도서 소개

AI가 모든 것을 빨아들이는 대변혁기 속에서 기업과 개인이 지속가능한 성장과 성공을 추구할 수 있는 체계적인 AI 관리 방법을 제시한다. AI는 선택이 아니라 필수가 되었지만, 많은 기업이 도입 이후 기대만큼의 성과를 내지 못하는 현실을 짚으며 그 원인을 ‘관리 역량’에서 찾는다. 기술이 아닌 관리의 문제라는 관점 전환이 이 책의 출발점이다.

AI 비즈니스의 본질과 성공 요인을 정리하고, CRISP-DM과 CPMAI 기반으로 기획·데이터·모델·운영 전 과정을 체계적으로 설명한다. 전략·포트폴리오·프로젝트 관리 체계를 통해 조직 차원의 성과로 확장하는 실행 프레임을 제시하며, 실제 현장에서 활용 가능한 산출물 중심의 실습 구성이 특징이다.

클라우드 기반 AI부터 온프레미스 오픈소스, AI PaaS, 맞춤형 개발까지 다양한 솔루션을 비교·정리해 조직 상황에 맞는 선택 기준을 제공한다. 기술을 가치로 전환하는 능력을 강조하며, AI 도입과 성과 창출 사이의 간극을 메우는 실전 지침서로서 AI 시대 경영 전략의 방향을 제시한다.

  출판사 리뷰

AI 가 모든 것을 빨아들이고 있는 미증유의 대 변혁기를 맞이해 기업과 개인이 AI 비즈니스에서 지속가능한 성장과 성공을 추구할 수 있는 체계적인 AI 관리 방법을 제시함.

AI는 선택이 아니라 필수가 되었다. 그러나 수많은 기업이 AI를 도입하고도 기대만큼의 성과를 내지 못한다. 왜 어떤 기업은 AI로 매출을 혁신하고, 어떤 기업은 투자만 남긴 채 실패하는가?

『AI 비즈니스 정복하기』는 이 질문에서 출발한다.

이 책은 AI를 기술의 문제가 아닌 ‘관리의 문제’로 바라본다. 최신 알고리즘이나 화려한 성공 사례를 나열하는 대신, AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 체계적 방법을 제시한다. 저자는 분명하게 말한다. AI의 성패는 기술력이 아니라 ‘관리 역량’에 달려 있다고.

책은 크게 세 축으로 구성된다.
첫째, AI 비즈니스의 본질과 성공 요인을 정리한다. AI란 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 단순한 기술 도입과 AI 비즈니스는 어떻게 다른지를 명확히 구분한다.
둘째, CRISP-DM과 CPMAI 등 방법론을 기반으로 기획?데이터?모델?운영까지 전 과정을 체계적으로 설명한다.
셋째, 전략·포트폴리오·프로젝트 관리 체계를 통해 AI를 조직 차원의 성과로 확장하는 구체적 실행 프레임을 제시한다.

특히 이 책의 강점은 ‘이론’에서 멈추지 않는다는 점이다. 비즈니스 케이스, 편익관리계획서, 프로젝트 헌장, WBS, 리스크 관리대장, 가치 평가 보고서 등 실제 현장에서 바로 활용할 수 있는 산출물 중심의 실습 구성이 돋보인다. AI를 도입하는 기업, 공공기관, 제조업, IT 조직 모두에게 즉시 적용 가능한 실전 지침서다.

또한 클라우드 기반 AI, 협업툴, 온프레미스 오픈소스 AI, AI PaaS, 맞춤형 AI 개발까지 다양한 솔루션 유형을 비교·정리하여, 조직 상황에 맞는 선택 기준을 제공한다. 단순한 기술 설명서가 아니라, 경영 전략과 실행을 연결하는 ‘AI 비즈니스 교과서’에 가깝다.

AI 시대에 필요한 것은 더 많은 기술 정보가 아니다. 기술을 가치로 전환하는 능력이다. 『AI 비즈니스 정복하기』는 바로 그 전환의 로드맵을 제시한다.

AI를 도입하고 싶은 기업, 이미 도입했지만 성과에 고민이 있는 조직, 그리고 AI 시대의 전략을 고민하는 리더라면 반드시 읽어야 할 한 권이다.

기술에 휘둘릴 것인가, 기술을 경영할 것인가.
이 책은 그 갈림길에서 명확한 방향을 제시한다.

이 책을 시작할 때 우리는 하나의 의문에서 출발했다. 똑같은 AI 기술을 도입했는데도 어떤 기업은 대박을 터뜨리고, 어떤 기업은 쪽박을 차는 이유가 무엇인지 말이다. 그리고 지금, 이 책의 마지막 페이지에 도착한 우리는 그 답을 명확히 알게 되었을 것이다. 그 차이는 기술력도, 투자 규모도, 운도 아니었다. 바로 AI 비즈니스 관리 역량의 차이였다.

