영역까지 손을 뻗치는지를 읽다보면 기술의 경계가 얼마나 빠르게 무너지고 있는지 체감하게 됩니다.

특히 신약 개발이라는 극히 확률 낮은 게임에 결국 누가 이기든 특정 반도체 기업을 거쳐야 한다는 서술은, 산업 간 경계가 사라지고 있다는 저자의 시각을 가장 압축적으로 보여주는 대목이라 생각합니다.

마지막 장에서 저자는 '한국의 기술 경쟁력'이라는 무거운 주제로 시선을 돌립니다.

기술력이 시간의 축적 위에서 쌓인다는 점, 실패를 용인하는 문화가 뒷받침되어야 한다는 점, 그리고 인재가 해외로 빠져나가는 현실에 대한 우려는 단순한 가십거리가 아니라 여러 산업 현장과 컨퍼런스를 다니며 축적된 저자의 위기감이 담긴 결론처럼 느껴졌습니다.

화려한 종목 하나를 쫒기 보다 기술이 실제로 어디로 흘러가는지 먼저 읽어내는 혜안이 결국 자본을 움직인다는 저자의 메시지가 오래동안 기억에 남을 듯 합니다.

늘 세상을 먼저 바꿔온 기술의 다음 세대 이야기에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

공무원 AI 54제 활용 가이드

공무원 AI 54제 활용 가이드 - 공공업무 최적화 AI 실무 활용법, 챗GPT, 클로드, 제미나이로 공문서, 보고서, 민원을 더욱 빠르게 처리하는
소현규 지음 / 한빛미디어 / 2026년 7월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

요즘 관공서마다 챗GPT나 제미나이 같은 생성형 AI를 업무에 활용하는 분위기가 확산되고 있습니다.

그런데 정작 막상 써보면 결재 문구는 이상하게 나오고, 법령 조항은 그럴듯하게 지어내고, 결국 처음부터 다시 써야하는 경험을 한 공무원이 적지 않을 겁니다.

AI가 빨라지고, 똑똑해지긴 했지만 ... 정작 내 업무에는 왜 잘 안 맞는 걸까요?

오늘 소개해 드리는 <공무원 AI 54제 활용 가이드>는 제목 그대로 54개의 실습을 통해 공공업무에 가장 최적화된 AI 활용법을 담고 있답니다.

초반 몇개 챕터를 지나며 가장 먼저 느낀 점은, 책이 특정 AI 툴의 메뉴 사용법을 가르치는데 집중하지 않는다는 점입니다. 대신 어떤 AI 도구를 쓰더라도 통하는 '역할-목적-자료-조건-출력형식-검토기준' 이라는 여섯 칸 짜리 프롬프트 사고법을 먼저 세워두고 시작하는데, 이게 상당히 실용적이라는 겁니다.

실제로 첨부된 실습 내용을 따라 협조 요청 메모를 공문 초안으로 바꿔보니, AI 양식의 빈 칸을 꽤 자연스럽게 채워주긴 했지만 결재 문구나 법령 인용 부분을 임의로 지어낼 위험이 크다는 걸 체감했습니다.

책에서도 이러한 환각 문제를 특히 경계하며, 자료 범위를 명시적으로 제한하고 사람이 마지막에 검토하라고 반복해서 강조하는데, 이 대목은 단순한 이론이 아니라 실제로 겪어봐야 아는 함정이라 더 공감이 갔습니다.

회의록 요약이나 민원 답변문 작성 실습의 경우, 확실히 시간 절약 효과가 있는 듯 합니다.

녹취록에서 결정사항과 액션 아이템을 담당자, 할일, 기한으로 나눠 표로 정리해주는 결과물은 예상보다 정교했고, 감정이 섞인 민원에 공감과 사실을 함께 담아 답변문을 만드는 실습도 초안 작성 부담을 크게 줄여줬습니다.

다만 이 과정에서도 AI가 녹취록에 없는 결정사항을 슬쩍 만들어내는 경우가 있어서, 책이 계속 강조하는 '사람이 최종 확인'이라는 원칙이 괜히 반복되는게 아니라는 걸 알 수 있었답니다.

엑셀 데이터 정리나 예산 집행률 분석 실습에서는 경제 규칙을 미리 카드로 만들어 두고 AI에게 적용시키는 방식도 꽤나 인상적이었습니다.

표기 불일치나 개인정보 마스킹처럼 담당자가 직접 판단해야 할 부분과 AI가 자동으로 처리해도 되는 부분을 나눠서 접근하는 구성이 실무에 바로 적용할 만했습니다.

본서의 단점도 몇 가지 얘기해 보자면...

54개 실습이 촘촘하게 이어지다 보니 한 번에 다 따라하기엔 분량이 꽤 부담스러웠고, 부서마다 업무 성격이 달라서 어떤 실습은 곧바로 쓸 수 있지만, 어떤 실습은 우리 부서 상황에 맞게 다시 손을 봐야 했습니다.

그럼에도 홍보 카드뉴스 문안이나 이미지 생성 프롬프트 100선 부록은 당장 정책 홍보물을 만들어야 하는 담당자에게는 꽤 쏠쏠한 참고 자료가 될 듯 합니다.

저자가 공공기관과 기업을 대상으로 다양한 AI 실무 교육을 진행해온 경험이 반영된 결과인지,, 이론보다 현장에서 바로 부딪히는 문제를 짚어내는 감각이 곳곳에서 느껴졌습니다.

결국 'AI를 잘 쓴다는 것'이 결과물을 빨리 뽑아내는 기술이 아니라 AI가 만든 결과물을 어디까지 믿고 어디서부터 사람이 다시 검증해야 하는지를 아는 감각이라고 생각합니다.

