AI로 경영을 재설계하라

저자들은 DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환)의 차이를 내비게이션과 자율주행의 개념으로 명확히 구분하여 설명한다. 기존 DX가 길을 안내하는 내비게이션처럼 인간의 판단을 보조하는 인프라였다면, AX는 목적지 설정 시 AI가 스스로 환경을 분석하고 경로를 찾아 실행까지 담당하는 자율주행과 같다. 특히 자율적으로 목표를 달성하는 '에이전틱(Agentic) AI'의 등장이 가져올 경영 환경의 변화를 집중적으로 다룬다. 기업이 던져야 할 핵심 질문 역시 "어떤 AI 소프트웨어를 구매할 것인가?"라는 단편적 접근에서 "어떻게 조직의 구동 엔진을 에이전틱 AI 체계로 전환할 것인가?"라는 본질적 질문으로 바뀌어야 함을 역설한다.

또한 단순한 담론 제시를 넘어, 현장에서 당장 적용할 수 있는 구체적인 실행 체계를 제공한다. AI 기술, CTO, HR, 마케팅, ESG 규제 등 다양한 분야의 현장 전문가 5인이 뜻을 모아 기업 재설계를 위한 4대 핵심 축, 즉 ▲ 고객 경험(Customer, 정적 세그먼트 분석에서 벗어나 실시간 맥락 중심의 고객 경험 재설계), ▲ 운영 체계(Operations, 단순 자동화를 넘어 예측·조정·최적화가 연속되는 지능형 판단 루프 구축), ▲ 조직 아키텍처(Organization, 인원 중심 조직에서 인간과 AI의 판단 분담 구조로 전환, 관리자의 역할 재정의), ▲ 비즈니스 모델(Business Model, 단발성 제품 판매에서 데이터 피드백 기반의 지속 가능한 생태계 모델로의 전환) 등을 제시한다.

아울러 기업의 현재 위치를 점검할 수 있는 ▲ AI 적용 5단계(L1~L5) 자가진단 모델, ▲ 12주 완성 AX 프로젝트 로드맵, ▲ 인간 개입 구조(HITL/HOTL) 거버넌스 설계, ▲ AI와 ESG를 결합한 지속가능성 전략(AXESG) 등 실무진과 최고경영진 모두를 위한 실전 가이드라인이 알차게 담겨 있다.

무엇보다 최신 기술 동향뿐만 아니라 인문학적 철학과 고전 경영 지혜를 깊이 있게 담아내 기술 문명 시대를 살아가야 하는 리더들에게 깊은 울림을 준다.

AI라는 거대한 문명사적 전환기 속에서 능동적으로 운전대를 잡고 기업의 성장 엔진을 재설계하고자 하는 CEO, 임원, CIO, CTO, 전략 기획자 및 현업 팀장들에게 확실한 이정표를 제시해 주는 필수 교양서이자 실전 지침서이다.

특히 경영 현장에서 출력해서 활용할 수 있도록 [실무자를 위한 팁]과 [Guide]를 PDF로 다운로드할 수 있는 쿠폰 번호도 제공한다.

프롤로그 - 존재를 위한 재설계, 자율주행 경영의 시대로!

1부 AI 시대, 경영은 무엇부터 다시 설계해야 하는가?

1 AI는 왜 갑자기 모두의 경영 이슈가 되었을까?
ㆍ 고객 접점과 지식 노동, 두 현장에서 동시에 일어난 지각 변동
ㆍ AI는 생산성 도구가 아니라 판단 구조의 문제다
ㆍ 이제 경영자는 'AI를 쓸까?'가 아니라 '무엇을 다시 설계할까?'를 묻게 된다
[실무자를 위한 팁] 통제되지 않은 AI 확산, 어떻게 관리할 것인가?

