머리말
AI 전환(AX) 시대의 새로운 경영 패러다임을 향하여
인공지능(AI)의 출현은 경영학 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 가져오고 있다. 마케팅, 재무, 생산관리, 인사조직 등 경영의 모든 영역에서 AI는 기존의 관행과 프로세스를 재정의하며 새로운 기회의 장을 창출하고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어서, 경영진과 실무진 모두에게 새로운 사고방식과 접근법을 요구한다.
21세기 들어 전 세계는 두 개의 거대한 변화의 물결을 경험했다. 하나는 인공지능으로 대표되는 디지털 기술의 혁신이고, 다른 하나는 지속가능성을 중시하는 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영의 확산이다. 이 두 흐름은 각각 독립적으로 발전해온 것처럼 보이지만, 오늘날에는 서로 깊이 얽혀 있으며 상호작용하면서 새로운 경영 패러다임을 만들어가고 있다.
급변하는 AI 시대에 인간은 어떻게 사고하고 적응하며 AI와 공존해야 하는가? 이는 현재 모든 조직과 개인이 직면한 핵심 과제다. AI를 단순한 도구를 넘어선 '지적 동반자'로 바라볼 때, 새로운 가능성이 열린다. AI를 인간의 강점을 보완하는 도구로 활용하며, 인간의 직관적 사고와 AI의 논리적 사고를 조화롭게 결합하는 '공동 지능'을 통해 생산성과 혁신을 극대화할 수 있다.
AI 전환(AX) 시대의 가장 중요한 특징은 인간이 더 이상 혼자서 모든 문제를 해결하려 하지 않는다는 점이다. 대신 AI라는 강력한 파트너와 함께 협력하여 각자의 고유한 능력을 최대한 발휘하는 새로운 형태의 '하이브리드 지능'을 창조하고 있다. 이는 경영 현장에서 의사결정의 질을 혁신적으로 향상시키고, 복잡한 비즈니스 문제에 대한 창조적 해결책을 제시하며, 지속가능한 성장의 새로운 동력을 제공하고 있다.
인공지능 기술의 발전은 단순히 자동화나 효율성 향상에 그치지 않는다. 기업이 환경적 책임을 다하고, 사회적 가치를 창출하며, 투명하고 윤리적인 지배구조를 구축하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 동시에 ESG 경영의 요구는 인공지능 기술의 개발과 활용에 새로운 기준과 방향성을 제시한다.
왜 지금 인공지능과 ESG인가?
기후변화, 사회적 불평등, 기업 거버넌스에 대한 신뢰 위기 등 현대 사회가 직면한 복합적 문제들은 전통적인 접근 방식만으로는 해결하기 어렵다. 한편, ChatGPT로 촉발된 생성형 AI의 폭발적 확산은 모든 산업 영역에서 기존의 비즈니스 모델과 운영 방식을 재정의하고 있다. 이러한 시점에서 인공지능과 ESG의 융합은 선택이 아닌 필수가 되었다.
인공지능은 ESG 목표 달성을 위한 강력한 도구가 될 수 있다. 환경 분야에서는 에너지 효율성 최적화, 탄소 배출량 예측 및 관리, 순환경제 모델 구축 등에 활용된다. 사회 분야에서는 개인화된 교육 서비스, 의료 접근성 향상, 포용적 금융 서비스 등을 통해 사회적 가치를 창출한다. 지배구조 측면에서는 투명한 의사결정 프로세스, 리스크 관리, 이해관계자와의 소통 등에 기여한다.
그러나 동시에 인공지능 자체가 ESG 관점에서 새로운 도전과제를 제기하기도 한다. AI 알고리즘의 편향성, 프라이버시 침해, 일자리 대체, 환경 영향 등은 신중한 고려가 필요한 영역이다. 따라서 인공지능과 ESG의 관계는 단순한 도구적 활용을 넘어서, 책임감 있는 AI 개발과 운영이라는 새로운 차원으로 확장되어야 한다.
본서의 구성과 특징
본서는 크게 네 개의 파트로 구성된다.
Part 1: ESG 경영과 인공지능(AI)에서는 ESG 경영의 기본 개념부터 인공지능과의 융합까지 포괄적으로 다룬다. 특히 트윈 트랜스포메이션이라는 새로운 관점을 제시하여 디지털 전환과 ESG 전환이 어떻게 상호작용하며 시너지를 창출하는지 분석한다.
