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2016년 구글 딥마인드사가 개발한 알파고를 시작으로 인공지능이 일반인에게 친근해졌다. 2022년 11월 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 사람들에게 AI를 일상생활뿐만 아니라 대부분의 비즈니스에 활용해야 한다는 새로운 의식변화 패러다임을 전달하고 있다. AI 폰, AI PC, AI 검색, AI 비서, AI 화가 등이 현실화됨에 따라, 글로벌 산업경제 패러다임을 바꿀 게임체인저로 부상한 AI를 마주하게 된 것이다.

2016년 구글 딥마인드사가 개발한 알파고를 시작으로 인공지능이 일반인에게 친근해졌다. 2022년 11월 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 사람들에게 AI를 일상생활뿐만 아니라 대부분의 비즈니스에 활용해야 한다는 새로운 의식변화 패러다임을 전달하고 있다. AI 폰, AI PC, AI 검색, AI 비서, AI 화가 등이 현실화됨에 따라, 글로벌 산업경제 패러다임을 바꿀 게임체인저로 부상한 AI를 마주하게 된 것이다. 글로벌 저성장 탈피와 미래 먹거리 창출전략 도구 및 새로운 부가가치 생태계로 AI 비즈니스와 서비스가 성장할 것이다. 따라서 인간처럼 인지 및 이해력을 갖고 대화하고, 인간처럼 활동하는 로봇과 인간을 지원하는 지능형 로봇과 다양한 디바이스를 만나는 ‘새로운 AI 시대(a New AI Era)’로 진입하고 있다. 조만간 기계가 아닌 인간의 윤리와 공감 및 인지력을 갖는 인공지능과 AI 휴머노이드 등이 구현될 가능성이 높아지고 있다. 이러한 새로운 변화 트렌드 환경에 대응하는 〈AI(인공지능) 경영론(Management of AI)〉은 3개의 주요 학문과 새롭게 연계 발전하는 융합학문체계이며, 빅데이터와 AI가 창출하는 미래 비즈니스 변화 트렌드와 상황을 준비하는 경영전략이며 또한 미래 투자지침서라는 내용과 의미를 포함하고 있다. 첫째, 빅데이터와 디지털 트랜스포메이션을 중심으로 하는 디지털 경제학은 4차 산업혁명의 발전 패러다임이며 학문체계다. 둘째, 경영학은 새로운 기업의 성장과 발전을 위한 이론과 경영전략 및 비즈니스 모델 사례 등의 학문체계를 제공하고 있다. 셋째, 기술경영론은 새로운 기술진보와 다양한 기술혁신으로 성장하는 기술경영전략과 비즈니스 모델 및 혁신기업 사례를 제공하는 이론과 학문체계이다. 이들 3가지 학문체계는 AI 기술혁신 및 대변화에서 발생하는 AI 경영전략과 AI 비즈니스 모델의 이론과 사례를 설명하는 AI 중심의 새로운 융합학문체계인 〈AI(인공지능) 경영론(Management of AI)〉으로 발전하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST)과 한국기술벤처재단에서 기초기술 및 딥테크 등 첨단기술의 발전과 경제 및 경영 발전을 수십년 연구한 차의과학대학교 산학협력단장/연구처장/빅데이터AI연구소 소장 김용환 교수와 현대경제연구원과 경기도 일자리재단 수석연구위원 임희정 박사가 대한민국 최초로 AI 중심의 새로운 융합학문체계인 〈AI(인공지능) 경영론(Management of AI)〉을 체계적으로 설명하고 있다. 국내외 다양한 생성형 AI 혁신 사례와 AI 경영 및 비즈니스 모델, AI윤리 및 ESG 등을 구체적인 사례 등으로 쉽게 설명하였다. 따라서 AI를 처음 접하는 초심자와 AI 비즈니스를 운영하는 현장 실무자들을 위한 경영전략 지침서가 될 것이고, 구체적이고 다양한 AI 경영전략과 비즈니스 모델은 대학원생 및 CEO들에게 필수적인 미래전략 참고서가 될 것이다. 급속한 디지털 혁신을 통해, 디지털 전환(Digital Transformation: DX)과 인공지능 전환(AI Transformation: AX)이 가속화되면서 인공지능 경제와 시장 및 비즈니스 트렌드가 다양하게 변화하고 있다. 