책소개
『AI 비즈니스론』은 대학(원) 학생들이 AI와 비즈니스를 체계적으로 이해하고 통찰력을 획득하여 실질적인 AI 활용 역량을 배양할 수 있도록 총 12장으로 구성되어 있다. 제1장부터 제7장까지는 AI 비즈니스의 기초와 핵심 개념을 다루고 있다. 제1장은 AI의 개요와 특성, 주요 수요 산업, 주요 트렌드, 그리고 피지컬 AI를 설명하였다. 제2장은 AI 마케팅의 개념과 기술, 고객 관계 관리, 초개인화 마케팅을 다루었다. 제3장은 AI 소셜 미디어 마케팅, AI e-커머스 마케팅, AI 모바일 마케팅, AI 콘텐츠 마케팅, 그리고 AI 커뮤니케이션 전략을 중심으로 AI 마케팅 실행을 설명하였다. 제4장은 AI 브랜드 마케팅을 중심으로 기술하였다. 제5장은 AI 기반 브랜드 전략, 포트폴리오 관리, 시장 및 자산 관리, 브랜드 아이덴티티와 이미지 형성 자동화를 다루었다. 제6장은 AI 에이전트 서비스의 개념과 활용을 설명하였다. 제7장은 AI 전환(AX: AI Transformation) 비즈니스에 관한 내용을 다루었다.제8장부터 제12장까지는 AI 비즈니스의 응용 분야를 다루고 있다. 제8장은 AI 디자인의 개념과 역할, 프로세스, 그리고 브랜딩과의 융합을 설명하였다. 제9장은 AI 제품 디자인, 산업 디자인, 영상 디자인, 소셜 미디어 디자인, UI/UX 디자인, 그리고 경험 및 사회적 디자인을 포함한 AI 디자인 응용을 다루었다. 제10장은 AI 엔터테인먼트 비즈니스의 이해, 플랫폼 전략과 유통 생태계, 마케팅과 팬덤 경제, 그리고 비즈니스 모델과 수익 구조를 설명하였다. 제11장은 AI 디지털 콘텐츠 비즈니스의 구조와 발전 방향을 다루었다. 12장은 AI 콘텐츠 경제를 중심으로 창작, 저작권과 윤리, 그리고 창작자 생태계를 설명하였다.
저자소개
현재 평택대학교 경영학과 교수로 재직 중이며, 한국 뉴욕주립대학교(SUNY), 스토니브룩대학교(Stony Brook University) 경영학과에서 방문교수를 역임하였다. 최근에는 AI 전환(AX) 방법론 개발과 온톨로지 기반의 에이전틱 AI와 관련된 강의와 연구를 수행하고 있다. 이전에는 연세대학교 산업경영연구소 전문연구요원, 안진회계법인(Deloitte)과 삼일회계법인(Price Waterhouse Coopers: PWC)에서 경영 컨설턴트로 근무하였으며, SAP Korea에서는 정보기술(IT) 컨설턴트로 근무하였다. 최근에는 교육부가 총괄하는 한국형 온라인 교육 강좌사업(K-MOOC)에 2년 연속 선정되어 다양한 온라인 교육 강좌를 강의하고 있다.
2021년에는 ‘빅데이터와 고객관계관리’가 개별강좌사업에 선정되었으며, 2022년에도 ‘메타버스와 서비스경영’이 신기술 신산업 분야에 선정되었다. 현재 한국AI디지털융합학회 부회장, 한국벤처혁신학회 학술지 편집위원, 국제e-비즈니스학회 부회장 등을 맡고 있다. 주요 저서로는 박영사에서 『디자인씽킹과 서비스경영』(2019년), 『인공지능시대의 경영정보시스템』(2020년), 『언택트 트랜스포메이션을 위한 경영학 길잡이』(2021년), 『ESG 경영과 지속가능 전략』(2023년), 『메타버스와 고객관계관리』(2023년), 학현사에서 『인공지능(AI) 경영과 ESG』(2025년), 그리고 박영사에서 『AI 경영론』(2026년)과 『AI 비즈니스론』(2026년)을 출간하였다.
