AX 리더십

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책 정보

· 제목 : AX 리더십 (누가 AI 챔피언이 되는가?)
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 트렌드/미래전망 > 인공지능/빅데이터
· ISBN : 9791169582360
· 쪽수 : 196쪽
· 출판일 : 2025-11-06

책 소개

급변하는 AI Transformation 시대 속에서, 리더가 가져야 할 새로운 통찰과 실행의 조건을 다룬 책이다. 저자 김경수는 30년간 LG인화원에서 HRD와 리더십 교육을 담당하며 수많은 리더를 길러낸 실무 전문가다. 그는 AI 기술이 빠르게 침투하는 지금, 진정한 차별화는 ‘인공지능을 얼마나 잘 다루느냐’가 아니라 ‘AI 시대를 어떻게 리드하느냐’에 달려 있다고 말한다.

프롤로그 / AI도 리더십으로 넘어선다!·04

1장 AX시대의 리더, 당신의 역량을 무엇에 집중할 것인가?
· 자연인과 조직인의 관점 구분 : 개인의 삶과 조직의 성과·17
· AX 추진을 위한 기본은 정확한 해석과 관점의 전환!·25
· AI + 사람의 새로운 조직관리 노하우·32
· AI를 활용하는 조직의 리더가 직면하는 고민들·39
· 핵심은 AI와 사람의 효율적 협력 체계다·47
· AI시대 리더, 당신은 변화의 주도자인가 변화의 대상자인가?·55

2장 AX시대에 요구되는 리더의 논리적 프로세스는 무엇인가?
· AX시대에 성과를 극대화하는 조직, 사고의 전환이 필요하다·69
· 조직 내 AI 활용을 위해 리더가 받아들여야 할 것과 내려놓아야 할 것·77
· 조직 성과 달성을 위한 AI 활용의 논리적 프로세스·84
· 기업별 실제 적용 사례·92

3장 AX 혁신을 위한 리더의 3단계 실행력과 조직 통찰력
· Explore (탐색) : AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해하는 단계·105
· Experiment (실험) : 실제로 구체적인 사례에 AI를 적용하기·112
· Impact (영향) : 성공 사례의 효과를 조직 전반에 확산시키기·120
· AI혁신 3단계에 대한 리더의 관점·126

4장 AX 혁신을 위한 리더의 단계별 실행 역할
· Big Picture와 Detail : 4P 진단과 준비하기·139
· AI 학습과 활용범위는 어디까지이며 어떻게 공감대를 형성할 것인가?·148
· AI 활용 프로토타입 개발과 테스트 실험 촉진·154
· AI Literacy를 위한 역량개발 시스템 구축·163
· AI기반의 거버넌스 체계구축과 조직문화 만들기·170
· 조직 내 AX 활용 정착을 위한 배움과 나눔의 리더십 적용·182

저자소개

김경수 (지은이) 정보 더보기

LG인화원에서 30년간 근무하면서 교육담당으로 시작하여 팀장과 임원을 거치면서 인재양성(HRD)의 밸류체인을 빠짐없이 경험하였다. 신입사원, 관리자 및 팀장, 임원, 사장단을 대상으로 한 교육을 두루 경험한 바, 어느 한쪽에 치우치지 않고 사원부터 사장까지를 넘나들며 각각의 입장과 관점, 이슈 등을 이해할 수 있었다. 리더십과 변화관리전문가로서 LG의 성장과 발전을 단계별로 경험하면서 전략적 이슈와 인재양성과 사업성과의 맥락을 교육현장에서 직접 경험하였고, 리더십의 변화 과정, 기업의 성공과 실패 과정을 볼 수 있는 통찰력을 얻을 수 있었다. 아울러 임원교육팀장으로서 매년 회장단과 사장단을 대상으로 운영했던 GCC(Global CEO Conference)를 통해 최고경영자의 변화관리 리더십이 전 조직에 미치는 영향력이 얼마나 대단한지를 직접 볼 수 있었다. 또, 혁신을 성공시키기 위해 회사의 전략과 조직문화를 연계시키고 변화관리를 전략적으로 추진하는 방법들을 설계하고 현장에 적용해왔다. 그는 LG경영혁신 경진대회인 ‘스킬올림픽’을 6년간 담당하였으며, 연암대학교에서 교수를 역임하였고, 기업 임원과 팀장 리더십 계발 프로젝트를 자문 및 강의하고 임원 코칭을 이어가는 중이다. 현재는 대학의 AI기반 학습지원시스템 프로젝트를 컨설팅하고 있다. 저서로는 《빅 리더십》과 《돌파조직》(라온북) 등이 있다. 블로그 https://blog.naver.com/kskim3rd

