돈 버는 AI
새로운 부의 설계자
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초지능이 여는 새로운 부의 미래
‘돈이 되는 AI’를 찾아라!
인간의 지적 능력을 넘어 점점 더 발전하고 있는 AI는 거의 모든 영역에서 더 중요하고 큰 문제를 해결하는 ‘초지능’으로 변모하고 있다. 이를 활용해 우리는 어떻게 번영을 이뤄낼 수 있을까?
초지능의 시대, 부의 주도권을 거머쥘 진짜 승자는 데이터 흐름을 읽고 AI 비즈니스 모델을 재구성할 수 있는 사람들이다. 신간 《돈 버는 AI》는 새로운 시대의 패러다임에 맞추어 통찰과 안목을 전한다.
카이스트 경영공학부 교수이자 데이터 분석 전문가 박성혁과 실리콘밸리를 무대로 활동하는 투자·법률 전문가 나탈리 허는 ‘돈을 벌게 해주는 AI’의 실제 원리를 해부한다. 저자들은 AI 기술의 궁극적인 목표가 비즈니스 영역에서의 명확한 가치(value) 창출임을 강조하며, 빅데이터 분석을 통한 판매 수요 예측, 광고 예산 배분, 금융 리스크 관리, 투자 전략 설정부터 시장을 재편하는 데이터 독점과 지적재산권 문제, 실리콘밸리 현지에서 지켜본 미·중 AI 글로벌 패권의 향방까지, AI 기술이 가까운 미래를 어떻게 바꿔나갈지 생생한 사례와 함께 보여준다. ‘AI로 어떻게 돈을 벌 것인가?’라는 질문에 답하는 가장 현실적인 책.
‘돈이 되는 AI’를 찾아라!
인간의 지적 능력을 넘어 점점 더 발전하고 있는 AI는 거의 모든 영역에서 더 중요하고 큰 문제를 해결하는 ‘초지능’으로 변모하고 있다. 이를 활용해 우리는 어떻게 번영을 이뤄낼 수 있을까?
초지능의 시대, 부의 주도권을 거머쥘 진짜 승자는 데이터 흐름을 읽고 AI 비즈니스 모델을 재구성할 수 있는 사람들이다. 신간 《돈 버는 AI》는 새로운 시대의 패러다임에 맞추어 통찰과 안목을 전한다.
카이스트 경영공학부 교수이자 데이터 분석 전문가 박성혁과 실리콘밸리를 무대로 활동하는 투자·법률 전문가 나탈리 허는 ‘돈을 벌게 해주는 AI’의 실제 원리를 해부한다. 저자들은 AI 기술의 궁극적인 목표가 비즈니스 영역에서의 명확한 가치(value) 창출임을 강조하며, 빅데이터 분석을 통한 판매 수요 예측, 광고 예산 배분, 금융 리스크 관리, 투자 전략 설정부터 시장을 재편하는 데이터 독점과 지적재산권 문제, 실리콘밸리 현지에서 지켜본 미·중 AI 글로벌 패권의 향방까지, AI 기술이 가까운 미래를 어떻게 바꿔나갈지 생생한 사례와 함께 보여준다. ‘AI로 어떻게 돈을 벌 것인가?’라는 질문에 답하는 가장 현실적인 책.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
"일은 AI가 하고, 돈은 사람이 번다?"
부의 미래를 좌우하는 '초지능적 사고'
AI의 급격한 발전을 보면서 누구나 갖는 물음이 'AI로 돈을 벌려면 어떻게 해야 하나?'다. 가까운 미래에 수많은 사람이 일자리를 잃고 길거리에 나앉을 거라 생각하는 이도 있고, 노동의 해방이 이루어져 풍요로운 유토피아가 실현되리라 전망하는 이도 있다. 그러나 명확한 것은 AI가 부의 흐름을 완전히 뒤바꾸고 있다는 사실뿐이다. 여전한 불확실성 속에서 선점해야 할 것은 AI의 본질을 꿰뚫는 '초지능적 사고'다.
《돈 버는 AI》는 저자들이 치열한 비즈니스 현장과 미국 실리콘밸리에서 직접 보고 느낀 패러다임 전환을 이야기한다. AI가 바꿀 세상의 모습을 막연히 상상하거나 기다리는 것을 넘어 직접 그것을 활용해 새로운 가치를 만들어낼 수 있는 능동적 비즈니스 마인드를 제안한다.
