경영 리더를 위한 AI 활용 안내서(Management By AI)

프롤로그_ 왜 경영자와 관리자가 AI에 ‘적극적으로’ 관심을 가져야 할까?

[AI 활용사례 1] <IBM> 최초의 AI 플랫폼, 왓슨(Watson)

1부 요점만 훑어보는 AI 기본 상식

01 AI의 뜻부터 알아보자
AI는 한마디로 뭐다? / 기존 소프트웨어와는 뭐가 다를까? / AI와 로봇은 같은 걸까, 다른 걸까? / AI 개발에 모라벡의 역설이 언급되는 이유
02 머신 러닝, 딥 러닝, 빅 데이터… 대체 뭐가 다르지?
머신 러닝 / 딥 러닝 / 빅 데이터
03 AI는 어떤 원리로 작동하는 걸까?
퍼셉트론, 사람의 신경망을 구현해 낸 알고리듬
04 AI를 똑똑하게 만드는 3가지 학습방법
05 지도·비지도·강화학습은 어떤 경우에 활용할까?
06 챗GPT는 뭐가 특별한 걸까?
생성형 AI의 능력은 짜깁기다? / 사람 일을 대체하는 시대를 앞당기는 기술
07 AI가 정말 우리 삶을 바꿀 수 있을까?
AI로 인한 변화가 크게 와 닿지 않는 이유 / 누가 AI의 주도권을 쥐게 될까?

2부 AI가 산업에 어떤 도움이 되는지 알아보자

1장 AI는 제조업을 어떻게 변화시킬 수 있을까?

01 제조업을 특별히 따로 다루는 이유
02 스마트 팩토리가 공장을 어떻게 바꾼다는 걸까?
‘스마트’한 ‘팩토리’란? / 완전 자동화가 정말 가능할까? / AI가 스마트 팩토리에 기여하는 현실적인 역할

<AI를 활용한 공정 혁신 사례>
[혁신 사례 1] <LG CNS> AI 빅 데이터 플랫폼, DAP
[혁신 사례 2] <포스코> AI 용광로
[혁신 사례 3] <훼스토> AI를 활용한 유지·보수·품질관리 및 에너지 사용 예측
[혁신 사례 4] <테슬라> 소프트웨어 중심 공장(SDF, Software Defined Factory)

2장 AI가 제조업 프로세스 혁신에 도움이 될까? (with 챗GPT)

01 제품개발 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
제품개발 ① 상품기획 / 제품개발 ② R&D

[AI 활용사례 2] <인실리코 메디슨> 신약개발 AI 플랫폼, PHARMA.AI

02 구매와 공급망관리(SCM) 영역에 AI가 기여할 수 있는 역할
구매 / 공급망관리(SCM)

[Column] 4차 산업혁명이 일어나기는 하는 걸까?

3장 AI가 서비스산업 혁신에 도움이 될까?

01 AI의 효과를 가장 많이 볼 수 있는 산업 영역은?
02 엔터테인먼트산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
죽어 가던 음악시장을 살려 낸 AI / 더 혁신적인 변화가 가능할까?

[Column] 스포티파이의 수익성 저하가 보여주는 AI의 역설

03 모빌리티산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
AI를 통해 가장 획기적인 변화가 기대되는 산업 / 자율주행을 넘어 공간혁명을 꿈꾸다
04 전문가 서비스산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
전문가 서비스산업 (1) 의료 / 전문가 서비스산업 (2) 법률 / 전문가 서비스산업 (3) 회계 및 컨설팅
05 교육산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
06 금융산업에 AI가 기여할 수 있는 역할
07 유통산업에 AI가 기여할 수 있는 역할

4장 AI는 기업경영에 어떤 도움을 줄 수 있을까? (with 챗GPT)

01 AI 도입효과 확인을 위한 주요 경영관리 활동의 구분
02 경영전략(사업기획, 사업개발)에 AI를 활용하면 도움이 될까?
03 마케팅에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 3] <스타벅스> 스타벅스 디지털 플라이휠

04 재무(회계)관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
05 인사관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?
06 판매관리에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 4] <세일즈포스닷컴> 아인슈타인

07 고객서비스에 AI를 활용하면 도움이 될까?

[AI 활용사례 5] <이케아> AI 챗봇, 빌리

08 어떤 영역에 먼저 활용하는 게 좋을까?