2 자동화에서 보조로, 보조에서 협업으로: AI는 어떻게 여기까지 왔을까?
ㆍ 규칙 기반 자동화의 시대: 정해진 길 위에서 빠르게 움직이는 기업
ㆍ 디지털 전환의 시대: 데이터가 경영의 언어로 들어오다
ㆍ AI의 등장: 기술이 처음으로 사람의 판단 옆에 앉다
ㆍ 자동화에서 협업으로, 그리고 경영 재설계의 입구로
[실무자를 위한 팁] 자동화 사고에서 협업 사고로 전환하는 법

3 사람들은 왜 이제 'AI 도입'이 아니라 '경영 재설계'를 말하기 시작했을까?
ㆍ 'AI 도입'이라는 말이 더 이상 정확한 문제 정의가 아니게 된 이유
ㆍ 기술 도입 프로젝트가 아니라 경영 설계 과제인 이유
ㆍ 현장의 신호: 운영 모델을 다시 그리는 기업들이 늘어나고 있다
ㆍ 그래서 질문이 바뀐다: '무엇을 도입할까?'에서 '무엇을 다시 설계할까?'로
[실무자를 위한 팁] 우리 부서가 '도입'에 그치고 있는지 '재설계'하고 있는지를 진단하는 법

4 그래서 지금, 기업은 무엇부터 다시 설계해야 하는가?
ㆍ 그래서 질문이 바뀐다: '기술'이 아니라 '일의 구조'이다
ㆍ 다시 설계해야 할 네 개의 축: 고객, 운영, 조직, 비즈니스 모델
ㆍ 속도보다 순서: 무엇을 먼저, 무엇을 나중에 건드릴 것인가?
ㆍ 이 책의 약속: '도입서'가 아니라 '설계서'이다
[실무자를 위한 팁] 재설계의 성공을 위한 '세 개의 시선'

5 이 책의 지도: DX 기반 위에 세워지는 AX 경영
ㆍ 혼돈의 시대, 우리에겐 '기술의 계보학'이 필요하다
ㆍ DX는 '수로'이고, AX는 '흐르는 지능'이다
ㆍ 1부부터 7부까지, 재설계의 여정을 시작하며
ㆍ 다음 단계로의 초대: 우리가 무너뜨리고 다시 세워야 할 기회
[실무자를 위한 팁] 우리 조직은 지금 DX인가, AX인가?
ㆍ 다음 단계로의 초대: 우리가 무너뜨리고 다시 세워야 할 가치
참고 문헌

2부 설계 대상: 무엇을 다시 설계할 것인가?

1 고객은 더 이상 세그먼트가 아니라 실시간 맥락이 된다
ㆍ 고정된 '신분'에서 흐르는 '상황'으로의 대전환
ㆍ 고객 경험의 기준은 '개인화'보다 '상황 적합성'으로 이동한다
ㆍ 고객 접점은 자동화의 문제가 아니라 AI-인간 협업의 문제다
ㆍ 고객의 재설계는 마케팅의 문제가 아니라 기업 전체 설계의 출발점이다
[실무자를 위한 팁] 고객 설계의 주권을 되찾는 법

2 운영은 자동화가 아니라 지능화의 문제로 바뀐다
ㆍ 자동화와 지능화는 같은 말이 아니다
ㆍ 운영의 기본 단위가 '작업'에서 '판단 루프'로 바뀐다
ㆍ 운영이 지능화되면 사람의 역할도 함께 다시 정의된다
ㆍ 운영 재설계는 효율 게임이 아니라 경영 설계의 일부다
[실무자를 위한 팁] 운영 시스템을 지능화하는 실전 전략

3 조직은 더 많은 사람을 두는 곳이 아니라 더 나은 판단 구조를 만드는 곳이 된다
ㆍ 조직을 '사람의 수'로 설명하던 시대는 끝나가고 있다
ㆍ 조직 설계의 중심이 '역할 분담'에서 '판단 분담'으로 이동한다
ㆍ 관리자의 역할은 감독자에서 설계자로 바뀐다
ㆍ 조직의 경쟁력은 '신뢰할 수 있는 판단 구조'에서 나온다
[실무자를 위한 팁] 조직의 판단 아키텍처를 세우는 법

4 비즈니스 모델: 제품 중심에서 데이터-피드백 루프로
ㆍ 소유의 종말과 '지능적 관계'의 탄생: 비즈니스 모델의 지각 변동
ㆍ 제품은 '미끼'가 되고, 피드백 루프는 '본체'가 된다
ㆍ 플랫폼화와 생태계: 짐 콜린스의 플라이휠을 AX로 가속하라
ㆍ 지속가능한 성장을 위한 가치 구조와 책임의 재정렬
[실무자를 위한 팁] 제품 중심에서 데이터 루프로 비즈니스를 전환하는 법