목차
제1장 AI 비즈니스제1절 AI 개요와 특성 21. 인공지능(AI)의 개요 22. 인공지능(AI)의 특성 5제2절 AI 주요 수요산업 71. 헬스케어 산업 72. 제조 산업 93. 금융 산업 10제3절 AI 주요 트렌드 121. AI 에이전트 122. 초정밀 예방 의료의 본격화 153. 정서적 교감과 AI 동반자 174. 디지털 페르소나와 인증 19제4절 피지컬 AI 211. 피지컬 AI의 개념과 등장배경 212. 피지컬 AI 비즈니스 모델 243. 피지컬 AI의 경제적 효과 254. 피지컬 AI의 전략적 시사점 28제2장 AI 마케팅 이해제1절 AI 마케팅의 개념 441. AI 마케팅의 등장 배경 442. AI 마케팅의 정의 453. AI 마케팅과 전통적 마케팅의 비교 47제2절 AI 마케팅 기술 481. 머신러닝(Machine Learning) 492. 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 503. 생성형 AI(Generative AI) 504. 예측 분석(Predictive Analytics) 50제3절 AI 기반 고객관계관리(AI-CRM) 511. CRM의 진화 522. AI-CRM의 핵심 기능 523. AI-CRM의 전략적 가치 54제4절 AI 초개인화 마케팅(Hyper-Personalized Marketing) 541. 초개인화의 개념 552. 초개인화 구현 요소 553. 초개인화 사례 57제3장 AI 마케팅 실행제1절 AI 기반 소셜 미디어 마케팅 681. AI 기반 소셜 미디어 마케팅의 개념과 중요성 682. AI 기반 소셜 미디어 데이터 분석 기술 693. AI 기반 소셜 미디어 마케팅 전략 704. AI 소셜 미디어 마케팅의 효과와 한계 71제2절 AI 기반 e-Commerce 마케팅 721. AI 기반 e-Commerce 마케팅의 개념 722. AI 기반 e-Commerce 마케팅 프로세스 723. AI 기반 고객 데이터 분석 734. AI 기반 개인화 추천 시스템 735. AI 기반 e-Commerce 마케팅 자동화 74제3절 AI 기반 모바일 마케팅 741. AI 기반 모바일 마케팅의 개념 742. AI 기반 모바일 마케팅 프로세스 753. AI 기반 모바일 고객 행동 분석 754. AI 기반 모바일 마케팅 유형 765. AI 기반 모바일 마케팅 자동화 77제4절 AI 기반 콘텐츠 마케팅 771. AI 기반 콘텐츠 마케팅의 개념 772. AI 기반 콘텐츠 마케팅 프로세스 773. AI 기반 콘텐츠 생성 784. AI 기반 콘텐츠 마케팅 유형 795. AI 기반 콘텐츠 마케팅 자동화 79제5절 AI 기반 커뮤니케이션 마케팅 791. AI 기반 콘텐츠 마케팅의 개념 792. AI 기반 커뮤니케이션 마케팅 프로세스 803. AI 기반 고객 커뮤니케이션 분석 804. AI 기반 커뮤니케이션 마케팅 유형 815. AI 기반 커뮤니케이션 자동화 81제4장 AI 브랜드 마케팅제1절 AI 기반 브랜드 마케팅 커뮤니케이션 941. 브랜드 마케팅에서 커뮤니케이션의 역할과 변화 942. AI 기반 브랜드 마케팅 커뮤니케이션의 개념 963. AI 브랜드 마케팅 커뮤니케이션의 주요 특성 964. AI 기반 브랜드 마케팅 커뮤니케이션의 한계와 시사점 97제2절 AI 기반 소비자 참여형 브랜드 마케팅 경험 981. 브랜드 마케팅에서 소비자 참여와 경험의 의미 982. AI 기반 소비자 참여형 브랜드 마케팅 경험의 개념 993. AI 기반 브랜드 마케팅 경험의 주요 특성 1004. AI 기반 소비자 참여형 브랜드 마케팅 경험의 한계와 시사점 100제3절 AI 소셜 미디어 분석과 브랜드 마케팅 관리 1011. 브랜드 마케팅에서 소셜 미디어 관리의 의미 1012. AI 기반 소셜 미디어 분석과 브랜드 마케팅 관리의 전환 1023. AI 기반 브랜드 마케팅 관리의 주요 기능 1034. AI 기반 소셜 미디어 분석을 활용한 브랜드 마케팅 관리의 한계와 시사점 103제4절 AI 브랜드 마케팅 가치평가와 데이터 기반 의사결정 1051. 