국립금오공과대학교 전자책도서관

책소개

"많은 기업이 막대한 예산을 들여 챗봇을 붙이고 사내 AI 프로젝트를 가동하지만, 정작 재무제표의 숫자는 움직이지 않는다. 기술이 부족해서가 아니다. 고객 경험과 일하는 방식의 재설계 없이, 기술 그 자체를 전시하는 데 급급했기 때문이다.
고객은 화면에 붙은 ‘AI’ 배지를 보고 지갑을 열지 않는다. 고객이 진짜 돈을 내는 이유는 오직 세 가지다. 선택이 쉬워지고, 다음이 예측 가능해지며, 실패의 불안이 줄어드는 것이다.
이 책은 넷플릭스, 테슬라, 월마트, 쿠팡, 카카오뱅크 등 국내외 선도 기업들의 현장 사례를 통해 기술을 경험 속에 영리하게 숨기고 고객의 결정을 이끌어내는 실전 기획법을 제시한다. 데이터 정제는 AI가 흡수하고 사람은 선택과 승인만 내리는 사내 의사결정 혁신(1페이지 결정 브리프), AI로 비롯되는 엉뚱한 환각과 사고를 막는 기준의 설계, 그리고 90일 만에 ROI를 입증하는 실전 플레이북까지. 비개발자 실무자와 리더가 반드시 알아야 할 인공지능 전환(AX)에 관한 모든 것을 담았다."

저자소개

"이론이 아니라 숫자로 자신을 증명해왔다. Daum에서 광고·신사업 TF를 이끌었고, SK텔레콤·SK스퀘어 자회사인 인크로스에서 광고·커머스·AX 사업본부장을, LG경영연구원, LG유플러스에서 광고커머스사업단장(상무)을 지냈다. 26년간 대기업 신사업의 최전선에서 0으로 시작한 사업을 연 2천억 원 규모로 키워냈고, 1천억 원 이상의 기업 투자와 M&A를 직접 집행했다. 기술이 매출로 바뀌는 순간을 회의실이 아닌 현장에서 수없이 리딩해왔다.
현재 미니쉬 테크놀로지 총괄 부사장으로 있다. 그동안 LG전자, GS리테일, 롯데홈쇼핑 등 국내 주요 기업과 중소벤처기업부 등 정부 기관, 서울대·고려대·한양대 등 대학에서 강연해 왔다. 애드아시아, DMS 등 핵심 컨퍼런스 연사로도 활동하며, AI 커머스와 AI 테크 및 데이터베이스 기업 등 여러 상장사에서 사외이사를 지내는 등 대기업과 스타트업 양쪽을 모두 경험했다. 저서로는 『디지털 마케팅의 모든 것』, 『대한민국 남자 리포트』가 있다.
“AI를 어떻게 돈이 되게 만들 것인가.” 수많은 기업이 AI를 ‘실험’하고 있지만 진짜 ‘매출’로 만드는 기업은 드물다. 이 책은 그 간극을 메우기 위해 탄생했다."

