◆ 마인드 마이너 송길영, KT 전략신사업 부문장 신수정, 『싱크 어게인』 애덤 그랜트 강력 추천 “이 책은 새로운 시대를 준비하는 사람을 위한 신의 선물이 될 것이다”_퍼블리셔스 위클리 AI 시대에 기회를 잡기 위해 가장 필요한 시각과 사고방식을 알려주는 미래 강의 “챗GPT 사용법은 금방 익히지!” “업무에서 AI 쓸 일이 별로 없는데 나도 배워야 하나?” 하루가 멀다하고 글로벌 테크 대기업들의 AI 출시 소식 속에서도 늘 따라오는 말들이다. 이런 생각을 가진 사람들에게 『AI 나를 위해 일하게 하라』는 디지털 전환과 AI 시대의 발전은 앞으로 멈추지 않을 것이며 전 세계의 모든 산업이 영향을 받는다는 사실을 깨달아야 성공할 수 있다고 말한다. 하버드비즈니스스쿨의 경영학과 교수 세달 닐리와 구글, MS의 기술 자문 폴 레오나르디는 AI의 출현과 디지털 혁명을 엔지니어들을 위한 단순한 기술 발전으로 여기는 현실을 날카롭게 지적한다. 저자들은 그런 현실 속에서 이 책을 통해 AI와의 협업을 이해하고 데이터를 올바르게 활용하고 지속가능한 변화를 고민하는 완전히 새로운 패러다임, ‘디지털 마인드셋’으로 탈바꿈하길 촉구한다. 변화가 올 때마다 이리저리 휘둘리는 것이 아니라 어떠한 변화에도 적응할 수 있는 ‘디지털 마인드셋’을 개발하고 기르는 사람이 새로운 시대에 승자임을 설명하는 저자들의 주장은 인간을 찾아온 AI가 단순한 기술 혁명이 아님을 깨닫게 만든다. 좋은 미래는 무엇인지, 내일의 기술은 무엇인지 예측하고 추론하는 것은 AI 시대에 의미가 없다. 『AI 나를 위해 일하게 하라』는 어떤 새로운 상황이 와도 뒤로 물러서지 않고 기회를 잡을 수 있도록 독자를 훈련시키는 책이다. “인간이 아닌 동료와 협업하는 새로운 방식” ―송길영, 마인드 마이너 글로벌 기업의 구체적인 AI 활용 사례로 배우는 디지털 시대의 성장법 -넷플릭스와 아마존의 고객 분석에는 어떤 AI 기술이 사용되고 있을까? -미군이 AI의 전술을 믿고 따르는 결정적인 이유는 무엇일까? -스포티파이, 모더나가 디지털 전환을 훌륭하게 이뤄낸 비밀은 무엇일까? 이 책은 세계적인 기업과 조직이 디지털 전환과 AI 시대에 훌륭하게 전환한 실제 사례와 뼈아픈 시행착오 등을 자세하게 보여주며 저자들이 주장하는 디지털 마인드셋에 필요한 자질과 태도, 사고방식에 설득력을 더한다. 기업들이 이뤄낸 결과만 담은 것이 아니라 저자들이 직접 실무자가 AI를 신뢰하기 위해 인간이 반드시 알아야 할 정보가 무엇인지 기업에 제시하고 디지털 문화가 조직에 안착하기 위해서 필요한 제도에 대해 경영진과 함께 논의한 과정 등, 어떤 기업이라도 반드시 겪을 수밖에 전환기의 시간을 섬세하고 밀도 있게 보여준다. 그러나 한편으로 저자들은 디지털과 AI의 시대에서 앞선 기업의 선례를 그대로 따라가는 것이 중요한 게 아니라고 단호하게 설명한다. 어떤 태도와 문화가 기업의 시스템을 흔드는 변화 앞에서 조직을 지켜냈는지 그러한 환경을 구축하기까지 어떤 과정이 필요한지를 깨닫는 것이 이 책이 독자에게 요구하는 목표다. 디지털 문해력의 비밀: “30%만 익혀도 충분하다” 지금이라도 코딩 공부를 해야 하나 걱정하는 IT 비전공자를 위한 디지털 전환 입문서 『AI 나를 위해 일하게 하라』는 AI와의 협업을 본격적으로 준비하는 실무자, 조직 전체의 디지털 전환을 고민하는 경영자, 한 번도 디지털과 기계의 힘을 받아본 적 없는 사업자까지 모든 사람들을 위한 책이자 새로운 질서의 도약 앞에선 누구나 반드시 읽어야 하는 책이다. 