미래를 준비하고 새로운 대응 솔루션 및 역량을 보유하기 위해 노력하는 대학생과 대학원생 등 산업 전문가들뿐만 아니라 일반인 및 비즈니스 관계자를 위하여 〈AI(인공지능) 경영론〉을 출판하였다. 기존의 디지털 경제 시대 경영학과 기술경영에서 AI 혁신으로 변화하고 새롭게 창출되는 융복합 가치 생태계와 비즈니스 전략 및 서비스 사례를 중심으로 내용을 체계적으로 구성하였다. 〈AI(인공지능) 경영론〉의 주요 내용체계는 총 3장으로 구성하였다. 대학교 학부나 일반 직장인들은 ‘1장 인공...지능과 경영’을 중심으로 학습하고, 대학원 학생과 비즈니스 관계자들 및 CEO들의 경우 ‘2장 인공지능과 경영혁신’과 ‘3장 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 사례’를 중심으로 학습하기를 추천한다. 1장은 인공지능 개념과 운영원리, 인공지능 경영론 기초, 인공지능 연구개발과 발전 트렌드, 초거대 AI와 오픈AI의 GPT 및 챗GPT 등을 주요 내용으로 구성하고 있다. 첫째, 인공지능 기술의 사업화 발전단계를 구체적인 사례와 함께 설명하였다. 둘째, 인공지능 경영학과 디지털 경제학 및 기술경영학의 주요 특징과 관계를 설명하였다. 구체적으로 인공지능 비즈니스 전략으로 MIS, SCM, ERP, CRM 비즈니스의 원리와 주요 사례를 중심으로 설명하였다. 셋째, 주요 혁신기업의 비즈니스 모델 캔버스 분석 사례와 인공지능 시장발전 트렌드 및 인공지능 윤리 등을 설명하였다. 마지막으로 대규모 언어모델(LLM)과 초거대 AI의 주요 특징과 오픈AI의 GPT 및 챗GPT 등을 중심으로 설명하였다. 2장은 4차 산업혁명과 AI 시장 변화 트렌드, AI 시대의 컴퓨팅 통찰력과 빅데이터 혁신, AI를 통한 업무의 자동화와 마케팅 혁신, 인공지능 비즈니스 혁신과 고객과의 관계 변화, 즉 AIaaS 사례 등을 주요 내용으로 구성하고 있다. 첫째, 4차 산업혁명 시대의 인공지능 기술혁신 및 인공지능 혁신전략과 생성형 AI 혁신전략 및 국내외 비즈니스 변화 트렌드를 설명하였다. 둘째, AI 시대의 비즈니스 인사이트와 경영혁신전략과 사례를 설명하였다. 셋째, AI 시대의 컴퓨팅 통찰력과 빅데이터 혁신전략과 사례로 비즈니스 효율화와 사례를 설명하였다. 구체적으로 RPA 혁신전략과 금융 AI 혁신전략, 생성형 AI의 마케팅 혁신전략 등을 설명하였다. 넷째, 인공지능 비즈니스 혁신과 고객과의 관계 변화, 즉 AIaaS 전략과 사례를 설명하였다. 3장은 AI가 적용된 비즈니스 혁신모델과 AI 경영전략 사례 등을 주요 내용으로 구성하고 있다. 첫째, 비즈니스 현장에서 직접 사용되고 활용 가능성이 높은 AI 비즈니스 혁신모델을 설명하였다. 구체적으로 CRM과 챗봇의 AI 모델, 디지털 헬스케어 관련 AI 모델, AI 로봇 모델, 빅데이터 기반 AI 모델 등을 설명하였다. 둘째, 데이터 기반 AI 경영전략과 서비스를 설명하였다. 구체적으로 AI 운영전략과 서비스, AI 마케팅 전략과 서비스, AI 영업전략과 서비스, AI 데이터 전략과 서비스, AI 인적자원전략과 서비스, AI 헬스케어 전략과 서비스, AI 금융전략과 서비스 등을 설명하였다. 마지막으로 부록에서 AI 기술 체계와 관련한 용어를 간략하게 정리하여 활용하도록 하였다. 디지털 혁신으로 인공지능 기술과 시장은 급속히 변화고 있어, 글로벌 시장조사기관인 맥킨지(McKinsey), 가트너(Gartner), 인터내셔날 데이터 코퍼레이션(IDC), 마켓앤마켓(MarketsandMarkets) 등 국내외 주요 전문기관과 주요 언론매체 및 기업들의 공개 자료를 참고하였다. 또한 주요 국가의 인공지능 정책과 전략은 미국의 ‘국가 인공지능전략(National Artificial Intelligence Strategy)’, 유럽연합의 ‘유럽 인공지능전략(European Artificial Intelligence Strategy)’, 대한민국의 ‘인공지능 2.0 로드맵’, 일본의 ‘AI 혁신전략 2025’, 중국의 ‘차세대 인공지능 발전계획’ 등의 자료들과 국내외 주요 산 전문기관과 주요 언론매체 및 기업들의 자료 등 다양한 내용을 참고하였다.

