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한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델 아이디어 발상부터 원 페이지 비즈니스 캔버스를 만들기까지
- 정두희 저
- 청림출판
- 2020년 06월 30일
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정가25,000원
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ISBN: 9788935213177
332쪽
170 x 220 (㎜)
양장본
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책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 정두희
서울대학교에서 기술경영 전공으로 박사학위를 취득했다. 삼성경제연구소SERI에서 10년간 경영자들에게 기술 및 경영 인사이트를 전하며 이들의 경영혁신을 도왔다. 이후, 대한민국 경영자들의 지식플랫폼인 SERICEO에서 콘텐츠 기획 업무를 총괄하는 기획파트장을 거쳐, 현재 한동대학교 ICT창업학부 교수로 학생들을 가르치고 있다. 기술혁신 분야의 최고 저명 학회인 기술경영경제학회 학술부위원장을 맡고 있고, 국내 대표적인 대기업의 AI 자문교수로 활동하고 있다. 세계적인 혁신 대학교인 미네르바스쿨 객원교수Minerva Trained Fully Active Learning Professor로도 참여한 바 있다.
수천 건의 기술 및 비즈니스 혁신 케이스를 분석해왔으며, AI를 비롯한 신기술 혁신 및 전략에 대한 연구를 지속한 결과 국제학술지에 다수의 논문을 게재했고, 한국기술혁신학회 및 기술경영경제학회에서 수차례 최우수논문상을 수상했다.
구글 에릭 슈미트 전 회장, 존 체임버스 시스코 전 회장, 존 컬버 스타벅스 사장을 포함해 디지털 혁신을 선도하는 50여 명의 세계적 경영 구루들과 직접 인터뷰를 진행했다. 《마스터 알고리즘》의 저자인 페드로 도밍고스 워싱턴대학교 교수, 《인공지능의 미래》의 저자인 제리 카플란 스탠퍼드대학교 교수, 기술혁신의 대가인 제임스 어터백 MIT 교수, 구글 자율주행차 개발에 자문을 맡은 브래드 템플턴 싱귤래러티대학교 교수 등 AI 분야 최고 전문가들과 교류해오고 있다. 저서로는 《3년 후 AI 초격차 시대가 온다》, 《기술지능TQ》, 《미장세美長勢》가 있다.
책 속에서
이처럼 AI 기능이 구현된 제품 및 서비스는 기존의 것보다 우수하며 이를 이용하는 사용자는 커다란 가치를 얻게 된다. 이를 통해 궁극적으로 사용자경험의 비약적 향상을 실현하는 일종의 경험혁신을 이뤄내는 것이다. AI 혁신은 기술로 시작해서 인간의 경험으로 끝난다. 기술혁신에 국한되는 게 아니라 궁극적으로 새로운 사용자경험을 창조함으로써 완성된다. _p,22
인공지능은 사실 기술 자체가 아니라, 다양한 요소기술을 포함하고 있는 기술의 집합 개념이다. 인공지능이 할 수 있는 일은 매우 다양하다. 수많은 AI 관련 기능 중에서 사용자의 문제를 창조적으로 해결하려면 어떤 기능을 요긴하게 적용해야 할까? 이것이 이 단계에서 풀어야 할 과제이다. AI의 기능은 인식, 예측, 자동화, 소통, 생성이다. AI 혁신이란 결국 문제해결을 위한 솔루션(제품 및 서비스의 형태)을 창조적으로 만드는 것인데, AI 기능은 이 솔루션에 넣을 ‘기술적 재료’라고 볼 수 있다. _p,47
인공지능 알고리즘은 종류가 매우 많고 각각 기능과 장단점이 다르기 때문에, 최고의 성과를 내기 위해서는 문제의 성격에 잘 맞는 최적의 알고리즘을 선택해야 한다. 이를 위해 문제해결을 위한 AI 핵심기능을 구현할 수 있는 테크닉이 무엇인지 파악해야 하고, 데이터 크기, 긴급성, 정확성 등 작업속성을 파악해서 이러한 요건에 가장 잘 맞는 알고리즘을 선택해야 한다. _p,89
인공지능은 데이터 학습에 기반하기 때문에 어떤 데이터를 쓰느냐에 따라 제품의 성능에 차이가 생긴다. 흔히 정교한 예측 알고리즘을 개발해놓고, 정작 여기에 필요한 데이터는 확보하지 않는 실수를 저지르곤 한다. 데이터가 없으면 AI 제품과 서비스는 작동하기 어려우며, 알고리즘의 정교함은 데이터의 부재를 구제해주지 못한다. 알고리즘이 작동하려면 반드시 데이터가 필요하다. AI 혁신의 성과는 데이터 확보 능력과도 밀접한 관련이 있다. _p,105
