도서 소개

실무를 뛰지 않는 팀장급에게도 AI가 필요할까? 사람 관리와 성과 관리를 주로 하는 팀장이 AI를 써야 할까? 이 책은 이런 질문에서 시작한다. 과거의 AI는 단순히 물건을 분류하거나 얼굴을 인식하는 정도였다면 요즘 나오는 AI는 사람처럼 분석하고 고민하고 판단한다. 이런 AI 시대에 팀장은 AI로 팀원의 생산성을 높이고, 팀장 본인의 업무를 혁신하고, AI 시대의 팀을 이끌어야 한다. 하지만 한편으로는 AI 때문에 팀의 일하는 방식이 달라지고 비전이나 조직문화도 달라질 수 있다. 이런 AI 시대에 팀장은 도대체 무엇을 알아야 하고 무엇을 해야 하는지를 자세히 설명하고 있다.

  출판사 리뷰

AI 시대에 팀장은 도대체 무엇을 알아야 하고 무엇을 해야 할까?

팀은 자전거를 타고 국토를 종단하는 사람 무리입니다. 앞사람이 너무 빨리 달리면 뒤에서 못 따라옵니다. 뒤에서 뒤쳐지는 사람을 그대로 두면 모두가 제때에 도착 못합니다. 팀장은 무리의 중간에 서서 맨 앞사람과 맨 뒷사람의 보폭을 조정하면서 간격을 조절하는 사람입니다.
지금은 AI라는 평탄한 길과 장벽이라는 기회와 위기의 길을 걸어야 할 때입니다. 너무 앞서려고도 너무 뒤서려고도 할 필요 없습니다. 지금까지 해왔던 대로 AI라는 길을 보면서 보폭과 간격을 조절하면 됩니다. AI를 빨리 도입하려고 조급하지 말고, 우리와 관계 없다며 남일 보듯 하지 말고, 그저 남들 하는 만큼만 한다 생각하면 됩니다. 팀원을 보면서 적절한 수준으로 나아가면 됩니다. 이 책은 그 최소한의 수준을 제시하고 있습니다.

1부에서는 팀원의 업무 생산성 향상 측면에서 팀원이 AI를 어떻게 사용해야 하는지, 무엇을 써야 하는지, 앞으로 주시할 AI가 무엇인지 알아보면서 팀원의 AI 스킬을 높이는 방법을 설명합니다. 더불어 AI로 인해 달라지는 조직 구조와 문화를 얘기하면서 팀장의 적절한 대처와 대응을 알려주고 있습니다.

2부에서는 팀원 관리와 문제 해결 등 팀장의 고유 업무에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 예시를 들면서 설명합니다. 회의나 소통, 보고서 검토 같은 팀장의 업무가 AI로 얼마나 달라지는지 직접 보여줍니다.

3부에서는 CEO 관점에서 AI를 어떻게 볼 수 있는지 구체적인 프레임워크를 소개합니다. AI는 어차피 톱 다운(Top-down) 방식으로 팀장에게 떨어질 겁니다. 위에서 어떤 생각과 시각으로 보는지 알면 부담이 덜합니다.

  작가 소개

지은이 : 김철수
문과와 이과, 인문과 기술의 교차로에서 일 잘하는 방법을 쉼 없이 연구한다. 2000년에 한양대 국문과를 졸업하고 신사업 기획, IT 서비스 개발, 환경 엔지니어링, 기후변화 컨설팅 등의 일을 20년 했다. 지금은 디지털역량연구소를 운영하며 국내 10대 그룹, 정부출연연구기관, 광역지자체, 서울대 등에서 AI, 데이터, 기획, 보고, 인문학을 강의하고 책을 쓴다. 저서로 세종도서 추천을 받은 <ChatGPT와 글쓰기>, <데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고 기획 보고의 기술>, <RPA로 만드는 나만의 디지털 로봇 비서> 등이 있다. 그밖에 베스트셀러로 <팀장을 위한 보고서 검토 기술>, <ChatGPT와 업무자동화>, <개발자의 글쓰기>, <감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나> 등이 있다.

  목차

1부. 김 팀장, AI로 팀원 생산성을 높이다
1. AI로 일 못하는 팀원 다루기
2. 팀원의 AI, 팀의 AI
3. AI와 업무 프로세스 혁신
4. AI 업스킬링, AI 리스킬링
5. 천재 AI 팀원과 일하기
6. AI 활용 노하우 공유하기
7. AI로 팀 효과성 높이기
8. 거짓말 하는 AI, 거짓말 하는 팀장

2부. 김 팀장, AI로 팀장 업무를 혁신하다
9. 문제 파악과 AI
10. 문제 해결과 AI
11. 업무 지시와 AI
12. 위임전결과 AI
13. 팀 회의와 AI
14. 팀원 코칭과 AI
15. 팀 소통 분석과 AI
16. 보고서 검토와 AI

3부. 김 팀장, CEO 관점에서 AI를 보다
17. CEO의 요즘 관심사와 IT
18. AI의 종류와 랜드스케이프
19. AI 동향을 읽는 하이프 사이클
20. AI 예산과 디지털 이니셔티브
21. 데이터 기반 의사결정 문화

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