"AI 도입이 매출로 연결되는 데 필요한 8가지 습관
프롤로그 | 왜 지금 실행하고 입증해야 하나
PART 1. 기술이 아닌 ‘경험’과 ‘운영’이 만드는 가치
:: 기획자와 마케터는 왜 지금 AI를 `기술`이 아닌 `고객과 일하는 방식`으로 바라봐야 하는가
1장. AI 시대의 고객 경험: 클릭을 넘어 ‘결정’을 만드는 힘
데이터가 만드는 선순환 “경험→충성→매출”
유튜브의 전략 “경험→충성→매출의 선순환”
DX는 효율, AX는 가치 “게임의 법칙이 바뀐다”
고객 중심 vs AI 중심 “어디까지 쓰고 어디서 멈출 것인가?”
AX 3대 가치 “선택이 쉬워지고, 예측이 가능하며, 불안이 줄어든다”
자가 진단 ""우리 회사는 AI로 돈을 벌 준비가 되었는가?""
2장. 성과를 만드는 기획자들: 그들은 어떻게 AI를 경험 속에 숨기는가
AI=UX “기술을 숨기고 경험을 드러내라”
구글의 전략 “AI를 추가하는 것이 아니라 기존 경험에 녹여 넣는 것”
레거시의 반격 “월마트와 나이키는 어떻게 AI 기업이 되었나”
데이터 루프 “현실 자산이 AI 운영체계로 바뀌는 순간”
룰 브레이커 “금융의 판을 뒤집은 AI 전략”
금융 에이전트 “말하는 AI가 아니라, 끝내는 AI로 바뀌는 조건”
데이터 구독 비즈니스 “테슬라, 스포티파이가 돈 버는 법”
AI 도입에 100억, 매출은 0원 “데모는 성공했지만, 수익 시스템 구축에는 실패한 이유”
PART 2. 고객의 손을 움직이는 서비스 기획법
:: 탐색 피로와 불안을 지워 구매 전환율과 리텐션을 끌어올리는 CX/UX 설계
3장. 개인화의 진화: 세그먼트를 넘어 ‘맥락’을 읽는 마이크로 타게팅
평균이 무너진 시대 “세그먼트는 죽었다”
맥락 기반의 개인화 “인스타카트, 네이버스마트스토어의 타게팅”
개인화의 승부처 “‘팔기’가 아니라 결정을 ‘돕기’”
4장. 대화형 커머스: 단순 챗봇을 넘어 ‘구매 파트너’가 되는 AI 컨시어지
답변이 아니라 ‘완료(결제/환불/예약)’ “챗봇이 있어도 고객이 결국 사람을 찾는 이유”
컨시어지 도입 “구매 파트너로 인정받는 법”
5장. 결정 설계: 정답이 아니라 ‘확신’을 주어 결정을 앞당기는 추천 엔진
추천 엔진 “‘좋아할 것’이 아니라 ‘지금 고를 것’”
결정 엔진 “고객이 검색하기 전 먼저 제안”
고객 여정 AI 적용 지도 “우리 고객은 어디에서 멈추는가”
PART 3. 기획과 의사결정 속도를 높이는 혁신법
:: 회의를 반으로 줄이고, 데이터 탐색 시간을 지우는 실무 생산성(EX) 설계
6장. 의사결정 자동화: 더 나은 고객 경험을 만드는 결정의 속도
원페이지 결정 브리프 “회의를 줄이는 방법”
의사결정 자동화 “반복되고, 규칙이 있고, 데이터가 있는 결정부터”
AI에게 업무를 맡기는 기준 “신뢰를 잃는 자동화는 안 돼”
7장. 선제 대응과 워크플로우: 문제가 터지기 전에 움직이는 시스템
예측을 돈으로 바꾸는 구조 “신호-트리거-개입-학습”
에이전트와 워크플로우 “알림이 아니라 ‘행동’이 경쟁력이다”
IT 서비스의 기본 “이상 탐지와 예측 기반 선제 조치”
8장. 사내 지식 대화(RAG): 데이터를 ‘검색’하지 않고 ‘대화’하는 조직
근거 체인과 권한 설계 “답변의 화려함보다 안심하고 쓸 수 있는 구조가 먼저다”
사내 지식 시스템 “정답 보다 안심이 먼저”
AI 과제 우선 순위 진단 “진짜 돈이 되는 소수의 과제에 집중한다”
성공한 PoC가 실패한 프로젝트가 되는 역설 ""왜 AI 프로젝트의 87%는 PoC에서 멈췄는가""
PART 4. 90일 실행 로드맵과 현장 가드레일
:: 개발팀에 휘둘리지 않고 90일 만에 성과를 증명하는 비개발자 리더십
9장. 90일 플레이북: 문제 정의부터 ROI 입증까지
Day 1~30: 돈이 되는 ‘한 줄 문제 정의’와 이해관계자 정렬
Day 31~60: 가장 가벼운 모델로 검증하는 MVP & PoC
Day 61~90: 확장할 것인가 폐기할 것인가(Risk-adjusted ROI)
10장. 주도권을 쥐는 현업: 개발팀에 휘둘리지 않고 일하는 조직
중앙(CoE) 지원 + 현업 주도 “IT 부서에 맡기면 필패한다”
현업 리더에게 필요한 AI 역량 “기술 몰라도 됩니다”
AI 프로젝트 참여자별/역할별 필요 역량 “하나라도 빠져선 안 돼”
인력 확보 전략 “내부 육성 → 외부 영입 → 파트너십”
AX 중심의 기업 문화 만들기 “구호가 아니라 매주 반복되는 운영 습관으로”
회사마다 다른 AX 설계 조건 찾기 “우리 회사는 좀 다릅니다”
11장. 신뢰와 가드레일: 기획자가 챙겨야 할 최소한의 안전장치
보이지 않는 비용 “AI가 초래하는 편향”
프라이버시 설계 “규제가 아니라 UX 경험이다”
고객 프라이버시 설계 “AX가 안전하게 달릴 수 있는 브레이크 시스템”
AI 윤리 “CEO가 꼭 해야 하는 AI 관련 질문”
12장. 비즈니스 현장 탐구: 4대 산업별 진짜 성공 방정식
금융 “심사가 아닌 ‘생애 주기 관리’로”
유통/커머스 “재고는 줄이고 객단가는 높이는 ‘다이내믹 프라이싱’”
헬스케어, 교육, 여행 “초개인화”
에필로그 | AI가 비즈니스의 공기(Air)가 되는 세상
부록 | 인공지능의 성과를 숫자로 증명하는 KPI 측정
AI 활용 비즈니스 기회 매핑"

책소개

저자소개

목차