이 책이 중요하게 강조하는 지점은 ‘30%만 알아도 된다’는 것이다. 알고리즘의 작동 방식, 코드 읽는 법, 빅데이터 수집 과정 등의 이름부터 복잡한 IT, 공학 지식은 AI 시대와 디지털 전환의 흐름을 배우려는 많은 사람을 망설이게 하는 대목일 것이다. 이 책은 이 모든 것들을 전혀 몰라도 된다고 책임 없는 말을 하지는 않는다. 그러나 동시에 전부 알아야 할 필요도 없다고 단언한다. AI와 디지털 시대가 모든 사람에게 엔지니어가 되라고 주문하지는 않는다는 말이다. 우리가 필요한 것은 빅데이터 시대의 보안은 어떻게 변화해야 하는지, 인간이 기계를 신뢰할 때 알아야 되는 것이 무엇인지 등 누구나 이해할 수 있는 30% 정도의 핵심 지식이다. 우리는 지금 당장이라도 원한다면 AI 기술을 배워서 사용할 수 있고, 완전히 시스템을 바꾸고 디지털 전환에 뛰어들 수 있다. 그러나 세상은 한번도 경험하지 못한 속도로 변화하며 늘 앞서나간다. 이제 시대를 읽는 새로운 관점이 필요한 시점이 왔다. 이 책을 따라 ‘변화에 적응하는 체질’이 되는 법을 익혀보자.

서문. 30%만 익혀도 충분하다 제1부. 협업 1. 기계와 함께 일한다는 것 인간 지능이 인공지능을 만날 때 2. 디지털 존재감 기르기 디지털에서는 없어도 있는 존재가 되어야 한다 제2부. 연산 3. 데이터와 분석 셀 수 있어야 중요하다 4. 디지털 시대의 생각법 통계학은 늘 도움이 된다 제3부. 변화 5. 어떻게 지킬 것인가 보안은 성 쌓기와는 다르다 6. 우리에게는 실험 정신이 필요하다 될지 안 될지는 시도해봐야 안다 7. 끝없는 변화 디지털 전환을 주도하는 힘 결론. 때가 되었다! 부록 지속 학습의 성공적 사례 용어 설명 감사의 말

이 책의 목표는 당신이 디지털 문해력을 기르는 여정의 중대한 첫발을 내딛게 하는 것이다. 디지털 세상에서 번성하기 위한 기술적 스킬을 가르치는 것은 우리의 목표가 아니다. 그건 나중의 일이다. 이 책은 디지털 세상에서의 번성에 필요한 포석을 까는 데 중점을 둔다. 이 책은 치열해진 경쟁은 모든 산업을 더 복잡한 디지털 생태계에 참여하도록 밀어 넣고 있으며 모든 업종, 모든 기업의 이사진에게 디지털 전환(digital transformation)이 최우선순위가 되었다는 사실을 이해하는 사람들을 위한 책이다. _서문 30%만 익혀도 충분하다 매일같이 디지털로 행해지는 그 많은 온라인 거래들과, 당신의 전자 기기들에 장착된 센서의 수를 생각해 보자(오늘날의 자동차에는 연료계나 타이어압력 체크 등 자동차 성능을 모니터링하는 센서가 100개 이상 장착돼 있다). 지난 10년 동안도 그 수는 빠른 속도로 증가해왔지만 더 강력한 처리능력과 더 많은 데이터 확보를 향한 전진의 속도는 조금도 줄지 않고 있다. 과거의 모든 기간을 다 합친 것보다도 많은 데이터가 현재 한 해에 만들어지고 있다. IBM은 왓슨 AI(Watson AI)를 구동하기 위해 양자 컴퓨터 시스템을 개발 중이다. 다른 것은 몰라도 미래의 AI가 얼마나 발전할지는 데이터와 연산 능력, 더 발전된 알고리즘을 어떻게 결합하느냐에 달렸다는 사실만은 알아야 한다. _1장 기계와 함께 일한다는 것 AI 기계와 협력할 때는 사람에게 썼던 신뢰 측정 수단이 소용이 없다. 그보다는 기계의 결정이나 조언을 신뢰하려면 그 전에 우리가 그들에게 맡긴 작업이 무엇이었는지부터 명확히 인지하고 있어야 한다. _1장 기계와 함께 일한다는 것 조직은 디지털화를 진행할 때면 대개는 곧바로 기술로 직행해서는 자기들 조직에 맞는 최적의 디지털 기술이 무엇인지 알아내는 데 골몰하는 편이다. 