이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.AI의 시대라고 해도 과언이 아닙니다.그럼, AI는 만능일까요?이에 대한 대답은 아직은 ‘사람이 하기 나름’이라고 생각합니다.그럼 AI를 도입하기 위해 무엇을 어떻해야 할까요?바로 이 책이 그에 대한 솔루션을 제시해 주고 있습니다.
이 책은 AI 기술을 사용할 수 있는 단편적인 지식을 알려주지 않습니다.AI 기술을 어떻게 업무에 적용할 것인지에 대한 전체적인 가이드를 보여주고 있습니다.데이터, LLM, RAG, Agent 설계 등 AI 기술에 대한 전반적인 내용을 소개하고 있습니다.그렇기에 솔직히 말하면, AI에 대한 어느 정도의 지식이 없다면 모두 이해하기 어렵습니다.IT관련 전문용어도 많고 개념에 대해서도 자세하게 설명해 주지 않습니다.
이 책의 독자층은 분명합니다.단순히 검색 대신 AI를 통해 답을 얻는 것이 아니라, 업무에 AI 시스템을 도입하고 싶은 분들을 위한 책입니다.AI가 업무에 도움이 되는 것은 알지만, 쉽게 접목하지 못하는 것은 ‘시스템'으로 접근하지 않기 때문입니다.시스템이라는 것은 건축과 같습니다. 거실의 조명 하나, 안방에 가구 하나를 바꾸는 것은 쉽지만 이렇게 좋아하는 것들을 모두 접목한 건물을 만드는 것은 훨씬 더 많은 지식과 경험이 있어야 합니다.이 책은 AI로 건축을 하기 위한 가이드와 같은 역할을 하고 있습니다.
단편적으로 업무를 자동화하고, 스케줄링하는 것은 AI에 대해 조금만 공부하고 찾아보면 쉽게 할 수 있습니다.하지만 이 모든 업무를 연관지어 전사적인 시스템으로 만들기 위해서는 시스템, 인프라는 물론이고, 사용자까지 고려해야 합니다.고가의 최신 AI 기술이 좋다고 모두 그것을 사용해야 하는 것은 아닙니다.지금 우리에게 필요한 것이 무엇인지 분명하게 확인한 후 적합한 기술을 접목하는 것이 가장 좋습니다.이 책은 그 방법으로 ‘작은 실험'을 통해 점차적으로 범위를 넗혀나가는 과정을 보여주고 있습니다.그 과정에서 실험이 왜 중간에 멈추는지, 어디에서 저항이 생기는지, 어떤 기준으로 다음 단계를 결정해야 하는지 등을 구체적으로 알려주고 있습니다이것은 직접 AI 기술을 도입해보지 않고서는 얻을 수 없는 경험입니다.
AI를 접목시키기 전에 ‘어떤 일을 바꾸면 좋을까’, ‘성과를 어떻게 측정해야 하는가’와 같은 현실적인 질문으로 시작해야 합니다.이 질문에 대한 답을 바탕으로 어떤 데이터가 필요할지를 결정할 수 있고, 그 데이터를 가공하여 AI를 접목시킨다면 원하는 결과를 얻을 수 있을 것입니다.이런 이해가 없는 무조건적인 AI 도입은 시간과 자원만 낭비할 수 있습니다.
그리고 조직의 규모나 특성에 따라 AI 도입 방법이 달라야 합니다.당연하겠지만 기업의 특성이 다른 스타트업, 중견기업, 공공기관이 같은 방식으로 AI를 도입할 수 없습니다.이 책은 각각의 조직의 특성에 맟춘 AI 도입 방법을 알려주고 있습니다.지금 내가 몸담고 있는 조직에 맞는 AI 컨설팅을 받는 기분이 듭니다.
AI는 결국 사람을 대체할 것이다 vs AI와 함께 더 나은 일을 설계할 수 있다이 둘은 대결구도가 아닙니다.어떻게 사용하느냐에 따라 대체가 될 수도, 함께 나아갈 수도 있습니다.분명한 것은 지금 우리가 인터넷없는 세상을 상상할 수 없는 것처럼 AI를 사용하지 않고 살아갈 수 없을 것입니다.그렇다면 빨리 적응하고 함께 나아갈 수 있는 시스템을 만들어야 하지 않을까요?