AI를 활용해 가치를 창출하는, 즉 돈을 버는 데 있어서 기초적인 것은 AI가 어느 정도 미래를 예측할 수 있다는 것을 아는 것이다. 이때 중요한 것은 천재 개발자가 만들어내는 혁신적인 알고리즘이 아니라, 수많은 데이터를 확보하고 분석해 적절한 결론과 예측을 만들어내는 분석력이다. 《돈 버는 AI》는 이러한 데이터 분석을 통해 의미 있는 매출 향상과 개선을 이뤄낸 비즈니스 사례를 소개하면서 그 궁극적인 지향점을 제시한다. 결국 AI의 핵심 가치는 효율성과 자동화에 있다. 사람이 해왔던 일을 기계가 대신함으로써 오히려 일의 본질은 더욱 인간적인 영역으로 돌아간다.
초지능이 만들어내는 성과가 뛰어나다고 하더라도 사용자인 인간이 그것을 이해했을 때만 신뢰할 수 있는 기술이 된다. AI 모델이 어떤 데이터를 어떻게 학습했는지 대략적으로라도 파악할 수 있어야 사용자인 인간도 지식을 쌓아갈 수 있다. 다시 말해, AI를 '이해하고 신뢰'할 때 진정한 인간 해방으로 이어진다. _1장에서
"데이터를 가진 자가 승리한다!"
AI 전문가와 투자·법률 전문가의 미래 예측
AI를 어떻게 비즈니스 영역에 성공적으로 활용할 수 있을까? 기술이 있다고 해서 모두 돈을 벌고 부자가 될 수 있는 것은 아니다. 기술에서 가치를 창출하고 사업적인 관점에서 그 가치를 확장할 수 있음을 증명해야 한다. 또, 이를 통해 시장에서 고객들로부터 지속적으로 선택받아야 한다.
《돈 버는 AI》는 카이스트 데이터 분석 전문가와 실리콘밸리 투자·법률 전문가인 두 저자의 시선에서 AI 비즈니스, 즉 인공지능 사업화에 대한 실질적인 프로세스와 사례, 시행착오와 리스크 등 핵심 내용을 명확히 짚어낸다. 디지털 트랜스포메이션을 통해 비즈니스 프로세스와 성과지표를 개선하고, 사업에 필요한 데이터를 확보하고 분석해 시장을 파악하고 예측할 수 있는 방법을 이야기한다. 또, 실제 현장에서 맞닥뜨릴 수 있는 법적 분쟁 혹은 윤리적 문제들을 실제 판례를 바탕으로 생생하게 풀어낸다.
1장에서는 인류가 인간보다 뛰어난 지능을 발명하게 된 역사적 전환점을 다루면서 기계가 데이터를 학습해 인간의 직관을 넘어서는 패턴을 찾아내고, 그 결과를 바탕으로 미래를 추론하는 과정을 자세히 설명한다. 이어 2장에서는 정보의 연결자이자 최적화 도구인 AI를 기업 의사결정과 마케팅 효율 극대화에 활용하는 사례를 소개한다.
3장에서는 AI가 가장 빠르게 스며들고 있는 금융산업 분야의 생태계가 어떻게 바뀌고 있는지를 중심으로 투자, 자산운용, 리스크 관리에서 구체적인 변화상을 다룬다. 이 연장선인 4장에서는 AI 비즈니스를 운영하는 데 필수적인 법적·윤리적 문제를 총정리하면서, 생성형 콘텐츠의 저작권, 학습용 데이터의 공정 사용, 개인정보 보호, 책임 주체 문제를 주요하게 다룬다.
마지막으로 5장에서는 정치와 기술이 맞물리는 글로벌 AI 패권 시대를 그린다. 트럼프 2기를 맞이한 미국의 정치적 변화가 실리콘밸리와 AI 생태계에 어떤 영향을 주었는지를 분석하면서 미·중 AI 경쟁, 인재 전쟁, 칩(반도체) 생산을 둘러싼 지정학적 구도를 짚어낸다.
