성능(Performance) 경쟁의 시대가 저물고, 경제 구조(Economic Structure)의 경쟁이 시작됩니다.
- 왜 AI는 '성능 경쟁'에서 '경제 구조 경쟁'으로 이동하는가
- AI의 한계는 기술이 아니라 전력 · 비용 · 인프라인 이유
- 에이전트와 피지컬 AI는 어떤 산업의 판을 바꾸는가
'AI를 쓰는 사람'을 넘어 'AI와 일하는 조직'으로 시스템을 재편해야 합니다.
- AI는 어떤 일을 자동화하고, 어떤 일을 증폭 시키는가
- 'AI를 쓰는 사람'과 'AI와 일하는 조직'의 차이
- 개인 생산성 → 팀 구조 → 조직 운영 방식의 변화
모든 산업에 동일한 AI 전략은 없습니다. 우리 산업에 맞는 '성장의 기술'을 정의합니다.
- 모든 산업에 동일한 AI 전략이 실패하는 이유
- '시장 창출형 / 기술 확장형 / 운영 혁신형' 전략 구분
- PoC는 성공했지만, 확산에 실패하는 기업의 공통 패턴
설계된 경험(CX)에서, 학습하고 예측하는 경험(ACX)으로 이동합니다.
- 왜 지금 CX 혁신이 아니라 'ACX 전환'인가
- 고객경험이 '설계'에서 '학습 · 자동화'로 이동하는 구조
- 생성형 AI가 CX를 비용이 아닌 경쟁 자산으로 만드는 방식
기술이 ‘몸’을 갖는 순간, 산업의 승자가 바뀐다
- 디지털 AI와 Physical AI의 결정적 차이
- 모빌리티·제조·물류에서 AI가 ‘비용 절감 기술’이 아닌 ‘패권 기술’이 되는 구조
- Physical AI 투자에서 실패하는 기업의 공통 오류
AGI 전야(前夜), 살아남는 개인과 조직의 조건
- 생성형 AI는 ‘도구’가 아니라 인간 능력의 재정의 변수
- 기술 발전 속도와 인간·조직의 적응 속도 간 격차 리스크
- AI 시대에 경쟁력을 잃는 조직의 공통 패턴
상위 1% 기업은 왜 AI로 조직을 다시 설계하는가
- AI 전환의 본질은 기술이 아니라 조직·인재·문화의 재설계
- ‘AI 도입 기업’과 ‘AI 네이티브 기업’을 가르는 결정적 차이
- PoC는 성공했지만 확산에 실패하는 조직의 공통 특징
AI는 IT 이슈가 아니라 경영 의사결정의 전제조건이다
- 2026년 AI 트렌드의 핵심 변화 : 기술 경쟁 → 경영 적용 경쟁
- 산업별로 다른 AI 투자 논리
- AI를 ‘도입 프로젝트’로 관리하는 기업이 실패하는 이유
생성형 AI 시대, 브랜드·기획·마케팅은 어떻게 달라지는가
- 생성형 AI는 효율 도구가 아니라 사고 확장 엔진
- 브랜드·기획 영역에서 AI를 잘못 쓰는 대표적 방식
- AI 시대에도 대체되지 않는 인간 고유의 기획 역량
검색 · 의도 · 데이터로 재설계하는 AI 마케팅
- 검색 데이터와 생성형 AI가 만드는 ‘의도 기반 시장 구조’
- 퍼포먼스 마케팅이 한계에 부딪히는 구조적 이유
- AI 마케팅 PoC는 성공했지만 성과가 지속되지 않는 기업의 공통 문제
무엇을 선택해야 할까?
무엇을 버려야 할까?
무엇을 먼저 바꿔야 할까?
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