5 그래서 우리 회사는 어디부터 다시 설계해야 하는가?
ㆍ 네 개의 설계 대상은 서로를 끌어당기는 거대한 우주다
ㆍ '무엇을 먼저 할 것인가?'는 우리 회사의 실존적 고통에서 출발한다
ㆍ 순서의 원칙: 변화의 에너지가 가장 많이 번져 나갈 축을 포착하라
[실무자를 위한 팁] 네 개의 축을 움직이는 재설계의 도미노
ㆍ 2부의 정리, 그리고 3부로 넘어가는 지적 전이
참고 문헌


3부 [실행] 실무자를 위한 AX·DX 구축 로드맵

1 우리 회사의 AI 적용 레벨(L1~L5) 정의
ㆍ 지피지기(知彼知己): 진단은 성찰적 재설계의 출발점이다
ㆍ AI 적용 레벨(L1~L5) 모델
? L1: 도구로서의 AI(AI as a Tool): 규칙 기반 자동화
[Guide 3-1] L1 단계 자가 진단 체크리스트
? L2: 보조자로서의 AI(AI as an Assistant)
[Guide 3-2] L2 단계 자가 진단 체크리스트
? L3: 운영자로서의 AI(AI as an Operator)
[Guide 3-3] L3 단계 자가 진단 체크리스트
? L4: 행위자로서의 AI(AI as an Actor)
[Guide 3-4] L4 단계 자가 진단 체크리스트
? L5: 전략자로서의 AI(AI as an Autonomous Force)
[Guide 3-5] L5 단계 자가 진단 체크리스트
ㆍ 레벨별 승급 조건: L1에서 L5까지
[Guide 3-6] 승급 조건 자가 진단 체크리스트
[실무자를 위한 팁] 지능의 피라미드를 쌓아 올리는 세 개의 시선

2 산업별 데이터 및 인프라 최소 요건 점검
ㆍ AI 프로젝트 성패의 핵심은 '데이터'라는 질료와 준비에 있다
ㆍ 제조업: 센서가 아니라 '연결된 공정 데이터'가 출발점이다
ㆍ 유통·리테일: 고객 데이터보다 SKU와 재고 흐름의 정확성이 먼저다
ㆍ 금융: 정확도보다 설명 가능성과 감사 가능성이 먼저다
[실무자를 위한 팁] 세 개의 시선으로 점검하는 인프라 최소 요건

3 인간과 AI의 협업 프레임워크와 운영 체계 설계
ㆍ AI 실패의 본질: 기술이 아니라 의사결정 거버넌스다
ㆍ HITL과 HOTL: 인간 개입 구조를 어떻게 설계할 것인가
? AI 실패의 본질: 네 가지 기준 [Guide 3-7] 협업 루프 설계 자가 진단 체크리스트
? 협업 루프 설계 실전 가이드: 다섯 단계로 정리하기 [Guide 3-8] 인간 개입 트리거(예시)
ㆍ 산업별 HITL/HOTL 설계의 실전 풍경
ㆍ [실무자를 위한 팁] 세 개의 시선으로 설계하는 협업 거버넌스

4 MLOps와 LLMOps: 데이터의 정체가 전략을 결정한다
ㆍ AI라는 이름의 두 얼굴: '분석적 이성'과 '서사적 지능'
ㆍ MLOps: 숫자로 미래를 맞히는 결정론적 운영 체계
ㆍ LLOps: 언어로 지식을 엮는 맥락적 운영 체계
ㆍ 산업별 적용 가이드: MLOps와 LLMOps는 언제 함께 움직이는가?
ㆍ 금융: 보이지 않는 징후를 포착하고, 복잡한 규제를 고객의 언어로 번역하다
ㆍ 헬스케어: 생명의 신호를 예견하고, 의료적 맥락을 치유의 언어로 해석하다
ㆍ 제조: 설비의 심장 소리를 듣고, 숙련자의 지혜를 즉시 꺼내 쓰다
ㆍ 리테일: 수요의 파도를 맞히고, 상품의 서사를 완성하다
[실무자를 위한 팁] 세 개의 시선으로 그리는 산업별 적용 로드맵