AI는 금융 투자를 비롯한 다양한 산업에서 데이터 기반 의사결정을 근본적으로 혁신할 잠재력을 가진 강력한 도구다. 그러나 동시에 기술적 한계와 규제, 비용, 시장 구조 등의 현실적 제약도 분명 존재한다. AI의 가능성을 과도하게 이상화하기보다 비판적 시각과 지속적 검증을 바탕으로 실질적 가치를 만들어내는 노력이 필요하다. 진정한 혁신은 환상이 아니라 이러한 현실적 제약을 직시하고 극복하려는 꾸준한 실험 속에서 완성될 것이다. _2장에서
AI 격전지, 실리콘밸리에서 목격한
'한국이 세계와 겨룰 수 있는 이유'
《돈 버는 AI》에서 소개하는 AI 산업의 최전선 실리콘밸리의 생생한 사정은 매우 가치 있는 정보다. AI 산업 자체는 물론 관련 법률과 금융 이슈의 쟁점이 가장 먼저 부딪치는 격전지라고 할 수 있다. 이곳에서는 날마다 스타트업 창업자, 엔지니어, 학자, 변호사 등 다양한 전문가들이 모여 미래를 그린다. 이곳에서 다루는 논제는 얼마 지나지 않아 전 세계에 영향을 미치는 어젠다가 된다.
이 흐름 속에서 한국인은 단연 눈에 띈다. 세계 어느 나라 사람들보다도 변화의 신호를 먼저 감지하고 도전적으로 움직이며, 미국·중국 다음으로 한국이 AI 강국으로 발돋움할 수 있도록 진지한 고민을 이어간다. 《돈 버는 AI》의 두 저자는 한국이 미국·중국과 어깨를 나란히 한다는 목표는 결코 허황되지 않다고 이야기한다. 반도체와 인프라, 그리고 콘텐츠까지 아우르는 산업의 폭넓은 경쟁력에 더불어, 한국인 특유의 진취성이 그 이유다.
한국이 가져야 할 것은 장기적 관점이다. AI 강국이 되는 데에는 10~20년을 내다본 국가적 비전과 지속적인 투자가 필요하다. 미국의 AI 주도권이 하루아침에 이루어진 것이 아니듯, 아직 태동기에 있는 한국의 AI 산업에는 끊임없는 고민과 든든한 투자, 사회적 합의가 필요하다. 이 책의 저자들이 실리콘밸리에서 가져온 '정답 없는 질문들'이 그 마중물이 될 것이다.
트럼프 2기 행정부 출범은 미국 AI 정책의 대전환을 의미한다. 실리콘밸리는 공화당에 더욱 기울었고, 오픈소스 AI 생태계와 스타트업들은 기회의 창을 맞이했다. 동시에 중국의 딥시크 모델은 저비용·고성능 오픈소스 전략으로 글로벌 판도를 흔들며 미·중 AI 패권 경쟁을 격화시켰다. 이제 경쟁의 무대는 모델 개발을 넘어 반도체, 클라우드, 데이터센터, 시스템 소프트웨어 등 인프라 전쟁으로 이동하고 있다. 한국은 이러한 격랑 속에서 '전략적 공급망 국가'라는 기회와 인재 유출·투자 부족이라는 위기를 동시에 마주한다. 어떻게 극복하고 어떻게 도약할 것인가? _5장에서
부의 미래를 좌우하는 '초지능적 사고'
AI의 급격한 발전을 보면서 누구나 갖는 물음이 'AI로 돈을 벌려면 어떻게 해야 하나?'다. 가까운 미래에 수많은 사람이 일자리를 잃고 길거리에 나앉을 거라 생각하는 이도 있고, 노동의 해방이 이루어져 풍요로운 유토피아가 실현되리라 전망하는 이도 있다. 그러나 명확한 것은 AI가 부의 흐름을 완전히 뒤바꾸고 있다는 사실뿐이다. 여전한 불확실성 속에서 선점해야 할 것은 AI의 본질을 꿰뚫는 '초지능적 사고'다.
《돈 버는 AI》는 저자들이 치열한 비즈니스 현장과 미국 실리콘밸리에서 직접 보고 느낀 패러다임 전환을 이야기한다. AI가 바꿀 세상의 모습을 막연히 상상하거나 기다리는 것을 넘어 직접 그것을 활용해 새로운 가치를 만들어낼 수 있는 능동적 비즈니스 마인드를 제안한다.