제1장 인공지능과 경영 1.1 인공지능 개념과 운영원리 1.1.1 인공지능의 개념 1.1.1.1 인공지능의 지식과 인식의 혁신 1.1.1.2 인공지능의 예측과 탐지 및 창작의 혁신 1.1.1.3 인공지능과 자동화의 혁신 1.1.1.4 데이터와 학습 기반 인공지능 1.1.1.5 머신러닝과 인공신경망 1.1.1.6 빅데이터와 딥러닝 1.1.1.7 머신러닝과 딥러닝의 차이점 1.1.2 인공지능 운영원리: 알고리즘 1.1.2.1 인공지능의 기술혁신 CNN 모델 1.1.2.2 인공지능의 기술혁신 RNN 모델 1.1.2.3 인공지능의 기술혁신 GAN 모델 1.1.3 인공지능 기술사업화와 발전 단계 1.1.3.1 [단계 1] 단순 제어 프로그램 중심 AI 1.1.3.2 [단계 2] 대응 패턴이 매우 많은 프로그램 중심 AI 1.1.3.3 [단계 3] 대응 패턴을 자동으로 학습하는 프로그램 중심 AI 1.1.3.4 [단계 4] 대응 패턴 사용하는 데이터의 학습 방법과 다양한 데이터 특징도 스스로 학습하는 프로그램 중심 AI 1.1.3.5 [단계 5] 범용 인공지능 1.2 인공지능 경영론 기초 1.2.1 인공지능 경영학의 개요 1.2.1.1 디지털 경제와 인공지능 1.2.1.2 경영학과 기술경영학 및 인공지능 경영학의 관계 1.2.1.3 인공지능 경영학 1.2.2 인공지능 기...반 비즈니스 전략 1.2.2.1 데이터와 인공지능 비즈니스 전략 1.2.2.2 MIS 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.3 SCM 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.4 ERP 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.5 CRM 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.6 혁신기업의 인공지능 비즈니스 전략 1.2.2.7 비즈니스 모델 캔버스 1.2.2.8 인공지능 비즈니스 모델의 현실적 한계와 이슈 1.2.3 인공지능 시장경제 발전 트렌드 1.2.3.1 인공지능 시장의 분류체계 1.2.3.2 인공지능 산업의 SWOT 분석 1.2.3.3 인공지능 시장 발전 1.3 인공지능 연구개발과 발전 방향 1.3.1 인공지능 연구개발과 발전 1.3.2 주요 국가들의 인공지능 연구개발과 지원 현황 1.3.3 인공지능 윤리와 현실적 이슈들 1.3.3.1 EU 집행위원회 ‘AI 윤리 가이드라인’ 1.3.3.2 유럽위원회 ‘7가지 윤리 가이드라인’ 1.3.3.3 디지털 서비스법(DSA), 디지털 시장법(DMA), 인공지능법(AIA) 1.3.3.4 대한민국 ‘주요 인공지능 윤리 가이드라인’ 1.3.3.5 인공지능 대중화의 역설 1.4 초거대(Hyperscale) AI 1.4.1 대규모 언어모델(LLM)과 초거대 AI 성능과 주요 특징 1.4.2 챗GPT로 초거대 AI 기술 상용화 가속화 1.5 오픈AI의 GPT와 챗GPT 1.5.1 초거대 AI 모델 GPT 1.5.2 챗GPT 모델 1.5.2.1 개요 1.5.2.2 챗GPT의 다양한 활용 가능성 2장 인공지능과 경영혁신 2.1 4차 산업혁명과 AI 시장 변화 2.1.1 인공지능 혁신과 시장 확대 및 비즈니스 트렌드 2.1.2 생성형 AI 혁신과 인공지능 시장 및 비즈니스의 변화 트렌드 2.1.3 대한민국 인공지능 시장과 비즈니스 변화 트렌드 2.1.4 인공지능 기술혁신 트렌드 2.2 AI 시대의 컴퓨팅 통찰력과 빅데이터 혁신 2.2.1 인공지능의 컴퓨팅 통찰력 향상 2.2.2 데이터와 인공지능 분석을 통한 인지적 통찰력 획득 2.2.3 폭발하는 빅데이터와 AI 혁신모델 2.3 AI를 통한 업무 자동화와 마케팅 혁신 2.3.1 인공지능과 비즈니스 효율화 2.3.2 인공지능과 RPA 혁신 2.3.3 금융산업과 인공지능 혁신 2.3.4 생성형 AI와 마케팅 혁신 2.3.5 생성형 AI 모델인 챗GPT의 기업 활용 사례 2.4 인공지능 비즈니스 혁신과 고객과의 관계 변화: ‘AIaaS’를 중심으로 2.4.1 디지털 시대의 비즈니스 혁신과 고객의 관계 변화 2.4.2 인공지능 비즈니스와 CRM 변화 3장 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 