5 [가이드] 12주 완성: AX·DX 프로젝트 로드맵(기획~PoC)
ㆍ 속도와 완성도의 균형: 왜 '12주'라는 카이로스인가?
ㆍ 12주 AX·DX 프로젝트 로드맵: 전술적 이행 단계
ㆍ 12주 프로젝트 성공의 세 가지 철학적 원칙
[실무자를 위한 팁] 조직 상황에 맞는 로드맵 조정 전략
ㆍ 3부의 정리: 실행 로드맵에서 본질의 탐구로
참고 문헌

4부 AX의 본질: 일하는 방식을 어떻게 재설계할 것인가?

1 AX란 무엇인가?: 'AI를 쓰는 조직'에서 'AI로 설계되는 조직'으로
ㆍ 도구의 한계를 넘어: 패러다임의 실존적 전환
ㆍ 'AI를 쓰는 조직'의 풍경: 기술의 부속물로서의 인간
ㆍ 'AI로 설계되는 조직'의 출현: 지능형 유기체로의 진화
ㆍ 현장의 두 가지 풍경: 도구인가, 구조인가?
[Guide 4-1] '우리 조직은 어디에 있는가?' 자가 진단 체크리스트
ㆍ 왜 우리는 여전히 '쓰는 조직'에 머무는가: 책임의 회피와 권력의 관성
[실무자를 위한 팁] 조직의 본질을 바꾸는 세 개의 시선

2 자동화의 진화: 단순 반복을 넘어 자율 판단의 에이전트로
ㆍ 진화의 계보학: 도구적 이성에서 목적적 자율성으로
ㆍ L1: RPA - 규칙이 지배하는 '시계 장치'
ㆍ L2: AI + RPA - 판단의 조력이 결합된 '과도기적 지성'
ㆍ L3: 에이전틱 AI - 자율적 '행위자'의 탄생
[Guide 4-2] 우리 조직의 자동화 단계 자가 진단
ㆍ 에이전틱 AI: 도구에서 실행 주체로
ㆍ 디지털 사피엔스의 탄생: 생각하고 수정하며 완수하다
[실무자를 위한 팁] 에이전틱 시대를 맞이하는 세 개의 시선

3 업무 기능별 AX 적용 시나리오
ㆍ 개념에서 실재로: 판단의 무게가 이동하는 현장
ㆍ 국내 실전 사례: SK의 파격적 실험
ㆍ 인사 부서 AX의 본질: '운영'에서 '전략'으로의 위대한 탈출
[Guide 4-3] 인사 부서 자동화 단계 진단 체크리스트
ㆍ 재무 부서의 AX 단계별 시나리오: 숫자의 예언자가 되는 길
ㆍ 재무 부서 자동화의 핵심
[Guide 4-4] 재무 부서 자동화 단계 진단 체크리스트
ㆍ 마케팅 부서의 AX 단계별 시나리오
ㆍ 마케팅 부서 AX의 핵심: '개인화의 자동화'와 실시간 피드백 루프
[Guide 4-5] 마케팅 부서 자동화 단계 진단 체크리스트
ㆍ 개발 부서의 AX 단계별 시나리오: 코드의 노예에서 시스템의 군주로
ㆍ 개발 부서 AX의 핵심: '구현의 자동화'와 '아키텍처의 부활'
[Guide 4-6] 개발 부서 자동화 단계 진단 체크리스트
ㆍ 부서를 넘어 구조로 이동하는 자동화: 지능형 유기체의 탄생
ㆍ 에이전틱 AI 도입 시 실패 패턴과 대응법
[실무자를 위한 팁] 구조적 AX를 향한 세 개의 시선