브랜드 마케팅에서 가치평가의 의미와 변화 1052. AI 기반 브랜드 마케팅 가치평가의 개념 1063. 데이터 기반 브랜드 마케팅 의사결정의 특징 1064. AI 기반 브랜드 마케팅 가치평가와 의사결정의 한계와 시사점 107제5장 AI 브랜드 전략제1절 AI 브랜드 포트폴리오 전략 1201. 브랜드 전략에서 포트폴리오 개념의 형성과 한계 1202. AI 환경에서 브랜드 포트폴리오 전략의 전환 1223. AI 기반 브랜드 포트폴리오 전략의 주요 특성 1234. AI 브랜드 포트폴리오 전략의 한계와 시사점 125제2절 AI 글로벌 시장과 브랜드 확장 1271. 글로벌 브랜드 확장 전략의 전통적 논리와 한계 1272. AI 환경에서 글로벌 브랜드 확장 전략의 전환 1283. AI 기반 글로벌 브랜드 확장 전략의 주요 특성 1294. AI 글로벌 브랜드 전략의 한계와 시사점 130제3절 AI 브랜드 자산 관리 1311. 브랜드 자산 개념의 형성과 전통적 관리 방식 1312. AI 환경에서 브랜드 자산 관리의 전환 1323. AI 기반 브랜드 자산 관리의 주요 특성 1334. AI 브랜드 자산 관리의 한계와 시사점 134제4절 AI 브랜드 아이덴티티와 이미지 형성 자동화 1361. 브랜드 아이덴티티와 이미지 개념의 전통적 이해 1362. AI 환경에서 브랜드 아이덴티티와 이미지 형성의 전환 1373. AI 기반 브랜드 아이덴티티 자동화의 주요 특성 1384. AI 기반 브랜드 아이덴티티 자동화의 한계와 시사점 139제6장 AI 에이전트 서비스제1절 AI 에이전트 서비스 1521. AI 에이전트 서비스의 정의 1522. AI 에이전트의 핵심 구성요소 1533. AI 에이전트의 작동 원리 1534. AI 에이전트의 진화 단계 1545. AI 에이전트 서비스의 비즈니스 가치 1556. AI 에이전트 서비스의 과제 156제2절 AI 에이전트 범용 서비스 1571. 대화형 어시스턴트 1572. 생산성 에이전트 1583. 코딩 어시스턴트 1594. 창작 지원 에이전트 1625. 교육 및 학습 에이전트 1646. 검색 및 정보 에이전트 165제3절 AI 에이전트 산업특화 서비스 1671. 금융 서비스 에이전트 1672. 헬스케어 에이전트 1693. 법률 서비스 에이전트 1714. 제조 및 공급망 에이전트 1725. 소매 및 전자상거래 에이전트 1736. 마케팅 및 광고 에이전트 174제4절 AI 에이전트 로보틱스 서비스 1771. 로보틱스 에이전트의 개념 1772. 산업 로봇 에이전트 1773. 서비스 로봇 에이전트 1784. 자율주행 에이전트 1795. 농업 로봇 에이전트 1796. 로보틱스 에이전트의 과제 180제7장 AI 전환(AX) 비즈니스제1절 AI 전환(AX) 비즈니스 1941. AI 전환의 개념과 필요성 1942. AI 전환의 주요 구성요소 1963. AI 전환 성숙도 모델 1974. AI 전환 전략 프레임워크 1985. AI 전환의 핵심 성공요인 2006. AI 전환의 도전과제와 해결방안 201제2절 AI 인사조직 비즈니스 2031. AI 기반 인재 확보 2032. AI 기반 인재 개발 2053. AI 기반 성과 관리 2064. AI 기반 직원 경험 관리 2075. AI 기반 조직 설계와 분석 208제3절 AI 생산운영 비즈니스 2091. AI 기반 스마트 제조 2102. AI 기반 공급망 관리 2113. AI 기반 품질 관리 2134. AI 기반 프로세스 최적화 214제4절 AI 서비스 비즈니스 2151. AI 기반 고객 서비스 2152. AI 기반 마케팅 2173. AI 기반 영업 2184. AI 기반 가격 최적화 2195. AI 기반 추천 시스템 2206. AI API 기반 수익화 전략 222제8장 AI 디자인 이해제1절 AI 디자인 개념과 역할 2361. AI 디자인이란 무엇인가 2362. AI 디자인의 핵심 구성요소와 역할 241제2절 AI 디자인 프로세스 2471. AI 디자인 프로세스와 가치 관점 247제3절 AI 디자인 브랜딩 2571. 브랜드 디자인의 역사적 진화 2592. AI 디자인 브랜딩 264제4절 AI 디자인 융합 2681. 