미국 공군의 마이클 카난(Michael Kanaan) AI 기계학습 국장은 이런 사고를 ‘기술적 해결 지상주의’라고 부르면서, 이 논리가 뒤집혔다고 단언한다. 그보다는, 기업들은 제일 먼저 구체적 목표가 무엇인지 정하고 그다음으로 어떤 디지털 툴이 목표 달성에 도움이 될지를 고민해야 한다. _2장 디지털 존재감 기르기 리더는 전사적 소셜네트워크의 힘을 직원들에게 보여주어야 한다. 사내 소셜미디어 툴의 목적은 직원들의 관계를 강화해서 소통과 협업을 향상시키는 데 있다는 것을 분명하게 알려야 한다. 그러지 않는다면 직원들은 업무와 무관한 온라인 사교활동은 생산성을 증진하기는커녕 방해만 한다고 생각한다. 직장의, 특히 온라인으로 이뤄지는 직장 내 “사교활동”이 업무 집중을 흐트러뜨린다는 전통적 개념에서 바라본다면 그렇게 생각하는 것도 이해가 간다. 이런 이유 때문에라도 리더가 먼저 행동의 모범을 보여주어야 한다. _2장 디지털 존재감 기르기 이 문제는 데이터의 사실성이라는 주제를 다시금 환기하게끔 한다. 우리는 데이터라고 하면 무작정 객관적일 것이라고 믿는다. 그것 하나만으로도 블랙박스의 내부를 들여다보게 해주는 데이터 마인드세트를 개발해 데이터의 객관성에 물음표를 던져야 하는 이유가 된다. 이러한 사례들이 보여주듯이 우리가 아무리 행동 데이터 포인트를 수집하고 정확하게 측정하려고 노력할지라도, 데이터 분류 방식은 언제나 사회적으로 합의된 결정을 따르게 되기에 객관적이기보다는 주관적인 것이 될 수밖에 없다. _3장 데이터와 분석 우리 주위에 흘러넘치는 많고 많은 데이터를 적절히 이해하고 사용하려면 통계 분석이 꼭 필요하다. 마지막으로 숫자는 거짓말을 하지 않지만 인간은 숫자 입력에서건 숫자를 해석하는 방식에서건 툭하면 실수를 저지른다는 사실을 절대로 기억해야 한다. _4장 디지털 시대의 생각법 모든 디지털 시스템은 끊임없이, 당신이 통제할 수 없는 방식으로 진화한다. 바로 이런 이유로 인해 디지털 시스템을 수시로 변화하는 기술 스택으로 이뤄진 생태계로서 이해해야 한다. 그리고 그 기술 스택을 관리하는 당신과 당신의 파트너들도 계속해서 변화한다. _5장 어떻게 지킬 것인가 보안 문제는 피하고 싶다고 피할 수 있는 것이 아니기에 강력한 디지털 마인드세트를 가진 사람은 두 가지 질문을 던져야 한다. “언제 보안 문제가 발생할 것인가?” “나는 보안 공격에 얼마나 철저히 대비할 수 있는가?” 보안 전문가가 될 필요는 없지만, 생태계의 상호의존성을 포용하고, 기술 부채에 대한 예산을 책정하고, 개인 정보 보호 중심의 보안을 설계하고, 블록체인 기술로 데이터 무결성을 높일 수 있음을 이해한다면 크고 작은 보안 문제들을 완전히 제거하지는 못해도 줄이는 일만큼은 무탈히 해낼 것이다. _5장 어떻게 지킬 것인가 실험정신이 핵심적인 모범 관행으로 자리를 잡아야 한다는 것은 새로운 개념이 아니지만, 복합적이고 데이터 집약적인 실험정신을 길러야 한다는 것은 새로운 개념이다. 소프트웨어, 하드웨어, 조직 여러 층의 통합을 요구하는 디지털 혁명의 등장으로 기업의 제품과 서비스도 갈수록 통합성과 연산력이 높아지고 있다. 이렇게 복잡한 현실로 인해 실험 절차는 더욱 복잡하고 까다로워졌지만 동시에 디지털 시대의 성공에서 실험정신은 필수적인 것이 되었다. _6장 우리에게는 실험정신이 필요하다