4 조직과 문화: AI와 협업하는 사람의 역할 정의
ㆍ 거버넌스 프레임워크(Governance Framework): 책임의 구조
ㆍ 에이전틱 AI가 변화시키는 조직의 경험: 창조적 파괴의 풍경
ㆍ 에이전틱 AI 환경에서 사람의 새로운 역할: 인간 고유성의 삼위일체
ㆍ 사람 역할의 이동이 의미하는 것
ㆍ KPI 재설계: 무엇을 측정할 것인가?
ㆍ 지능의 역설: 광명 뒤에 드리운 짙은 그림자
ㆍ AI가 불러오는 4대 행동·문화적 병목
[실무자를 위한 팁] 그림자를 걷어 내는 세 개의 시선

5 [프레임] 업무별 AX 적용 우선순위 선정 매트릭스
ㆍ 우선순위 선정 매트릭스
[Guide 4-7] AX 우선순위 선정 실행 체크리스트
ㆍ 부서별 Quick Wins 실전 사례
[실무자를 위한 팁] 구조적 승리를 위한 세 개의 시선
ㆍ 4부의 정리: 도구의 시대를 지나 설계의 시대로
참고 문헌

5부 [리더십] 경영자를 위한 AX·DX 제언

1 AX·DX 투자 관점과 예산 배분: 비용의 늪에서 자산의 바다로
? AX·DX는 이용인가, 투자인가?: 0에서 1로 가는 수직적 도약
? 전통적 IT 투자와 AX·DX ROI의 차이: 하드 씽의 결단
? CAPEX vs. OPEX: 예산 구조 설계 전략 - 소유할 것인가, 향유할 것인가?
[Guide 5-1] CAPEX 항목(초기 집중 투자)
[Guide 5-2] OPEX 항목(지속 발생 비용)
[실무자를 위한 팁] 예산 너머의 '역량'을 보라

2 성과 지표의 변화: 기존 KPI vs. AX·DX KPI 설정
ㆍ 전통적 KPI의 한계: '결과'라는 이름의 신기루
ㆍ AX·DX KPI 프레임워크: 4개 영역×3계층 구조
ㆍ 산업별 KPI 적용 사례: 지능형 나침반의 영점 조정
ㆍ 결론: 지표는 경영자의 시선이 머무는 곳이다
[실무자를 위한 팁] KPI를 살아 있는 유기체로 만드는 세 개의 시선

3 언제 멈추고, 언제 확대할 것인가?: 결단의 미학
ㆍ 판단의 기준은 '계속할 것인가?'가 아니라 '어떻게 계속할 것인가?'이다
ㆍ 확대의 판단: 재현 가능한 성공의 플라이휠
ㆍ 조정의 판단: 인간과 기계의 공생적 경계 긋기
ㆍ 중단과 즉시 중단의 판단: 매몰 비용의 함정을 넘어서는 용기
[실무자를 위한 팁] 결단의 순간을 위한 세 개의 시선
ㆍ 5부의 정리: 전략의 이성에서 실행의 야성으로
참고 문헌


6부 규제를 기회로: AI 기반 ESG(AXESG) 지속가능성 전략

1 규제 인텔리전스: AI로 글로벌 공급망 규제를 읽다
ㆍ 규제 대응의 패러다임 전환: '위험 사회'의 지능형 방패
ㆍ 전통적 공급망 vs. AXESG 규제 인텔리전스
ㆍ 위험의 바다를 항해하는 다섯 개의 등불
ㆍ 글로벌 리더들의 AXESG 요새: BMW와 현대자동차
ㆍ 왜 규제 인텔리전스 도입이 좌초되는가?: 연결의 실종
[Guide 6-1] 규제 인텔리전스 준비도 자가 진단 체크리스트
ㆍ 기술적 중추: RAG와 지식 그래프의 결합 아키텍처
ㆍ AXESG 규제 대응의 골든타임
[Guide 6-2] 규제 인텔리전스 실행 로드맵
[실무자를 위한 팁] 골든타임을 사수하는 법

2 탄소는 비용이다: 제조 현장의 AI 에너지 최적화
ㆍ 탄소 감축의 패러다임 전환: '착한 기업'에서 '원가 경쟁력'으로
[Guide 6-3] Scope 1, 2 관리 고도화를 위한 자가 진단
ㆍ AI 에너지 최적화 준비도 자가 진단 체크리스트
ㆍ AI 에너지 최적화 성숙도 모델 진단: 우리 공장의 지능은 어디에 있는가?
ㆍ 실무자를 위한 핵심 구현 전략: '탄소 = 비용' 아키텍처
[Guide 6-4] 에너지 최적화 준비도 자가 진단 체크리스트
ㆍ 탄소가 돈이 되는 시대의 생존법
[Guide 6-5] 에너지 최적화 단계별 실행 로드맵
[실무자를 위한 팁] 기술보다 중요한 것은 '신뢰'다

