“AI 에이전트 시대, 우리는 준비되어 있는가”사라지는 암묵지를 데이터로, 에이전트를 조직의 운영체제로… 준비된 조직만이 살아남는다

“몇 년 뒤면 조선·원전의 핵심 숙련 기술이 통째로 사라질 수 있다.” 제조 현장의 50~60대가 은퇴하면, 수십 년 몸에 쌓인 암묵지도 함께 사라진다. 저자는 이 위기를 AI 에이전트 시대 한국의 가장 절박한 과제이자 가장 큰 기회로 직시한다. 챗봇은 가고 에이전트가 왔지만, 에이전트가 학습해야 할 조직의 지식은 아직 데이터가 되지 못했기 때문이다.
이 책은 AI 트렌드 교양서가 아니다. 29년간 IT 현장을 누벼온 현역 AX 컨설턴트가 삼성전자를 비롯한 10여 개 사이트의 AI·데이터 컨설팅과 정부 R&D 수행 경험을 바탕으로, 세 개의 축으로 조직의 ‘준비’를 설계한 실행전략서다.

첫째, 암묵지를 데이터화하는 방법론. 표준과 데이터 레이크가 있어도 현장에서 AI가 작동하지 않는 이유를 파고들어, 3중 표준 결합(DCAT·PROV-O·Croissant), 도메인별 데이터 마트 분리, Min·Max·Event 임계치, 멀티모달 임베딩까지 “소리만 듣고 베어링 마모를 아는” 명장의 노하우가 AI가 검색·학습 가능한 형식지로 착지하는 전 과정을 운영 가능한 아키텍처로 제시한다. 국내에서 아직 누구도 시도하지 않은 미답의 영역이다.

둘째, 에이전틱 AI의 조직 내재화. JPMorgan·Klarna·Microsoft·Salesforce·바이트댄스 다섯 사례와 우리 기업에 적용 가능하게 NIST AI RMF에서 추출한 통찰을, 위험분류(Risk Triage)부터 확산·폐기까지의 7단계 프로세스와 17요소 거버넌스라는 우리 조직의 언어로 변환했다. AI Native란 최신 모델을 먼저 도입한 회사가 아니라, 이 루프가 회사의 표준 운영체제로 분기마다 박동하는 조직이다.

셋째, AI 데이터센터(AIDC)와 클리어링하우스. 「인프라가 있는 곳에 데이터가 있던」 시대에서 「데이터가 있는 곳으로 인프라가 가는」 C2D 시대로의 전환 위에서, 데이터를 옮기지 않고 ‘합쳐서 쓰되 합치지는 않는’ 산업 클러스터형 AIDC와 거래의 검증·정산·신뢰를 맡는 클리어링하우스를 한국형 소버린 AI의 청사진으로 그린다.

산업 데이터·시니어 도메인 지식·AI 스타트업·SI 역량이라는 4대 비대칭 자산이 이 인프라 위에서 결합될 때, 빅테크가 진입할 수 없는 우리만의 길이 열린다.

5개 파트 모듈식 구성으로 정부·공공기관 담당자, CAIO·CDO, 실무 리더가 필요한 장부터 읽을 수 있다. 명장의 은퇴는 기다려주지 않는다. 당신의 조직은 지금, 그 지식을 데이터로 남길 준비가 되어 있는가.