Part 2: 인공지능(AI) 최신 기술 및 향후 전망에서는 생성형 AI를 중심으로 한 최신 기술 트렌드와 주요 기업들의 전략을 살펴본다. OpenAI, Nvidia, xAI 등 글로벌 선도 기업들의 동향과 함께, AI 에이전트, 커서 AI 등 실무에 직접 적용 가능한 최신 기술들을 소개한다.
Part 3: AI 전환(AX) 시대의 경영학은 본서의 핵심 파트로서, 인공지능이 경영학의 각 분야와 어떻게 융합되어 혁신적인 비즈니스 모델을 창출하는지 체계적으로 분석한다. 이 파트에서는 마케팅, 생산운영관리, 재무관리, 인사조직, MIS, 회계, 물류 등 경영학의 주요 분야별로 인공지능의 적용 현황과 미래 전망을 심도 있게 탐구한다.
특히 주목할 점은 하나의 인공지능 기술이 여러 경영학 분야와 동시에 융합되었을 때 나타나는 시너지 효과와 새로운 비즈니스 모델의 등장이다. 예를 들어, 생성형 AI는 마케팅 분야에서 개인화된 콘텐츠 생성과 고객 세분화를 담당하면서, 동시에 인사 분야에서는 맞춤형 교육 프로그램과 인재 평가 시스템을 제공하고, 재무 분야에서는 리스크 분석과 투자 포트폴리오 최적화를 지원한다. 이러한 통합적 활용을 통해 기업은 부서 간 칸막이를 허물고 전사적 차원에서 AI 기반의 새로운 가치 창출 모델을 구축할 수 있다.
AI 전환(AX) 시대의 경영학은 더 이상 개별 기능 영역의 최적화에만 머물지 않는다. 대신 AI를 매개로 한 통합적 접근을 통해 조직 전체의 지능적 역량을 극대화하는 것을 목표로 한다. 각 장에서는 해당 분야에서 AI 기술이 어떻게 활용되고 있으며, 실무적으로 어떤 변화를 가져오고 있는지 구체적인 사례와 함께 제시한다. 더 나아가 AI와 경영학의 융합이 만들어내는 혁신적인 비즈니스 모델들을 분석하여, 독자들이 자신의 조직에서 응용할 수 있는 실용적 인사이트를 제공한다. 또한 각 분야별 AI 도입 시 고려해야 할 윤리적 이슈와 ESG 관점에서의 책임감 있는 활용 방안도 함께 다룬다.
Part 4: AI 전환(AX) 시대의 서비스 산업 트렌드에서는 문화콘텐츠, K-컬처, 외식 및 관광여행 등 특정 산업 분야에서의 AI 활용 사례를 깊이 있게 탐구한다.
Part 5: 인공지능(AI) 오픈 이노베이션과 소버린 AI에서는 오픈 이노베이션, 그리고 소버린 AI를 중심으로 다룬다. 첫째, 오픈 이노베이션은 외부 아이디어와 기술을 수용하여 기업과 스타트업이 협력하는 혁신 전략으로, AI가 이를 가속화하는 촉매 역할을 한다. 즉, 삼성전자 C-Lab, 현대건설, NASA, P&G, LEGO 등 다양한 성공 사례가 오픈 이노베이션의 실효성을 입증하고 있다. 마지막으로 소버린 AI는 각 국가가 자국의 언어, 문화, 가치관이 반영된 AI를 보유하여 데이터 주권과 기술 독립성을 확보하기 위해 필요하다. 이를 통해 외국 AI 기업에 대한 의존도를 줄이고 국가 안보와 경제적 자립을 동시에 달성할 수 있다.
본서의 가장 큰 특징은 이론과 실무의 균형이다. 최신 연구 동향과 학술적 통찰을 제공하면서도, 실제 기업 현장에서 바로 적용할 수 있는 실용적인 가이드라인을 제공하고자 했다. 또한 단순히 기술 소개에 그치지 않고, ESG라는 가치 지향적 관점에서 인공지능의 의미와 방향성을 제시하고자 했다.
AI 전환(AX), 장벽을 허물다
이 책은 다양한 배경을 가진 독자들을 염두에 두고 작성되었다. 인공지능(AI)과 ESG 경영에 관심이 있는 경영진과 실무진, 인공지능 기술의 비즈니스 적용을 고민하는 실무진, 미래 경영 트렌드를 이해하고자 하는 학생과 연구자, 그리고 지속가능한 기술 발전에 관심이 있는 모든 분들에게 도움이 되기를 바란다.
