AI 기술 경영(AI 문고)

AI 도입은 기술 구매가 아니라 경영 설계다
인공지능 시대, 기업의 성패를 가르는 것이 기술 자체가 아니라 기술을 조직의 성과로 바꾸는 경영 능력이라고 말한다. 오픈소스와 클라우드 덕분에 최첨단 AI에 접근하는 비용은 낮아졌지만 기업 간 성과 격차는 오히려 커지고 있다. 같은 모델을 도입하고도 어떤 기업은 업무와 사업을 바꾸고, 어떤 기업은 시범 사업과 보고서만 남긴다. 차이는 데이터 거버넌스, 조직 설계, 성과 지표, 리더십과 실행 체계에 있다. 특히 목표를 받아 스스로 계획하고 실행하는 에이전틱 AI의 등장은 기술 경영의 질문을 더욱 어렵게 만든다. AI에 어디까지 권한을 주고 누가 행동을 감독하며 사고의 책임을 어떻게 배분할 것인가. AI 프로젝트의 실패 원인부터 기술 평가, 포트폴리오 구성, 조직 혁신, 기술 리더십, AI 전략, 데이터 자산, 실패 관리까지 경영자가 실제로 마주하는 의사 결정의 순서에 따라 정리한다. 한국 기업에는 빠른 추격자에서 먼저 실험하는 조직으로 바뀌어야 한다는 과제도 제기한다. 특정 AI 도구의 사용법 대신 기술이 계속 바뀌어도 남는 경영의 원리를 다룬다. AI 도입의 핵심은 무엇을 살 것인가보다 무엇을 바꿀 것인가에 있다.

왜 '기술'이 아니라 '기술 경영'인가

01 기술이 아니라 경영이 문제
02 AI 시대, 기술 경영의 새로운 기준
03 기술 포트폴리오의 재설계
04 AI 혁신과 조직의 역설
05 AI 시대의 기술 리더십
06 실행력 있는 AI 전략 수립법
07 데이터 자산과 기술 경영의 연결
08 실패를 관리하는 기술 경영
09 AI 기술 경영의 글로벌 사례
10 AI 이후를 준비하는 기술 경영자

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. 주요 저서로 《데이터 과학자의 일》(2021), 《AI 시대 기술 전략》(2026)이 있으며, 한국, 미국, 유럽, 일본, 중국 등에 45개의 등록된 특허를 보유하고 있다. 15편 이상의 논문을 KCI, SCIE 등 등재학술지에 게재했다.