AI를 활용해 가치를 창출하는, 즉 돈을 버는 데 있어서 기초적인 것은 AI가 어느 정도 미래를 예측할 수 있다는 것을 아는 것이다. 이때 중요한 것은 천재 개발자가 만들어내는 혁신적인 알고리즘이 아니라, 수많은 데이터를 확보하고 분석해 적절한 결론과 예측을 만들어내는 분석력이다. 《돈 버는 AI》는 이러한 데이터 분석을 통해 의미 있는 매출 향상과 개선을 이뤄낸 비즈니스 사례를 소개하면서 그 궁극적인 지향점을 제시한다. 결국 AI의 핵심 가치는 효율성과 자동화에 있다. 사람이 해왔던 일을 기계가 대신함으로써 오히려 일의 본질은 더욱 인간적인 영역으로 돌아간다.
초지능이 만들어내는 성과가 뛰어나다고 하더라도 사용자인 인간이 그것을 이해했을 때만 신뢰할 수 있는 기술이 된다. AI 모델이 어떤 데이터를 어떻게 학습했는지 대략적으로라도 파악할 수 있어야 사용자인 인간도 지식을 쌓아갈 수 있다. 다시 말해, AI를 '이해하고 신뢰'할 때 진정한 인간 해방으로 이어진다. _1장에서
"데이터를 가진 자가 승리한다!"
AI 전문가와 투자·법률 전문가의 미래 예측
AI를 어떻게 비즈니스 영역에 성공적으로 활용할 수 있을까? 기술이 있다고 해서 모두 돈을 벌고 부자가 될 수 있는 것은 아니다. 기술에서 가치를 창출하고 사업적인 관점에서 그 가치를 확장할 수 있음을 증명해야 한다. 또, 이를 통해 시장에서 고객들로부터 지속적으로 선택받아야 한다.
《돈 버는 AI》는 카이스트 데이터 분석 전문가와 실리콘밸리 투자·법률 전문가인 두 저자의 시선에서 AI 비즈니스, 즉 인공지능 사업화에 대한 실질적인 프로세스와 사례, 시행착오와 리스크 등 핵심 내용을 명확히 짚어낸다. 디지털 트랜스포메이션을 통해 비즈니스 프로세스와 성과지표를 개선하고, 사업에 필요한 데이터를 확보하고 분석해 시장을 파악하고 예측할 수 있는 방법을 이야기한다. 또, 실제 현장에서 맞닥뜨릴 수 있는 법적 분쟁 혹은 윤리적 문제들을 실제 판례를 바탕으로 생생하게 풀어낸다.
1장에서는 인류가 인간보다 뛰어난 지능을 발명하게 된 역사적 전환점을 다루면서 기계가 데이터를 학습해 인간의 직관을 넘어서는 패턴을 찾아내고, 그 결과를 바탕으로 미래를 추론하는 과정을 자세히 설명한다. 이어 2장에서는 정보의 연결자이자 최적화 도구인 AI를 기업 의사결정과 마케팅 효율 극대화에 활용하는 사례를 소개한다.
3장에서는 AI가 가장 빠르게 스며들고 있는 금융산업 분야의 생태계가 어떻게 바뀌고 있는지를 중심으로 투자, 자산운용, 리스크 관리에서 구체적인 변화상을 다룬다. 이 연장선인 4장에서는 AI 비즈니스를 운영하는 데 필수적인 법적·윤리적 문제를 총정리하면서, 생성형 콘텐츠의 저작권, 학습용 데이터의 공정 사용, 개인정보 보호, 책임 주체 문제를 주요하게 다룬다.
마지막으로 5장에서는 정치와 기술이 맞물리는 글로벌 AI 패권 시대를 그린다. 트럼프 2기를 맞이한 미국의 정치적 변화가 실리콘밸리와 AI 생태계에 어떤 영향을 주었는지를 분석하면서 미·중 AI 경쟁, 인재 전쟁, 칩(반도체) 생산을 둘러싼 지정학적 구도를 짚어낸다.