급변하는 기술 환경 속에서 방향감을 잃기 쉬운 시대다. 그러나 기술 자체보다 중요한 것은 그 기술을 어떤 가치와 목적을 위해 사용하느냐다. 인공지능이라는 강력한 도구를 ESG라는 나침반과 함께 활용할 때, 우리는 더 나은 미래를 만들어갈 수 있을 것이다.
AI 전환(AX) 시대로의 변화는 선택이 아닌 필연이다. 이제 우리에게 남은 과제는 이러한 변화를 지혜롭게 받아들이고, 인간의 고유한 가치를 보존하면서도 AI와의 협력을 통해 새로운 가능성을 창출하는 것이다. 본서가 독자 여러분의 인공지능과 ESG에 대한 이해를 높이고, 실무에 적용할 수 있는 통찰을 제공하며, 더 나아가 지속가능한 미래를 만들어가는 데 작은 보탬이 되기를 진심으로 기원한다.
2025년 7월
AI 전환(AX) 시대, 다양한 유니콘 기업의 출현을 꿈꾸며,
김승욱 교수 드림
차례
저자소개
머리말
PART 1 ESG 경영과 인공지능(AI)
Chapter 1 ESG 경영 생태계
1. ESG 경영의 중요성과 배경
2. ESG의 구성 요소별 설명 및 최신 동향
3. 인공지능과 ESG의 융합
4. 주요 사례 분석
참고문헌
Chapter 2 ESG와 인공지능(AI)의 비즈니스 모델
1. 트윈 트랜스포메이션
2. 디지털 트랜스포메이션
3. ESG 경영
4. 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영
5. 통합모델 개발을 위한 비즈니스 프로세스 재설계
참고문헌
Chapter 3 디지털 전환(DX) 시대에서 AI 전환(AX) 시대로
1. AI 전환(AX) 시대, ESG 혁신 가속화
2. 환경(E) 분야에서의 AI 활용
3. 사회(S) 분야에서의 AI 활용
4. 지배구조(G) 분야에서의 AI 활용
5. 맺음말
참고문헌
PART 2 인공지능(AI) 최신 기술 및 향후 전망
Chapter 4 인공지능(AI)의 주요 흐름과 특징
1. 인공지능의 개념과 주요 기술
2. 생성형 AI
3. 생성형 AI 비즈니스 모델 분석
참고문헌
Chapter 5 인공지능(AI) 최신 트렌드
1. 생성형 AI의 최신 트렌드
2. OpenAI의 기술 및 사업 트렌드
3. Nvidia의 AI 기술 및 산업 전략 트렌드
4. 휴머노이드 로봇의 기술 발전과 활용 사례
참고문헌
Chapter 6 인공지능(AI) 에이전트
1. 인공지능 에이전트
2. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
3. 말로 하는 코딩, 커서(Cursor) AI
참고문헌
PART 3 AI 전환(AX) 시대의 경영학
Chapter 7 AI 전환(AX)과 마케팅
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 8 AI 전환(AX)과 생산운영관리
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 9 AI 전환(AX)과 재무관리
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 10 AI 전환(AX)과 인사 및 조직
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 11 AI 전환(AX)과 경영정보시스템(MIS)
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 12 AI 전환(AX)과 회계
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
Chapter 13 AI 전환(AX)과 물류
1. 최신 트렌드 및 기술 적용
2. AI 활용 사례
3. 관련 최신 연구 및 동향
4. 실무적 변화와 경영학적 의미
5. 향후 발전 가능성과 예상 변화
참고문헌
PART 4 AI 전환(AX) 시대의 서비스 산업 트렌드
Chapter 14 인공지능(AI)과 문화콘텐츠
1. 문화콘텐츠 산업의 디지털 전환과 AI의 역할
2. AI 기반 콘텐츠 유통 및 소비 혁신
참고문헌
Chapter 15 인공지능(AI)과 K-컬처