생성형 AI와 디자인 2692. AI 시대의 디자인 인문학 272제9장 AI 디자인 응용제1절 AI 제품 및 산업디자인 2901. AI와 산업디자인 패러다임 전환 2902. AI 기반 3D 프로토타이핑(Prototyping)과 지능형 제조 혁신 295제2절 AI 영상 디자인 2981. 생성형 비디오 기술의 동향과 제작의 민주화 298제3절 AI 소셜 미디어 디자인 3061. 동적 크리에이티브 최적화(DCO)와 디자인 자동 생성 3072. 숏폼 비디오 자동화와 알고리즘 친화적 디자인 3123. 가상 인플루언서와 합성 미디어의 영향력 3124. 신뢰의 메트릭과 윤리적 투명성 314제4절 AI UX/UI 디자인 3151. 설계 패러다임의 전이(Transition) 3162. 에이전틱 UX의 실현 319제5절 AI 경험 및 사회적 디자인 3211. AI 유니버셜 디자인(AUD)과 지능형 공공 인프라 3212. 사회적 가치 창출을 위한 데이터 분석과 예측 모델링 3223. 답변 엔진 시대의 윤리적 거버넌스와 디지털 포용 324제10장 AI 엔터테인먼트 비즈니스제1절 AI 엔터테인먼트 이해 3401. AI 엔터테인먼트의 개념과 등장 배경 3402. AI 엔터테인먼트의 핵심 기술 3433. 엔터테크와 AI의 융합 3454. AI 엔터테인먼트의 진화 단계와 미래 방향 3465. AI 엔터테인먼트 산업의 분야별 적용 현황 347제2절 AI 엔터테인먼트 플랫폼 전략과 유통 생태계 3491. AI 플랫폼의 유형과 핵심 전략 3492. AI 엔터테인먼트 가치사슬과 유통 생태계 3503. K-콘텐츠와 AI 글로벌 유통 전략 3534. 스트리밍 산업의 구조적 전환과 AI의 역할 3545. AI 플랫폼 경쟁의 미래와 데이터 주권 이슈 355제3절 AI 엔터테인먼트 마케팅과 팬덤 경제 3561. AI 마케팅의 개인화 전략 3562. 팬덤 경제의 AI 혁신 3583. AI와 라이브 엔터테인먼트 경험의 혁신 361제4절 AI 엔터테인먼트 비즈니스 모델과 수익 구조 3621. AI 기반 수익 모델의 5가지 유형 3622. 글로벌 AI 엔터테인먼트 시장 규모와 전망 3643. AI 엔터테인먼트 비즈니스의 미래 전략 방향 3674. AI 엔터테인먼트 산업의 경쟁 구도와 주요 기업 전략 368제11장 AI 디지털 콘텐츠 비즈니스제1절 AI 스트리밍과 콘텐츠 큐레이션 3801. AI 스트리밍의 개념과 발전 3802. 콘텐츠 큐레이션 알고리즘의 원리 3823. 스포티파이 AI DJ: 큐레이션의 진화 384제2절 AI 기반 미디어 제작과 자동화 3871. AI 미디어 제작의 단계별 적용 3872. 버추얼 프로덕션 3893. AI 방송 자동화와 국내 사례 390제3절 AI 음악 생성과 버추얼 아티스트 3911. AI 음악 생성 기술의 원리와 현황 3912. 보이스 클로닝과 K-팝 3933. 버추얼 아티스트의 진화 3934. 버추얼 아티스트 비즈니스 모델 395제4절 AI 광고와 브랜드 커뮤니케이션 3971. AI 광고 생태계의 변화 3972. 브랜드 커뮤니케이션의 AI 혁신 3993. AI 광고의 도전과 윤리적 과제 400제12장 AI 콘텐츠 경제제1절 AI 기반 콘텐츠 창작과 창작 주체성 4121. AI 콘텐츠 창작의 개념과 유형 4122. 창작 주체성의 철학적 쟁점 4153. AI 창작과 인간 창작의 공존 모델 4174. AI 콘텐츠 창작의 산업적 현황과 시장 동향 419제2절 AI 인터랙티브 콘텐츠와 몰입 경험 4211. AI 인터랙티브 콘텐츠의 개념과 유형 4212. 몰입 경험과 AI 4233. AI 인터랙티브 콘텐츠의 비즈니스 모델과 산업 사례 426제3절 AI 창작물의 저작권과 윤리 4271. AI 창작물 저작권의 법적 쟁점 4272. 국내외 AI 저작권 규제 동향 4293. 2023년 미국 작가배우 파업과 AI 4304. AI 콘텐츠의 주요 윤리 이슈 4325. AI 콘텐츠 윤리 가이드라인과 자율규제 프레임워크 433제4절 AI-인간 협력형 창작자 생태계 4351. 크리에이터 생태계의 AI 전환 4352. AI-인간 협력 창작 모델의 역할 분담 4373. AI 시대 창작 교육과 인재 양성 439