사례 3.1 AI가 적용된 비즈니스 혁신모델 3.1.1 CRM 비즈니스와 AI 모델 3.1.2 챗봇 비즈니스와 AI 모델 3.1.3 디지털 헬스케어 비즈니스와 AI 모델 3.1.4 차세대 AI 로봇 모델 3.1.5 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델 3.2 AI 경영전략 사례 3.2.1 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 운영전략(Operations Strategy) 3.2.1.1 RPA(로봇 프로세스 자동화) 비즈니스 3.2.1.2 프로세스 마이닝 비즈니스 3.2.1.3 예측모델을 통한 비즈니스 3.2.1.4 수요 예측을 통한 재고량, 공급망 최적화 비즈니스 3.2.1.5 자동 셀프 구매 비즈니스 3.2.1.6 자동 인보이스 발행 비즈니스 3.2.2 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 마케팅 전략(Marketing Strategy) 3.2.2.1 마케팅 분석 비즈니스 3.2.2.2 개인화 마케팅 비즈니스 3.2.2.3 컨텍스트 맞춤형 마케팅 비즈니스 3.2.3 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 영업전략(Sales Strategy) 3.2.3.1 영업전략과 물류혁신 비즈니스 3.2.3.2 유효 리드 식별 비즈니스 3.2.3.3 판매 데이터 자동 입력 및 분석 비즈니스 3.2.3.4 영업 챗봇 비즈니스 3.2.3.5 AI 에이전트 코칭 비즈니스 3.2.4 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 서비스 전략(Service Strategy) 3.2.4.1 지능형 통화 라우팅 비즈니스 3.2.4.2 음성인증 비즈니스 3.2.4.3 고객서비스 챗봇 비즈니스 3.2.4.4 설문조사 후 분석 비즈니스 3.2.5 데이터 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 3.2.5.1 빅데이터 기반 인공지능 비즈니스와 데이터 시각화 비즈니스 3.2.5.2 데이터 관리 및 전처리 비즈니스 3.2.5.3 합성 데이터 비즈니스 3.2.6 인사 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 3.2.6.1 고용과 성과관리 비즈니스 3.2.6.2 인적자원 비즈니스 3.2.6.3 인공지능 비서 비즈니스 3.2.7 헬스케어 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 3.2.7.1 환자 데이터 분석 비즈니스 3.2.7.2 서비스 제공의 우선순위 판단 비즈니스 3.2.7.3 조기 진단 및 처방 비즈니스 3.2.7.4 의료시장 분석과 마케팅 비즈니스 3.2.7.5 의료 챗봇 비즈니스 3.2.8 금융 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 3.2.8.1 범죄 탐지 비즈니스 3.2.8.2 보험, 인슈어테크 비즈니스 3.2.8.3 신용대출 심사 비즈니스 3.2.8.4 인공지능 금융 어드바이저 비즈니스 부록: 인공지능 관련 주요 용어들

임희정 [저]

미국 University of Utah에서 경제학박사를 취득하고, 현재 경기도일자리재단 선임연구위원, 일자리지원팀장, 중장년일자리센터장, 정책연구팀장으로 활동하고 있다. 주요 경력으로는 현대경제연구원 경제동향실장·연구위원/RehabCare Group Inc.(USA)의 Business Consultant/기술경제경영연구원 연구위원/한국과학기술연구원(KIST) 대소과학기술협력센터 연구보조원 등의 활동을 하였다. 주요 연구업적으로 「AI(인공지능)시대의 데이터경제학, 「Measuring Productivity in Frontier and Non-frontier model」, “경기도 중소기업 청년근로자 지원 정책 도입방안 기초연구”, “경기도 청년층 일자리 정책 개선방안 연구”, “국내 지식기반서비스업의 특징과 과제”, “국내 서비스업 수급 현황과 시사점”, “국내 적자가구의 가계수지 특징과 시사점”, “COVID-19 Data and Big Data Analysis: APEC” 등이 있다.