AI 트랜스포메이션

I. AI 비즈니스 트렌드
1. AI에 대한 인식 변화
1.1 대중의 AI에 신뢰와 기대의 증가
1.2 AI 기술의 인간 기준점 돌파
1.3 인간 보다 더 인간적인 AI
2. AI 관련 기술 트렌드 변화
2.1 환멸의 계곡을 넘어 실질적 가치 창출로
2.2 AI 에이전트 비즈니스 혁신
2.3 지속 가능한 AI 성장의 요건
2.4 AI의 다음 목적지
3. AI 비즈니스 도입 트렌드
3.1 시맨틱 검색과 그라운딩 기술 진화
3.2 자율적으로 일하는 동료
3.3 인간의 감각을 가진 소통하는 AI
3.4 산업별 맞춤형 AI 솔루션의 부상

II. AI 핵심 기술 이해
1. AI 기술 발전과 미래 전망
1.1 AI 발전의 길고 위대한 여정
1.2 전문가 도구에서 일반인의 도구로
1.3 도구에서 지능화된 협력자
1.4 소형화된 모델과 맞춤형 하드웨어
1.5 인공 일반 지능(AGI)을 향하여
2. AI 기술 스택 및 산업 생태계
2.1 AI를 구성하는 기술 스택
2.2 AI 기술 생태계 참여자
2.3 AI 참여자들의 협업을 이끄는 표준화
3. AI 핵심기술 : 하드웨어 인프라
3.1 AI 모델 훈련 과 추론
3.2 AI 연산의 핵심 - CPU, GPU, TPU
3.3 NVIDIA GPU와 CUDA 플랫폼
3.4 AI 연산의 전문화, 주문형 반도체(ASIC)
3.5 Edge AI를 위한 온 디바이스 AI
4. AI 핵심 기술 : 데이터 및 LLMOPS 플랫폼
4.1 LLMOps 개념과 목표
4.2 LLMOps 학습과 튜닝 파이프라인
4.3 모델 평가 파이프라인
4.4 품질 향상을 위한 참조데이터 활용
4.5 LLM 서빙(추론) 프레임워크
5. AI 핵심기술 : 모델 및 AI 에이전트 프레임워크
5.1 LLM 기반기술
5.2 AI 모델 종류 및 미세조정
5.3 AI 에이전트 플랫폼 이해
6. AI 핵심기술 : AI 어플리케이션 및 서비스
6.1 어플리케이션에서 에이전트로 패러다임 전환
6.2 컨슈머 주도에서 엔터프라이즈 주도
6.3 의미 기반 시맨틱 검색과 벡터 DB
6.4 비정형 데이터처리를 위한 최신 RAG 기술들
6.5 AI 활용을 위한 안전장치 마련

III. 에이전틱 AI 엔터프라이즈
1. 기업 에이전틱 AI 시대 서막
1.1 AI 활용 방식의 변화
1.2 AI 에이전트의 자율성과 도구 활용
1.3 결과 중심에서 과정 중심으로
1.4 사람과 에이전트와의 역할
1.5 사람과 에이전트의 새로운 협업
2. 에이전틱 AI 기술 생태계 이해
2.1 AI 에이전트 핵심 구성 요소
2.2 에이전트 클라우드 플랫폼 이해
2.3 AI 에이전트 설계 패턴
2.4 AI 에이전트 연계 프로토콜
3. 에이전틱 AI로 기업 프로세스 재설계
3.1 ‘수행’에서 ‘관리’로 패러다임의 전환
3.2 자동화된 실시간 자율 운영
3.3 초개인화를 넘어선 예측 서비스
3.4 자율성에 따른 책임과 거버넌스
3.5 인간과 AI의 상호 공존을 위한 고려사항

IV. AI 도입 전략 프레임워크
1. 기업의 AI 도입 방향성
1.1 새로운 업무보다 기존 업무의 개선에 중점
1.2 전체가 아닌 핵심 코어 기능에 대한 핀셋 전략
1.3 의사결정 방식과 CAIO 역할
2. AI 도입 전략 프레임워크
2.1 비즈니스 가치 중심의 전략 및 비전 설정
2.2 고품질 데이터 확보를 위한 준비 및 관리
2.3 기술 선택 및 전략적 파트너십 구축
2.4 인력 양성과 조직적 역량 강화
2.5 책임감 있는 거버넌스 및 윤리적 고려사항 수립
3. [단계 1] 비즈니스 가치 중심의 비전과 목표
3.1 AI 도입의 첫 단추, 비전 및 목표 설정
3.2 비즈니스 가치와 문제 해결에 집중
4. [단계 2] AI 기술의 재료, 데이터 준비 및 관리
4.1 데이터 준비의 다양한 처리 단계
4.2 데이터 저장 아키텍처의 진화
4.3 데이터 정제 파이프라인과 통합
4.4 AI Ready Data를 위한 표준화와 거버넌스
5. [단계 3] 기술 선택 및 구축 그리고 파트너십
5.1 AI 기술 선택 시 비즈니스 적합성 검토
5.2 기업 내부의 기술적 준비 상황 고려
5.3 기술 도입을 위한 PoC/BMT 수행
5.4 AI 도입성공을 위한 전략적 파트너십
6. [단계 4] 인력 및 조직 역량 개발
6.1 CAIO 조직의 필요성
6.2 CAIO 조직 구성
6.3 CAIO 조직 주도의 AI 비전 및 목표 설정
6.4 직무와 역할에 따른 맞춤형 교육
6.5 혁신 문화 조성 및 업무 프로세스 전환
7. [단계 5] 거버넌스 및 윤리적 고려
7.1 AI 거버넌스 프레임워크 구축
7.2 핵심 윤리 원칙과 신뢰 확보
7.3 위험 기반 관리 전략
7.4 지속적인 모니터링과 사후 관리

V. AI 전략 및 규제
1. 규제를 통한 혁신과 안전의 균형
1.1 AI 규제의 목적
1.2 혁신의 생태계 환경 조성.
2. 국가 별 AI 규제 현황
2.1 주요 국가 별 AI 규제 현황
2.2 대한민국: 세계 최초의 포괄적 AI 기본법 전면 시행
3. AI 기술 주권 확보를 위한 소버린 AI
3.1 소버린 AI, AI 기술 주권 확보
3.2 한국의 소버린 AI 추진 현황
3.3 해외 국가 소버린 AI 추진 현황

VI. AI 미래와 도전과제
1. 기업의 AI 성과 혁명의 원년
2. 여전히 남아 있는 AI 도전 과제