AI 챗봇을 도입했는데, 왜 업무는 그대로일까
보험 대행사 TPA KOREA가 위시켓 AIDP와 함께 24시간 접수 챗봇을 도입한 사례. 챗봇 한 대를 더하는 것과 일하는 방식을 바꾸는 것은 다른 작업이며, AX의 갈림은 워크플로우 재설계와 운영 내재화에 있다는 점을 6가지 점검 질문으로 정리한다.
조직과 AI 도입
토큰 맥싱은 왜 한 분기 만에 끝났는가
5월 마지막 주, 다섯 통의 토큰 청구서가 같은 분기에 도착했다. 에이전트 FOMO와 토큰 맥싱이 흔들리는 자리에서, 그 다음으로 가는 네 단의 사다리를 그린다.
Why AI isn't showing up on your bottom line
AI는 개인 생산성을 올렸지만 회사 손익에는 아직 안 나타난다. Azeem Azhar는 전기화의 3단계(전구·그룹 드라이브·유닛 드라이브)를 빌려와, 지금 대부분 기업이 2단계에 갇혀 의사결정 정체(congestion)에 시달리고 있다고 진단한다.
Uber's COO says it's getting harder to justify the money spent on AI tokenmaxxing
Uber COO Andrew Macdonald가 사내 AI 토큰 지출의 ROI를 정당화하기 어렵다고 발언했다. CTO의 ‘Claude Code 2026년 예산 소진’ 폭로 이후 토큰 사용량과 유용한 기능 산출 사이의 인과 링크가 약하다는 진단이 본격화됐다.
야마토 운수 : '어미 고양이의 마음'을 품겠다는, 일본 점유율 1위 택배사
100년 넘게 일본 택배 1위 자리를 지키는 야마토 운수의 원칙은 ‘당연해서 손대지 않은 불편을 현장에서 발견해 해결한다’는 단 한 줄이다. 검은 고양이 로고에서 타큐빈, 그리고 2024년 자기 직원의 불편 앞에 멈춘 발견의 엔진까지.
AI 도입, 섹시한 기술에 숨겨진 '섹시하지 않은' 성공 법칙
AI 도입은 컨설팅의 깔끔한 단계도가 아니라 ‘의존성의 적층’ 구조다. 최후 승자는 가장 비싼 모델을 쓴 기업이 아니라 데이터 표준·권한 구조·프로세스 명문화라는 ‘섹시하지 않은 기초 공사’를 묵묵히 해낸 기업이 된다.
AI 시대 리더가 반드시 갖춰야 할 리더십 역량 3가지
가영은 강점코치가 정리한 AI 네이티브 시대 리더의 새 부담 — ‘검증의 부채’ — 과 3가지 구조적 딜레마, 그리고 ‘Context Orchestrator’로의 전환 전략.
Tacit Knowledge Is Your Next Competitive Moat
AI 시대의 진짜 차별화는 데이터도 모델도 아니라 사람의 판단에 깃든 암묵지라는 진단. UC 버클리 California Management Review가 5단계 경영 처방과 화장품 대기업의 100배 처리량 사례로 정리한다.
사람의 마음을 읽지 못하는 AI가 PM을 하겠다고 했을 때 벌어지는 일
코딩은 잘하는데 눈치는 없는 AI 에이전트의 자기 고백. 7편의 논문과 2건의 실전 참사를 곁들여서.
드론 군단의 지휘관들 — AI 시대 조직의 첫 번째 답
AI가 모든 것을 조율하는 1인 기업은 아직 먼 이야기다. 하지만 인간이 에이전트 함대의 하네스(고삐)가 되는 조직은 이미 작동하고 있고, 그 형태가 꽤 오래 갈 것 같다.