AI 혁신을 이루려면 AI의 기술적·기능적 가치를 보고 경험적 가치를 통찰해내는 능력이 필요하다. AI의 기술적 이점을 정확히 인지하고 이를 통해 사용자의 경험적 가치를 디자인해야 한다. 정확한 식별능력, 지능적 탐색력, 빠른 처리속도, 효율성, 자율성 등 AI의 기술적 이점이 만들어내는 가치를 분명히 정의 내려야 한다. _p,155
AI 분야에서는 이러한 네트워크 효과가 더욱 중요하다. AI 제품과 서비스를 이용하는 사용자가 많아지면 더 많은 데이터 축적을 통해 학습을 더 많이 할 수 있게 된다. 이로 인해 제품의 정확성이 더욱 높아지거나 개인화 수준이 고도화되는 등 AI 기능이 더욱 향상될 수 있다. 이는 앞서 설명한 학습루프와도 연결된다. AI 기능이 향상되면 더 많은 사람이 사용하게 될 것이다. 더 많은 사람이 모이면 수집되는 데이터 양이 더 늘어나고 더 많은 학습을 통해 제품과 서비스의 질 향상으로 이어진다. _p,191
AI 선도기업은 전문인력 확보에 상당한 적극성을 보이고 있으나, 현실적으로 가장 필요한 인재 위주로 채용하고 있다. 딜로이트의 조사에 따르면 AI 선도기업에서 가장 활발히 채용하는 인력은 소프트웨어 개발자이며, AI 기술을 비즈니스에 완전히 통합하기 위해 기술 지식을 지닌 비즈니스 인재의 채용을 늘리고 있다. AI혁신을 시작한 지 얼마 안 되는 기업일수록 AI 알고리즘과 시스템을 개발하는 기술 인재 위주로 채용을 한다. AI 혁신에 소극적인 기업은 AI 전문가를 활용해서 모든 AI 프로젝트를 처음부터 구축해야 한다고 생각하지만 선도기업은 효율성을 높이기 위해 오히려 아마존이나 구글 클라우드가 제공하는 AI 지원 엔터프라이즈 소프트웨어를 활용하는 것으로 나타났다. _p,216
목차
| 서문 기회의 문이 닫히고 있다 |
1장 혁신을 이뤄낼 공간은 어디에 있는가
STEP 1 AI 혁신의 종류부터 이해하라
STEP 2 엔지니어의 눈으로 문제를 통찰하라
2장 어떤 AI 기능을 사용할 것인가
STEP 3 AI의 핵심기능을 선택하라
STEP 4 AI의 적용방법을 채택하라
3장 AI 기능을 어떻게 구현할 것인가
STEP 5 최적의 알고리즘을 마련하라
STEP 6 외부 API를 소싱하라
STEP 7 핵심 데이터를 확보하라
STEP 8 품질을 평가하라
4장 어떤 가치를 창출할 것인가
STEP 9 AI의 가치 경로를 그려라
STEP 10 기능적 가치를 구체화하라
STEP 11 경험적 가치를 구체화하라
STEP 12 가치의 선순환 구조를 만들어라
STEP 13 가치를 확장하라
5장 AI 역량을 어떻게 확보할 것인가
STEP 14 AI 필수역량을 파악하라
STEP 15 전담인력을 확보하라
STEP 16 역량을 통합하라
STEP 17 AI 협업체계를 구축하라
6장 수익을 어떻게 창출할 것인가
STEP 18 혁신의 ROI를 측정하라
STEP 19 보이지 않는 수익을 파악하라
7장 한 장으로 만드는 비즈니스 캔버스
STEP 20 모든 아이디어를 한 장에 정리하라
부록 1. 우리 회사의 AI 혁신지수 진단하기 | 부록 2. 반드시 알아야 할 AI 핵심 개념사전 | 부록 3. 현장에서 많이 쓰이는 알고리즘 | 부록 4. 알고리즘 선정 가이드라인
1장 혁신을 이뤄낼 공간은 어디에 있는가
STEP 1 AI 혁신의 종류부터 이해하라
STEP 2 엔지니어의 눈으로 문제를 통찰하라
2장 어떤 AI 기능을 사용할 것인가
STEP 3 AI의 핵심기능을 선택하라
STEP 4 AI의 적용방법을 채택하라
3장 AI 기능을 어떻게 구현할 것인가
STEP 5 최적의 알고리즘을 마련하라
STEP 6 외부 API를 소싱하라
STEP 7 핵심 데이터를 확보하라
STEP 8 품질을 평가하라
4장 어떤 가치를 창출할 것인가
STEP 9 AI의 가치 경로를 그려라
STEP 10 기능적 가치를 구체화하라
STEP 11 경험적 가치를 구체화하라
STEP 12 가치의 선순환 구조를 만들어라
STEP 13 가치를 확장하라
5장 AI 역량을 어떻게 확보할 것인가
STEP 14 AI 필수역량을 파악하라
STEP 15 전담인력을 확보하라
STEP 16 역량을 통합하라
STEP 17 AI 협업체계를 구축하라
6장 수익을 어떻게 창출할 것인가
STEP 18 혁신의 ROI를 측정하라
STEP 19 보이지 않는 수익을 파악하라
7장 한 장으로 만드는 비즈니스 캔버스
STEP 20 모든 아이디어를 한 장에 정리하라
부록 1. 우리 회사의 AI 혁신지수 진단하기 | 부록 2. 반드시 알아야 할 AI 핵심 개념사전 | 부록 3. 현장에서 많이 쓰이는 알고리즘 | 부록 4. 알고리즘 선정 가이드라인
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