3 투명성의 재정의: AI 기반 실시간 ESG 모니터링
ㆍ 거버넌스의 패러다임 전환: '스펙터클'에서 '윤리적 흔적'으로
ㆍ 거버넌스의 투명성: 자본 조달 비용을 낮추는 연금술
ㆍ 왜 거버넌스 시스템ㅇ느 '예쁜 쓰레기'가 되는가?
ㆍ 실시간 거버넌스 도입이 시급한 다섯 가지 트리거(Trigger)
[Guide 6-6] 실시간 거버넌스 도입이 시급한 다섯 가지 트리거
ㆍ 핵심 기술 아키텍처: 데이터 리니지와 유리 상자
ㆍ 거버넌스가 기업의 가치를 결정한다
ㆍ [실무자를 위한 팁] '유리 상자' 거버넌스의 구현

4 AXESG 데이터 파이프라인 구축과 자동화
ㆍ 시스템 구축 전략: '판타 레이(Panta Rhei)', 흐르는 데이터만이 살아남는다
ㆍ AXESG 생태계의 협력: 새로운 '사회적 계약'
ㆍ AXESG 데이터 파이프라인 구축의 실천적 전형
ㆍ AXESG 파이프라인 핵심 구현 전략: '증빙 패키지' 아키텍처
ㆍ AXESG 데이터 파이프라인 준비도 자가 진단
[Guide 6-7] AXESG 데이터 파이프라인 준비도 자가 진단
ㆍ 자가 진단 5대 항목별 심층 분석 및 실행 가이드
ㆍ 데이터 파이프라인이 곧 컴플라이언스 역량이다
ㆍ [실무자를 위한 팁] '메타데이터'에서 시작하는 혁명

5 그린워싱을 피하는 AI 감사 가이드
ㆍ 감사의 패러다임 전환: '수사학(Rhetoric)'에서 '검증(Verification)'으로
ㆍ 멀티모달 AI를 활용한 '디지털 레드팀' 구축
ㆍ 실전 가이드: AI 감사 프롬프트 엔지니어링
[Guide 6-8] 그린워싱 자가 진단을 위한 표준 프롬프트(Standardidized Audit Prompt)
ㆍ AXESG 그린워싱 방지 최종 점검: '진실의 아고라'로 나아가며
ㆍ 내부 감사 시스템의 내재화: '성찰하는 지능'의 정착
ㆍ AXESG, 신뢰가 곧 자본인 시대
[실무자를 위한 팁] 레드팀 시뮬레이션으로 시작하라
ㆍ 6부의 정리: 지능형 방어 전략의 완성
참고 문헌

7부 [미래] AI 전환의 리스크를 넘어 지속가능한 성장으로

1 지능의 역설: 디지털 태양 아래 드리우는 인지적 그림자
ㆍ 경영의 보이지 않는 리스크: 지능의 자동화가 가져온 사유의 위기
ㆍ 기술 리스크: 교묘해진 환각과 '몰아세움'의 프레임
ㆍ 의사결정 기반의 왜곡: 부정확한 데이터가 만드는 '우상(Idola)'
ㆍ 경영 관점의 전환: 기술 보완을 넘어 리스크 거버넌스로
ㆍ 조직 리스크: 인지적 오프로딩과 사라진 '아고라'
ㆍ 경영의 새로운 결단: 통제를 통한 지속가능한 성장
ㆍ 사람과 일의 리스크: 단순한 대체를 넘어선 '소외'와 '존엄'의 문제
ㆍ 경영·전략 리스크: 리더의 '사유'가 알고리즘에 잠식될 때
ㆍ 전략 주도권의 이동: 주객전도(主客顚倒)의 리스크
ㆍ 전략 다양성의 약화: 전략의 획일화가 진행되는 현상
ㆍ 판단 책임의 약화: 책임의 유령화
ㆍ 보안 리스크: AI는 조직의 '새로운 데이터 출입문'이다
ㆍ 내부 입력 기반 정보 유출: 질문이 곧 데이터 전송이다
ㆍ Shadow AI와 시스템의 구조적 취약성
ㆍ 보안 리스크 관리의 경영 원칙
[실무자를 위한 팁] AI 리스크를 성장 동력으로 바꾸는 세 개의 시선