우리가 발견한 진실

A I 는 분명 놀라운 기술이다. 지난 몇 년간 우리는 ‘챗지피티(ChatGPT)’를 비롯한 생성형 AI가 보여준 놀라운 발전을 목격했다. 문서 작성부터 코딩, 창작 활동까지 인간의 고유 영역이라 생각했던 분야에서 AI가 보여주는 능력은 가위 혁명적이다. 하지만 가능성과 현실사이에는 큰 간극이 있다는 것을 우리는 이제 안다.
AI 기술 그 자체는 생산성을 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델을 창조하며, 우리의 일상을 편리하게 만드는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 하지만 그 잠재력이 현실이 되려면 반드시 거쳐야 할 과정이 있다.바로 AI를 비즈니스로 만드는 과정이다.
이 과정에서 우리가 깨달은 것은 AI 비즈니스가 단순한 기술 도입이 아니라는 점이다. 그것은 목표, 리스크, 관리, 기술이라는 네 가지 구성 요소가 유기적으로 결합된 복합적 경영 행위다. 그중에서도 가장 중요한 것이 바로 관리 역량이었다.

관리 역량, 그 위대한 힘

관리 역량이 왜 그렇게 중요할까? 그것은 기술을 가치로 바꾸는 유일한 방법이기 때문이다. 생각해 보라. 아무리 뛰어난 AI 모델이 있어도 그것을 어디에, 어떻게, 언제 적용할지 모른다면 무슨 소용이 있겠는가? 아무리 명확한 목표가 있어도 그것을 실현할 구체적인 실행 방법이 없다면 공허한 구호에 그치지 않겠는가? 아무리 리스크를 정확히 파악했어도 그것을 실제로 관리할 능력이 없다면 결국 발목만 잡히지 않겠는가?
바로 여기에 관리 역량의 핵심이 있다. 관리 역량은 기술과 비즈니스를 연결하는 다리 역할을 한다. 추상적인 가능성을 구체적인 성과로바꾸는 변환기 역할을 하는 것이다.

- 에필로그 중에서 -

  작가 소개

지은이 : 오석현
한국외국어대학교 동시통역대학원 프랑스어과에서 동시통역사의 꿈을 키우던 중 '삼성 방산부문'에 입사하여 '프로젝트관리(PM)'를 만났다. 다수의 'K-방산 프로젝트'들을 수행하고 'PM 컨트롤 타워'인 '프로젝트관리실(PMO)'을 거쳐 '한화 기획실'로 넘어가 '전사 PM 시스템 구축 PMO'를 주관하였다. 한양대학교 경영대학원에서 'PM 박사학위'를 받았고, 각종 'PM 자격증(PMP, PfMP, PRINCE2, PMO, Agile PM 등)'을 취득하고, 'PM 커뮤니티(PMI 한국챕터, 프로젝트경영협회, 피엠전문가협회 등)'에 몸 담았으며, 'PM 저서들(4차산업혁명과 프로젝트관리, 프로젝트관리지침서, PMP Certification ECO 문제집)'도 펴냈다.21년간의 회사 생활을 접은 후, '미국 Caroline 대학'의 '경영학과 교수'로서 PM을 가르침과 동시에 'PM 교육/컨설팅 전문기업'인 '피엠펍(PM PUB)'을 열어 본격적으로 PM을 널리 세상에 전파하고 있다. 'PMI 한국챕터 부회장', 'UNDP 산하 국제기구(IVI) PM 컨설턴트', '한양대학교 PM 겸임교수', '미국 PMI 공인 PM Instructor' 등을 두루 맡아 왔고, 유수의 국내외 기업 및 공공기관에 PM 교육 및 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. 특히, AI라는 시대의 도도한 흐름 속에서 기업들과 'AI 비즈니스 관리' 교육 및 컨설팅을 함께 나눠오던 중 '국제공인 AI 프로젝트관리 자격(PMI-CPMAI)'의 취득을 계기로 'AI 비즈니스 관리'에 대한 대중적 논의를 본격화하고자 한다.

  목차

추천사

책을 시작하기에 앞서

프롤로그 - AI 비즈니스를 성공하려면 무엇을 해야 할까?

제1부 AI 비즈니스와 AI 비즈니스 성공 요인

1장. AI 비즈니스
1. AI란 무엇인가?
2. AI가 왜 중요한가?
3. AI 비즈니스란 무엇인가?
4. AI 비즈니스는 왜 어려운가?

2장. AI 비즈니스 성공 요인
1. AI 비즈니스의 구성 요소는 무엇인가?
2. AI 비즈니스의 성공 요인은 무엇인가?