AI는 금융 투자를 비롯한 다양한 산업에서 데이터 기반 의사결정을 근본적으로 혁신할 잠재력을 가진 강력한 도구다. 그러나 동시에 기술적 한계와 규제, 비용, 시장 구조 등의 현실적 제약도 분명 존재한다. AI의 가능성을 과도하게 이상화하기보다 비판적 시각과 지속적 검증을 바탕으로 실질적 가치를 만들어내는 노력이 필요하다. 진정한 혁신은 환상이 아니라 이러한 현실적 제약을 직시하고 극복하려는 꾸준한 실험 속에서 완성될 것이다. _2장에서
AI 격전지, 실리콘밸리에서 목격한
'한국이 세계와 겨룰 수 있는 이유'
《돈 버는 AI》에서 소개하는 AI 산업의 최전선 실리콘밸리의 생생한 사정은 매우 가치 있는 정보다. AI 산업 자체는 물론 관련 법률과 금융 이슈의 쟁점이 가장 먼저 부딪치는 격전지라고 할 수 있다. 이곳에서는 날마다 스타트업 창업자, 엔지니어, 학자, 변호사 등 다양한 전문가들이 모여 미래를 그린다. 이곳에서 다루는 논제는 얼마 지나지 않아 전 세계에 영향을 미치는 어젠다가 된다.
이 흐름 속에서 한국인은 단연 눈에 띈다. 세계 어느 나라 사람들보다도 변화의 신호를 먼저 감지하고 도전적으로 움직이며, 미국·중국 다음으로 한국이 AI 강국으로 발돋움할 수 있도록 진지한 고민을 이어간다. 《돈 버는 AI》의 두 저자는 한국이 미국·중국과 어깨를 나란히 한다는 목표는 결코 허황되지 않다고 이야기한다. 반도체와 인프라, 그리고 콘텐츠까지 아우르는 산업의 폭넓은 경쟁력에 더불어, 한국인 특유의 진취성이 그 이유다.
한국이 가져야 할 것은 장기적 관점이다. AI 강국이 되는 데에는 10~20년을 내다본 국가적 비전과 지속적인 투자가 필요하다. 미국의 AI 주도권이 하루아침에 이루어진 것이 아니듯, 아직 태동기에 있는 한국의 AI 산업에는 끊임없는 고민과 든든한 투자, 사회적 합의가 필요하다. 이 책의 저자들이 실리콘밸리에서 가져온 '정답 없는 질문들'이 그 마중물이 될 것이다.
트럼프 2기 행정부 출범은 미국 AI 정책의 대전환을 의미한다. 실리콘밸리는 공화당에 더욱 기울었고, 오픈소스 AI 생태계와 스타트업들은 기회의 창을 맞이했다. 동시에 중국의 딥시크 모델은 저비용·고성능 오픈소스 전략으로 글로벌 판도를 흔들며 미·중 AI 패권 경쟁을 격화시켰다. 이제 경쟁의 무대는 모델 개발을 넘어 반도체, 클라우드, 데이터센터, 시스템 소프트웨어 등 인프라 전쟁으로 이동하고 있다. 한국은 이러한 격랑 속에서 '전략적 공급망 국가'라는 기회와 인재 유출·투자 부족이라는 위기를 동시에 마주한다. 어떻게 극복하고 어떻게 도약할 것인가? _5장에서
목차
목차
들어가는 글: 초지능적 사고를 선점하라
1장 미래를 예측하면 돈이 보인다
2장 AI를 비즈니스에 활용하라
3장 금융의 게임체인저, AI 모델
4장 AI 비즈니스의 리스크를 넘어라
5장 실리콘밸리와 트럼프, 그리고 AI
1장 미래를 예측하면 돈이 보인다
2장 AI를 비즈니스에 활용하라
3장 금융의 게임체인저, AI 모델
4장 AI 비즈니스의 리스크를 넘어라
5장 실리콘밸리와 트럼프, 그리고 AI
저자
저자
박성혁
카이스트에서 수학과 응용수학전공 학사를 졸업하고 경영공학부에서 정보시스템 박사학위를 받은 뒤, 뉴욕대학교 경영대학원에서 박사 후 연수를 수행했다. 2013년에 개인화 추천서비스 전문기업 레코벨을 창업한 뒤 코스닥 상장사에 회사를 매각한 경험이 있다. 이후 두나무앤파트너스 벤처투자자 및 더블유컨셉코리아 CTO를 지냈다. 현재 카이스트 경영대학에서 조교수로 재직하고 있으며, 2022년부터 카이스트 교원창업기업 임팩트에이아이(Impact Al)의 대표이사로 활동하고 있다. 2024~2025년에는 스탠퍼드대학교 US-ATMC에서 방문연구원으로 활동했으며, 인공지능 기술을 비즈니스에 활용하는 '돈 버는 AI'를 학계와 산업계에서 직접 만들어나가고 있다.
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