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리뷰

joc***

★★★★★(10)

([100자평]사람의 가능성, 철학적 제안서, 공명력)

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책속에서

통상 우리가 접근 방식으로 택하는 문제해결 프로세스는 문제를 선정하면 원인분석과 해결안 수립, 수립된 해결안의 평가와 해결안 중에서 최종결정을 하는 절차를 거치게 되는데, 이 방법도 나름대로 효과가 있다. 하지만 AI를 활용한 문제해결의 절차는 문제가 해결되었을 때 Output Image를 먼저 가정함으로써, 즉 결괏값을 구체적으로 기술함으로써 전략적 선택의 범위 안에서 문제해결이 가능할 수 있다는 것이다. 현행 문제해결 프로세스는 심도 있게 원인분석에 시간과 노력을 쏟아붓고 나서 핵심원인을 추출해 내고 그 원인을 해결할 수 있는 해결안을 찾고 나면 해결안이 지엽적인 수준에 그치거나 당장 실행 가능하지 않은 중장기적인 해결안이 나오는 경우도 종종 발생하기 때문이다. 해결단계에 들어가기 전에 결괏값을 설정하지 않기 때문이다. 물론 가설지향적 사고를 통한 문제해결의 방식에서는 가설을 Output으로 설정하고 가설검증의 절차를 거치기도 하지만, 머신러닝의 논리적 프로세스만큼은 아니라고 생각한다.

모건스탠리는 골드만삭스, JP모건체이스와 함께 미국의 3대 투자은행으로 불리며, 글로벌 금융 위기 이후 은행 지주회사로 전환하여 더욱 안정적인 사업 구조를 갖추고 있다. 모건스탠리의 직원들은 다양한 전문 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 직원들은 투자은행가로 기업인수합병(M&A) 자문, 기업공개(IPO) 주관 및 실행, 자금 조달 전략 수립을 도와주고, 한편으로는 자산관리사로서 개인 및 기관 고객의 자산 관리, 맞춤형 투자 포트폴리오 설계, 재무 계획 및 상속 관련 자문, 그리고 트레이더로 주식, 채권, 파생상품 등 금융상품 거래, 시장 동향 분석 및 거래 전략 수립을 하는 역할을 수행하고 있다.

역량이 개발되고 역량이 활용되면 AI에 대한 저항이나 불안, 의문점 등이 줄어들게 된다. 그래서 혁신의 첫 단계에서 공통의 혁신 tool들을 전사적으로 모든 계층에 교육시키고 AI use case처럼 소규모단위의 혁신 실행과제를 동시다발적으로 전개해 나가도록 전략적인 접근을 하는 것이다. 리더들은 AI 역량을 개발하고 육성시키기 위한 고민을 HRD와 함께해 나가야 한다. 주무부서는 HRD가 되겠지만 교육을 받고 온 구성원들이 현장에 복귀하여 AI use case를 실험하고 적용해 나가도록 지원해주고 방향을 잃지 않도록 하는 것은 리더들의 책임이다. 역량개발 시스템을 구축하기 위하여 역량의 정의를 하는 단계에서도 적극적이고 직접적인 참여와 개입을 해야 한다. 잘못하면 역량 정의가 문서상의 멋진 역량 정의로 그칠 수 있기 때문이다.