3부 AI를 실제 경영현장에 적용해 보자

01 AI 활용효과를 높이는 7단계 접근방법
AI 적용단계 ① 목표를 명확히 하라 / AI 적용단계 ② 데이터를 모으는 방법을 찾아라 / AI 적용단계 ③ 쉬운 방법부터 시작하라 / AI 적용단계 ④ 사람 손이 가는 프로세스를 최소화하라 / AI 적용단계 ⑤ 경영진이 관심을 가져라 / AI 적용단계 ⑥ 성과를 측정하고 업그레이드하라 / AI 적용단계 ⑦ 연결하고 확장하라
02 지금 바로 업무에 활용할 수 있는 AI 서비스
① 시장동향 파악 - 코파일럿 / ② 회의록 정리 – 클로바노트, 에이닷 / ③ 번역 – 구글, 마이크로소프트, DeepL(딥엘) / ④ 이커머스 마케팅 서비스 - 스토어링크
03 AI 도입에 도움이 되는 정부 지원사업을 알아보자
① (과학기술정보통신부) 정보통신산업진흥원 / ② (과학기술정보통신부) 정보통신기획평가원 / ③ (중소벤처기업부) 중소기업기술정보진흥원, 스마트제조혁신추진단 / ④ (산업통상자원부) 한국산업기술진흥원 / ⑤ (산업통상자원부) 한국산업기술기획평가원

부록_ 인공 신경망과 주요 AI 관련 용어 풀이
부록 ① 딥 러닝과 관련 기술(인공 신경망)의 진화
부록 ② 인공 신경망의 한계 및 해결방법
부록 ③ 활성화 함수
부록 ④ AI가 일을 편하게 하기 위한 방법론

강화학습은 앞서 설명했듯이 결과 값에 대해 보상을 함으로써 최종 결과(출력) 값이 보다 정확해지게 하는 학습방법입니다. 사람이 사회에 적응하고 성장해 가는 과정과 가장 유사한 학습방식으로, 필자는 이것이 AI를 학습시키는 가장 핵심적인 방법이라고 생각합니다.
애완견을 키워 본 독자라면 강아지가 주인이 원하는 행동을 했을 때 보상을 줌으로써 그 행동을 지속하도록 훈련시킨 경험이 있을 것입니다. 예를 들어 강아지가 배변판에만 용변을 보게 하려면 엉뚱한 곳에 용변을 보면 야단을 치고 배변판으로 데려 가 여기서 용변을 보라고 말해야 합니다. 이러면 비록 강아지가 말을 알아듣지는 못해도 분위기는 충분히 이해하겠죠. 그러다 어느 날 강아지가 배변판에다 용변을 보면 쓰다듬어 주고 칭찬을 해 줍니다. 강아지마다 다르겠지만, 이런 훈련을 1~2주 하다 보면 강아지가 배변판의 사용목적을 사람처럼 이해하게 됩니다.
이와 같이 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그 결과에 대한 보상이나 벌칙을 줌으로써 원하는 방식으로 행동하게 하는 것이 강화학습 방법입니다.
<1부 내용 중에서>

게다가 아쉽게도 완전 자동화가 극한의 효율을 가져다 주지도 못합니다. 스티브 잡스는 아이폰이 나오기 훨씬 이전에 애플 컴퓨터를 만들면서 꿈의 공장을 목표로 완전 자동화를 시도했다가 실패했습니다. 심지어 아이폰을 만들 때는 많은 근로자를 투입해서 제조하는 공장에 외주를 맡기기도 했습니다. 꿈의 공장과는 상당한 거리가 있었죠. 테슬라 역시 완전 자동화를 시도하다가 실패를 겪었습니다.
그럼 왜 이렇게 완전 자동화에 실패하는 걸까요?
첫째, 완전 자동화에 들어가는 과도한 투자비 때문입니다. 실제로 사람은 쉽게 할 수 있는 섬세한 작업이나 복잡한 작업을 로봇으로 대체하려는 시도가 많았지만, 대부분 많은 투자비를 쏟아붓고도 작업 자체를 구현해 내지도 못하는 결과로 끝나고 말았습니다.
둘째, 완전 자동화가 이루어지면 오류가 발생했을 때 해당 오류의 발견과 수정이 조기에 이루어지지 못할 뿐 아니라, 오류의 수정이 다른 공정까지 차질을 빚게 하는 경우가 많기 때문입니다.
<2부 내용 중에서>