제2부 AI 비즈니스 관리 방법론

3장. 비즈니스 문제 정의 및 비즈니스 기획 단계
1. CRISIP-DM과 CPMAI
2. 머신러닝의 이해
3. 전략 정렬 비즈니스 이해 프로세스

4장. 데이터 수집 및 준비 단계
1. 데이터 이해 프로세스
2. 데이터 준비 프로세스

5장. 모델 개발 및 테스트 단계
1. 모델 개발 프로세스
2. 모델 평가 프로세스

6장. 운영 적용 및 운영 단계
1. 모델 운영 프로세스
2. MLOps의 이해

제3부 비즈니스 관리 체계 1: 비즈니스 전략, 비즈니스 분석 및 포트폴리오관리

7장. 비즈니스 전략과 비즈니스 분석
1. 비즈니스 관리 체계 개요
2. 비즈니스 전략
3. 비즈니스 분석

8장. 타당성 검토와 포트폴리오관리
1. 비즈니스 케이스
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 1] 비즈니스 케이스 작성
2. 편익관리계획서
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 2] 편익관리계획서 작성
3. 포트폴리오관리

제4부 비즈니스 관리 체계 2: 프로젝트 착수 및 프로젝트 범위·자원·일정·비용·품질 계획

9장. 프로젝트관리 및 프로젝트 착수
1. 프로젝트관리 개요
2. 프로젝트 착수
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 3] 프로젝트 헌장 작성

10장. 프로젝트 기획과 범위 계획
1. 프로젝트 기획과 범위관리 개요
2. 범위 계획: 예측형-워터폴
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 4] 요구사항 문서 작성
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 5] 프로젝트 범위기술서 작성
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 6] WBS작성
3. 범위 계획: 적응형-애자일
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 7] 제품 백로그 작성

11장. 프로젝트 자원·일정·비용·품질 계획
1. 자원·일정 계획
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 8] 프로젝트 일정 네트워크 다이어그램 작성
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 9] 주경로법
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 10] 릴리스 계획 작성
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 11] 스프린트 백로그 작성
2. 비용·품질 계획
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 12] 비용 기준선 작성

제5부 비즈니스 관리 체계 3: 프로젝트 리스크·의사소통·이해관계자·조달 계획과 프로젝트 실행

12장. 프로젝트 리스크·의사소통·이해관계자·조달 계획
1. 리스크 계획
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 13] 리스크 관리대장 작성
2. 의사소통·이해관계자·조달 계획
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 14] 이해관계자 참여관리 계획서 작성

13장. 프로젝트 실행
1. 프로젝트 실행 개요
2. 프로젝트팀 구축 및 개발
3. 의사소통·이해관계자 참여 실행

제6부 비즈니스 관리 체계 4: 프로젝트 감시 및 통제, 종료와 비즈니스 운영, 가치 평가

14장. 프로젝트 감시 및 통제
1. 프로젝트 감시 및 통제 개요
2. 의사소통·이해관계자 감시 및 통제
3. 범위·일정·비용·자원·품질·조달·리스크 감시 및 통제
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 15] 획득가치 관리

15장. 프로젝트 종료, 비즈니스 운영, 비즈니스 가치 평가
1. 프로젝트 종료
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 16] 프로젝트 종료보고서 작성
2. 비즈니스 운영과 비즈니스 가치 평가
[비즈니스 거버넌스 산출물 실습 17] 비즈니스 가치 평가 보고서 작성

제7부 AI 솔루션

16장. 클라우드 기반 AI
1. 개념과 특징
2. 도입 시 주요 고려 사항
3. 구축방법과 단계
4. 비즈니스 관리 체계와의 연계성
5. 대표 사례

17장. AI 기반 협업툴
1. 개념과 특징
2. 도입 시 주요 고려 사항
3. 구축 방법과 단계
4. 비즈니스 관리 체계와의 연계성
5. 대표 사례

18장. 로컬·온프레미스 기반 AI
1. 개념과 특징
2. 도입 시 주요 고려 사항
3. 구축 방법과 단계
4. 비즈니스 관리 체계와의 연계성
5. 대표 사례

19장. AI 서비스 플랫폼(AI PaaS)
1. 개념과 특징
2. 도입 시 주요 고려 사항
3. 구축 방법과 단계
4. 비즈니스 관리 체계와의 연계성
5. 대표 사례

20장. 맞춤형 AI 개발
1. 개념과 범주
2. 도입 시 주요 고려 사항
3. 핵심 기술 요소
4. 구축 방법과 단계
5. 비즈니스 관리 체계와의 연계성
6. 대표 사례

에필로그 - AI 비즈니스 관리 역량이 AI 시대 지속 가능한 성장의 진정한 해법이다.

주(註)

참고문헌

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