"우리도 AI를 도입했다." 이제 어느 조직에서나 들을 수 있는 말입니다. 그런데 도입 후 무엇이 달라졌는지 물으면 대답은 대개 "보고서 초안을 조금 빨리 쓴다" 정도에 그칩니다. 라이선스는 샀지만 일하는 방식은 그대로인 것입니다.

『AI 혁신, 여섯 문장으로 읽다』는 이 간극에서 출발합니다. 저자는 대학 강의 「AI 혁신사례 연구」에서 한 학기 동안 다룬 사례들을 같은 질문으로 다시 읽습니다. 누가 어떤 비효율을 겪고 있는가, 어떤 데이터가 쌓이는가, AI는 예측·생성·최적화 중 무엇을 하는가, 결과는 업무 흐름의 어디에 들어가는가, 성과는 무엇으로 측정하는가, 틀렸을 때 누가 책임지는가. 업종과 기술이 달라도 이 여섯 질문을 따라가면 무엇이 작동했고 어디서 어긋났는지가 비교됩니다.

책은 4부 13장으로 구성됩니다. 1부에서 사례를 읽는 눈을 세우고, 2부에서는 공장·물류·모빌리티·의료 현장의 AI를, 3부에서는 생성형 AI와 에이전트가 바꾸는 사무실의 업무를 살펴봅니다. 4부에서는 AI 거버넌스와 조직 전체의 전환을 다루고, 마지막으로 공공기관의 토지공급 업무에서 기획 중인 AI 전환 구상을 소개합니다.

이 책은 성공담만 모으지 않았습니다. 편향 때문에 폐기된 채용 AI, 기업의 책임을 확인한 챗봇 판결, 자율주행 사고처럼 기대에 못 미친 사례에도 같은 잣대를 적용합니다. 기업이 발표한 숫자가 평균인지 최댓값인지, 자체 집계인지 독립 검증인지를 확인하는 습관도 함께 길러 줍니다. AI 낙관론과 비관론 어느 쪽에도 서지 않고, 독자가 스스로 판단할 수 있는 기준을 건네는 것이 이 책의 목표입니다.

장마다 '한국에서는' 꼭지를 두어 국내 기업과 공공기관의 사례를 함께 다뤘고, '생각해볼 질문'과 '확인 퀴즈'를 실어 대학 교재와 사내 교육 자료로도 쓸 수 있게 했습니다. 기술은 해마다 바뀌지만 문제를 정의하고, 성과를 검증하고, 위험과 책임을 점검하는 판단의 틀은 오래 남습니다.

이런 분께 권합니다

AI 도입을 검토하거나 추진 중인 기업·공공기관 실무자와 관리자, AI 혁신·경영정보·디지털 전환 과목을 수강하거나 가르치는 대학생과 교수자, AI 관련 뉴스를 과장 없이 읽는 기준을 갖고 싶은 일반 독자에게 권합니다.