PART 1 AX, 왜 대부분 실패하는가

CHAPTER 1 AX의 현실: 선언과 실행 사이의 간극
_1.1 'AI 도입했습니다'와 'AI로 일하고 있습니다'의 차이
_1.2 국내 대기업 AX 현황과 실패 패턴 분석
_1.3 PoC 지옥: 왜 파일럿에서 전사 확산으로 넘어가지 못하는가

CHAPTER 2 AX를 바라보는 잘못된 프레임
_2.1 기술 도입 ≠ AX
_2.2 '킬러 유스케이스'에 대한 집착이 만드는 함정
_2.3 조직이 AI를 거부하는 진짜 이유

PART 2 AX 전략 설계: 실무자가 경영진을 설득하는 법

CHAPTER 3 AX 로드맵 수립: 톱다운과 바텀업의 균형
_3.1 경영진이 원하는 것 vs. 현장이 필요한 것
_3.2 3단계 AX 로드맵: 체험 → 내재화 → 혁신
_3.3 로드맵 설계 실전: 전략과 현장을 연결하는 법

CHAPTER 4 ROI 없이 시작하고, ROI로 증명하기
_4.1 AX 초기에 ROI를 요구하면 안 되는 이유
_4.2 정량적 성과 측정 프레임워크
_4.3 경영진 보고: 숫자를 이야기로 만드는 법
_4.4 ROI를 넘어서: AX 성과의 장기적 관점

CHAPTER 5 예산 확보와 투자 의사결정
_5.1 AI 플랫폼 구축 비용 구조 해부
_5.2 내재화 vs. 외부 솔루션 도입 의사결정
_5.3 벤더 선정 프레임워크와 협상 포인트
_5.4 예산 승인을 위한 제안서 구조

PART 3 AI 플랫폼 구축: 전사 AI 인프라 만들기

CHAPTER 6 전사 AI 플랫폼 아키텍처 설계
_6.1 왜 챗봇이 아니라 플랫폼이어야 하는가
_6.2 멀티 테넌시 설계: 여러 계열사를 하나의 플랫폼으로
_6.3 LLM 게이트웨이, RAG 파이프라인, 권한 체계 설계
_6.4 아키텍처 진화 과정: 1.0 → 2.0 → 3.0 그리고 4.0

CHAPTER 7 AI 모델 선택과 운영 전략
_7.1 상용 LLM vs. 오픈 소스 LLM
_7.2 멀티모달 모델 활용 전략
_7.3 멀티 모델 전략: 업무별·비용별 최적 라우팅
_7.4 비용 최적화: 토큰 사용량 모니터링과 관리
_7.5 모델 업데이트 대응 전략

CHAPTER 8 멀티 에이전트 시스템 설계와 구축
_8.1 단일 챗봇에서 멀티 에이전트로
_8.2 에이전트 아키텍처 패턴
_8.3 에이전트의 기술적 구성: Tool Use, Function Calling, MCP
_8.4 에이전트 간 협업 구조
_8.5 실전 에이전트 설계
_8.6 에이전트 평가와 품질 관리

CHAPTER 9 보안과 거버넌스
_9.1 기업 데이터가 LLM으로 유출되지 않게 하는 방법
_9.2 프롬프트 인젝션 방어
_9.3 개인정보 필터링
_9.4 계열사별 데이터 격리와 접근 제어
_9.5 AI 사용 정책과 컴플라이언스
_9.6 거버넌스 운영 체계

PART 4 전사 확산: PoC에서 대규모 프로젝트로

CHAPTER 10 파일럿에서 전사 롤아웃까지
_10.1 파일럿 대상 선정과 성공 조건 설계
_10.2 단계별 확산 전략: 1개 계열사에서 52개 계열사까지
_10.3 계열사별 맞춤 배포 전략
_10.4 롤아웃 체크리스트와 타임라인

CHAPTER 11 사용자 온보딩과 활성화
_11.1 35,000명을 AI 사용자로 만드는 온보딩 설계
_11.2 프롬프트 템플릿 라이브러리
_11.3 사용자 세그먼트별 접근법
_11.4 활성화 지표와 개선 사이클

CHAPTER 12 AI 챔피언 육성과 조직 내 확산
_12.1 AI 챔피언 프로그램
_12.2 우수 사례 발굴과 공유 체계
_12.3 사내 AI 커뮤니티 운영
_12.4 저항을 협력으로 바꾸는 일

PART 5 산업별 AX 실전: 이렇게 적용했다

CHAPTER 13 유통 AX
_13.1 문화센터 강좌 AI 개인화 추천 서비스
_13.2 마트 육류 지방 비율 추론 및 품질 판별
_13.3 앱스 인 챗GPT: 24개 계열사 동시 진입

CHAPTER 14 생산·제조 AX
_14.1 건설 특화 AI 실시간 번역
_14.2 제품 라벨 검토를 위한 한도견본 AI
_14.3 Vision AI 기반 스마트팜 모니터링

CHAPTER 15 서비스·인프라 AX
_15.1 금융권 보안 기준을 충족한 구축형 AI 플랫폼
_15.2 공항철도 지하철 혼잡도 분석
_15.3 수영장 안전 모니터링

CHAPTER 16 공통 업무 AX
_16.1 회의록 자동화와 액션 아이템 추출
_16.2 자료조사와 문서 작성
_16.3 조직 지식 관리 AI
_16.4 누구나 만드는 업무 에이전트, 아이멤버 온플로우

PART 6 타 플랫폼과의 연동: AI를 기존 업무 시스템에 녹이기

CHAPTER 17 그룹웨어·기존 업무 도구 연동
_17.1 사내 메신저 AI 통합
_17.2 그룹웨어 연동: 메일·캘린더·전자결재
_17.3 알림과 워크플로 트리거 자동화
_17.4 일하던 곳에서 쓰는 AI의 UX 전략

CHAPTER 18 기간계 시스템 연동
_18.1 ERP·CRM·SCM과 AI의 만남
_18.2 오케스트레이션 레이어 설계
_18.3 레거시 시스템 연동의 현실적 제약과 우회
_18.4 데이터 동기화와 실시간 처리

CHAPTER 19 외부 AI 서비스·플랫폼과의 통합
_19.1 오픈AI 앱스 SDK를 활용한 챗GPT 연동
_19.2 마이크로소프트 365 코파일럿, 구글 워크스페이스 AI와의 공존 전략
_19.3 n8n·Make 같은 워크플로 자동화 도구와 LLM 결합
_19.4 MCP 기반 도구 통합
_19.5 사내 플랫폼과 외부 플랫폼의 역할 분담

PART 7 AX 조직과 문화 만들기

CHAPTER 20 AX 전담 조직 설계
_20.1 AX CoE vs. 분산형 조직
_20.2 AX 조직의 핵심 역할
_20.3 채용과 내부 육성 전략
_20.4 외부 파트너·벤더 관리

CHAPTER 21 AX 리터러시 프로그램 운영
_21.1 전사 AI 교육 커리큘럼 설계
_21.2 직급별·직무별 맞춤 교육 프로그램
_21.3 Small AX 워크숍
_21.4 교육 효과 측정과 개선

CHAPTER 22 AX 문화 정착
_22.1 AI를 쓰는 게 당연한 조직 문화 만들기
_22.2 실패를 허용하는 실험 문화
_22.3 AI 윤리 가이드라인 수립
_22.4 지속적 전환을 위한 피드백 루프