반복 업무를 골라 자동화 지시서를 만들고 일주일 간 결함을 점검해 보라는 마지막 파트의 제안은, AI 도입을 한 번의 이벤트가 아니라 지속적으로 다듬어가는 과정으로 보게 만든다는 점에서 본서의 진짜 메시지가 담긴 부분이 아닐까 합니다.

공공 업무에 AI를 도입하려는 실무자라면 화려한 AI 뉴스 보다 본서의 실습 하나를 제대로 직접 따라해 보는 편이 훨씬 도움이 될 것입니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

어른의 AI 문해력

어른의 AI 문해력
김진형 지음 / 메이트북스 / 2026년 7월

AI에게 질문 하나를 던지면 몇 초 안에 그럴듯한 문장과 표, 계획안이 화면을 가득 채웁니다. 너무 빠르고 매끄러워서 우리는 종종 그 답이 '정리된 정보'라는 사실을 잊고, '검증된 정답' 처럼 받아 들입니다.

하지만 아시다시피 AI는 내 예산도, 직장의 실제 상황도, 계약 뒤에 남을 책임도 대신 짊어지지 않습니다. 편리한 답을 얻는 시대를 넘어 그 답을 내 삶에 적용해도 되는지 가려내는 시대의 도래를 암시하는 대목이기도 합니다.

오늘 소개해드리는 <어른의 AI 문해력>에서는 프롬프트보다 중요한 것은 AI를 읽고 묻고 검증하는 힘에 대한 이야기를 들려 줍니다.

저자는 AI를 능숙하게 쓰는 사람과 AI에 끌려가는 사람의 차이가 프롬프트 기술 하나에만 있지 않다고 말합니다. 같은 도구를 사용해도 누군가는 결과를 복사해 제출하고, 누군가는 문장 사이에 빠진 전제와 적용 범위를 찾아내지요.

책을 읽으며 특히 공감한 것은 AI의 긴 답변과 자신감 넘치는 어조가 만들어내는 착시 현상(할루시네이션)에 대한 것이었습니다. 분량이 많다고 깊이가 보장되는 것은 아니고, 매끄러운 문장이라고 사실이 되는 것도 아닙니다.

낯선 분야일수록 몇 개의 맞는 정보만 보고 나머지까지 믿어버리기 쉽다는 점에서, 이 책은 AI 시대의 문해력을 '의심하는 능력'이 아니라 '정확하게 확인하는 습관'임을 명확히하고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

책에서 다루는 핵심은 AI를 읽고, 묻고, 검토하고, 고쳐 쓰는 네 단계의 흐름이라 할 수 있습니다. AI 답변을 읽을 때는 기록으로 확인할 수 있는 사실과 원인에 대한 해석, 앞으로 무엇을 해야 한다는 제안을 분리해 보아야 합니다.

예컨데, 방문자가 줄었다는 수치는 사실일 수 있지만, 그 원인을 가격 탓으로 단정하거나 할인안을 내놓는 것은 별개의 판단이라는 겁니다. 또한 '대체로', '효율적' 같은 표현을 만났을 때는 누구에게, 무엇과 비교해, 어떤 예외를 빼고 하는 말인지 다시 묻는 태도가 필요합니다.

책이 말하는 읽기는 단순 독해가 아니라, 매끈한 문장 아래에 감춰진 조건을 찾아내는 적극적인 해석에 가깝다 생각합니다.

질문을 만드는 방식에 대한 부분도 꽤나 실용적이었습니다. 막연히 '어떻게 하면 좋을까?'라고 묻는 대신, 해결하려는 문제와 기간, 대상, 예산, 원하는 결과의 형식을 나누어 제시하라는 조언은 업무와 일상 모두에 바로 적용할 수 있으리라 봅니다.

특히 정답을 대신 골라 달라고 하기 보다, 결정을 위해 확인해야 할 기준부터 정리해 달라고 요청하라는 주문이 기억에 남습니다. AI에게 판단을 위임하는 것이 아니라 판단에 필요한 지도를 먼저 그리게 하는 방식이기 때문일 겁니다.

한 번에 여러 과제를 떠넘기기보다 질문을 쪼개고, 첫 답에서 빠진 조건을 찾아 재질문하는 과정이 결국 결과물의 퀄리티를 바꾼다는 사실도 설득력있게 다가왔습니다.

후반부에서 다루는 돈, 계약, 건강, 업무, 생활의 사례는 이 책이 왜 '어른의' AI 문해력인지를 명확하게 보여 줍니다.

투자 수익률에는 어떤 기간과 비교 기준이 들어갔는지, 대출과 보험에는 어떤 예외 조항과 비용이 숨어 있는지, 회의록에는 누가 무엇을 언제까지 하기로 했는지가 남아 있는지를 확인하는 것이 중요합니다.

AI가 만든 초안은 유용하지만, 그것을 실제로 쓸 글과 결정으로 바꾸는 일은 전혀 다른 문제입니다. 반복되는 표현을 덜어내고, 빠진 근거를 채우며, 내 경험과 선택의 이유를 더하는 수정의 과정에서 비로소 결과물이 내 것이 된다는 사실을 이해하는 것이 필요합니다.

결국 본서 <어른의 AI 문해력>은 AI를 경계하라고 겁주기 보다, AI를 더 오래, 더 안전하게 활용하기 위해 사람이 놓지 말아야 할 판단의 책임을 일깨워주는 책이라 평가하고 싶습니다.

AI가 답을 만들 수는 있어도, 그 답을 믿고 실행할지 결정하는 마지막 사람은 언제나 나 자신이라는 사실을 차분히 되새기게 됩니다.

AI가 답하는 시대에 읽고 묻고 검증하는 기본적인 방법에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.