1. K-POP 산업에서의 AI 활용 현황
2. AI 기반 음악 제작 및 추천 시스템
3. 유튜브와 AI의 결합: 콘텐츠 제작과 유통의 혁신
4. SNS 마케팅과 AI 분석
5. AI와 엔터테인먼트
참고문헌
Chapter 16 인공지능(AI)과 외식 및 관광여행 산업
1. AI와 외식산업
2. AI와 관광여행
참고문헌
PART 5 인공지능(AI) 오픈 이노베이션과 소버린 AI
Chapter 17 인공지능(AI)과 오픈 이노베이션
1. 서론(Introduction)
2. Chesbrough의 개방혁신 이론과 AI 분야 적용
3. Triple Helix 모델의 정의 및 AI 분야에서의 역할
4. Innovation Funnel 이론 개요 및 인공지능 분야의 시사점
5. 개방형 전략 사례 분석: Hugging Face, OpenAI, Meta AI
참고문헌
Chapter 18 소버린 AI(Sovereign AI)
1. 소버린 AI의 개념과 특징
2. 소버린 AI의 주요 유형
3. 소버린 AI의 구성요소
4. 소버린 AI의 활용 분야
5. 현재까지 주목할 만한 소버린 AI 모델 및 사례
참고문헌
김승욱 교수
글로벌 비즈니스 현장에서 학계로의 여정
김승욱 교수의 이야기는 글로벌 컨설팅 현장에서 시작됩니다. 안진회계법인(Deloitte Korea)과 삼일회계법인(PWC)의 치열한 경영컨설팅 현장에서 기업들의 생생한 고민과 해결 과정을 직접 목격하며, 이론과 실무 사이의 차이를 몸소 체험했습니다. 이후 독일 기업 SAP Korea에서 정보기술 컨설팅 전문가로 활동하며 디지털 혁신의 최전선에서 기업들의 변화를 이끌어왔습니다.
연세대학교 산업경영연구소에서의 연구 경험을 통해 학문적 토대를 다진 그는, 현장에서 얻은 귀중한 경험을 다음 세대에 전하고자 교육의 길로 접어들었습니다. 현재 평택대학교 경영학과 정교수이자 한성대학교 대학원에서 인공지능(AI)과 ESG 경영이라는 시대의 화두를 학생들과 함께 탐구하고 있습니다.
교육 혁신가로서의 도전
김 교수는 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 교육 자체를 혁신하는 데 앞장서고 있습니다. 교육부 주관 한국형 온라인 공개강좌(K-MOOC)에 2년 연속 선정되며 전 세계 학습자들과 만나고 있습니다. 2021년 「빅데이터와 고객관계관리」, 2022년 「메타버스와 서비스경영」 강좌를 통해 국경을 넘나드는 지식 나눔을 실현하고 있습니다.
펜으로 그려가는 미래 경영의 지도
그의 저작 활동은 마치 미래 경영의 지도를 그려가는 과정과 같습니다. 「인공지능시대의 경영정보시스템」에서 시작하여 「ESG 경영과 지속가능 전략」, 「메타버스와 고객관계관리」, 「디자인씽킹과 서비스경영」, 「디지털 콘텐츠 비즈니스」, 「디지털 트랜스포메이션을 위한 경영학 길잡이」까지, 각 저서는 급변하는 비즈니스 환경에서 길을 잃지 않도록 돕는 나침반 역할을 하고 있습니다. 최근 이코노미스트 경제지에 연재하고 있는 「메타버스와 웹3.0 경영」 칼럼을 통해서는 생생한 현장의 목소리를 독자들에게 전하며, 이론과 실무를 잇는 가교 역할을 계속하고 있습니다.
끊임없는 학습자, 미래를 준비하는 연구자
기술의 진화 속도가 가속화되는 시대, 김 교수는 여전히 배움을 멈추지 않는 연구자입니다. 인공지능 에이전트 분야의 최신 기술인 RAG(검색증강생성)와 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 깊이 연구하며, Cursor AI와 GitHub Copilot을 활용한 Vibe Coding이라는 새로운 개발 패러다임에 주목하고 있습니다.
그에게 있어 연구는 단순한 학문적 호기심을 넘어, 다가올 미래를 준비하고 학생들에게 더 나은 교육을 제공하기 위한 끊임없는 여정입니다. 글로벌 컨설팅 현장에서 시작된 그의 이야기는 오늘도 교실과 연구실에서, 그리고 한 편 한 편의 글과 책을 통해 계속 이어지고 있습니다.
연락처: ai.sunykim@gmail.com