2 지속가능한 AI 경영을 위한 통제와 설계
ㆍ 지능의 혼란 속에서 설계하는 질서: 통제와 설계의 미학
ㆍ AI 활용 정책의 3단계 설계: 금지·주의·허용
ㆍ AI 의사결정의 한계선, HITL
ㆍ 프라이버시와 윤리: 책임 있는 AI(Responsible AI)의 정립
ㆍ 프라이버시 이슈의 본질: '데이터화된 자아'의 위기
ㆍ 법적 기준의 진화: 디지털 사회 계약의 실현
ㆍ 프라이버시 침해 사례: 투명성의 붕괴와 제재
ㆍ 윤리적 문제: '도덕적 행위자'로서의 기업
ㆍ 경영적 설계 원칙: 프라이버시 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies)의 도입
[실무자를 위한 팁] 통제와 주권을 수호하는 세 개의 시선

3 AI 리스크를 넘어, 경영의 미래 운영 체계로
ㆍ 'AI의 운영 주체화'; 정보 활용에서 의사결정·실행 주체로
ㆍ 데이터.모델.AI 에이전트의 통합 진화: '디지털 페르소나'의 탄생
ㆍ 단일 지능에서 '디지털 조직'으로: 멀티모델 협업 구조
ㆍ 사유에서 실행으로: 하이브리드 인텔리전스의 구현
ㆍ 디지털 가상을 넘어 물리적 실재로: 피지컬 AI의 도래
ㆍ 데카르트적 이분법의 극복: 지각-판단-행동의 폐쇄 루프
ㆍ 디지털 트윈과 자율 사이버: 물리 시스템(CPS)
ㆍ 적응형 자율 제어 환경과 함께 진화하는 기술
ㆍ 산업 구조의 변화: 자율 물리 실행 생태계의 탄생
[실무자를 위한 팁] 지능형 유기체의 안착을 위한 세 개의 시선

4 AI 전환 시대, 지속 성장을 위한 핵심 과제
ㆍ 통제 가능한 AI: 질서 있는 성장을 위한 거버넌스
ㆍ 학습하는 운영 체계: 흐르는 데이터와 피드백의 순환
ㆍ 역할이 재설계된 조직: 노동에서 행위로의 진화
ㆍ 운영 통합 능력: 게슈탈트적 관점의 조직 구조
[실무자를 위한 팁] 지속 성장을 위한 리더의 시선

5 AX 시대, 성장이 멈추지 않는 지능형 유기체로의 진화
ㆍ 성장의 제약이 해소된 이후 선택에서 시도로
ㆍ 성장이 멈추지 않는 새로운 경영 현실: '엘랑 비탈'
ㆍ 자율성과 통제의 균형: 아폴로와 디오니소스의 조화
ㆍ 맺음말: 여정에 오를 준비가 되셨습니까?
참고 문헌

에필로그 - 혼돈을 건너 지능형 유기체로, 다시 인간을 향한 여정

이동권 대표저자 이동권ㆍ 성균관대학교 미래인문학소셜앙트레프레너십대학원 박사 과정
ㆍ 현) 한국사회적기업학회 이사
ㆍ 현) 서울시 사회적경제센터, 경기도 사회적경제원, 한국수력원자력공사 자문위원
ㆍ 현) 지자체, 공공기관 ESG 및 사회적경제 전문강사
ㆍ 현) 기업체 인사노무 조직문화 강의
ㆍ 현) 한국산업단지신문/Hellot/자동화기술매거진 ESG 칼럼니스트
ㆍ 현) (주)한컨설팅그룹 수석전문위원
ㆍ 현) 중소벤처기업연합회 자문위원