AI 시대 기술 전략(AI 문고)

전략의 공식을 다시 쓰는 순간, AI는 경영이 된다
전통적 전략이 전제해 온 예측 가능성, 투자 대비 성과의 선형성, 사전 측정의 가능성은 AI 앞에서 무너진다. 데이터에 따라 성과가 달라지고, 작은 실험이 거대한 성과로 이어지는 비선형 구조 속에서 전략은 더 이상 계획이 아니라 학습과 적응의 과정이 된다. 이러한 상황에서 인공지능이 기존의 기술 전략 공식을 어떻게 무너뜨리고, 기업의 의사결정 방식과 경쟁의 규칙 자체를 어떻게 바꾸는지를 분석한다. 더불어 AI 사업의 방향성, 자체 개발과 외부 솔루션의 선택, 그리고 제조 DX와 같은 핵심 의사결정의 기준을 제시한다. 중요한 것은 기술이 아니라 고객이며, 개별 프로젝트의 규모가 아니라 데이터와 경험의 축적이라는 점을 강조한다. 또한 완벽한 계획 대신 빠른 실험과 반복을 통해 학습하는 '실험 기반 전략'의 중요성을 구체적 사례와 함께 설명한다. 실패를 제거하는 조직이 아니라, 실패를 통해 학습하는 조직만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있다는 통찰이 돋보인다. 더 나아가 AI 전략을 둘러싼 생태계와 윤리의 문제까지 확장한다. 오픈소스, 클라우드, 데이터, 인재가 얽힌 생태계 속에서 경쟁력은 기술 보유가 아니라 활용 능력에서 결정된다. 동시에 편향, 프라이버시, 규제와 같은 윤리적 이슈는 더 이상 부차적인 문제가 아니라 전략의 핵심 요소가 된다.
AI로 무엇을 바꿀 것인가. 전략은 기술이 아니라 질문에서 시작된다.

AI는 왜 기존 전략을 무너뜨리는가

01 기술에서 전략으로
02 ROI 불확실성과 투자 판단
03 AI 역량과 조직 설계
04 데이터 전략과 기술 인프라
05 AI 프로젝트의 실행 프레임워크
06 선진 기업의 AI 전략 사례
07 기술 전략과 조직 리더십의 전환
08 AI 전략의 윤리성과 책임성
09 국가 정책과 산업 생태계 전략
10 미래 기술 전략의 설계 원칙

우지환 AI를 20년째 연구하고 있는 연구자다. KAIST 전기및전자공학과에서 Computer Vision을 전공하여 학사/석사, 경영대학원에서는 MBA, 고려대학교 기술경영전문대학원에서 공학박사 학위를 받았다. 다양한 산업에서 AI를 활용한 Digital Transformation을 연구 중이며, 삼성전자와 신한은행, 카카오뱅크에서 제조업과 금융산업에 필요한 AI를 연구하였고, 고려대학교와 KAIST 경영대학원에서 겸임교수를 역임하였다. 또한 카네기 멜론 대학교 로봇 연구소에서 방문 연구원을 역임한 바 있다. 디지털소사이어티 정회원, 민간 R&D협의체 AI분과 전문위원으로 활동하고 있다. 저서로 《데이터 과학자의 일》(2021), 《AI와 물류 혁명》(2025), 《AI와 철도 산업》(2026) 등이 있으며, 한국, 미국, 유럽, 일본, 중국 등에 45개의 등록된 특허를 보유하고 있다. 15편 이상의 논문을 KCI, SCIE 등 등재학술지에 게재했다.