인사이트랩

"데이터는 21세기의 석유다."이 말은 한때 유행처럼 퍼졌습니다.하지만 많은 기업이 데이터는 갖고 있어도, 그것을 전략으로 연결짓는 데에는 실패하고 있습니다.이번 글에서는 AI 전략경영의 관점에서 “데이터 기반 사고란 무엇인가?”, “어떻게 해야 데이터가 전략으로 진화할 수 있는가?”에 대해 살펴보겠습니다.그리고 독자 여러분이 스스로를 점검하고 실천할 수 있는 체크리스트와 루틴도 함께 제시하겠습니다.데이터는 많은데, 전략은 왜 여전히 막막할까?많은 기업이 CRM, ERP, 생산관리 시스템 등에서 방대한 데이터를 수집합니다.그런데도 “전략이 없다”, “판단이 어렵다”는 고민은 끊이질 않죠.왜일까요?그 이유는 "데이터가 있다고 해서 바로 전략이 되지 않기 때문" 입니다.데이터는 전략을 위한 재료일 뿐, 그것..

많은 기업이 AI 도입을 선언하지만, 그 끝은 기대 이하인 경우가 많습니다.이유는 단순합니다.AI를 기술로만 접근하고, 전략으로 설계하지 않았기 때문입니다.AI 전략은 단순한 기술 도입 계획이 아니라, "질문에서 시작해, 전략으로 완성되는 경영 프레임"입니다.이 글에서는 앞서 다룬 5가지 전략 질문을 바탕으로, 실제 전략을 수립하는 5단계 실행 구조를 결합해 누구나 따라 할 수 있는 AI 전략 수립 가이드를 제시합니다.1단계: “우리는 왜 AI가 필요한가?” – 전략적 목표 재정의AI 도입은 목적이 아니라 수단입니다.따라서 AI 전략은 반드시 조직의 핵심 비즈니스 목표에서 출발해야 합니다.“AI는 우리 조직의 경쟁력을 어떻게 향상시킬 수 있는가?“AI 없이도 할 수 없는 일인가, 단순 자동화인가?”이 질..

요즘 기업마다 “AI를 도입해야 한다”, “GPT를 안 쓰면 뒤처진다”는 말이 넘쳐납니다.정말 그럴까요? 사실 많은 기업이 AI를 도입하고도 별다른 성과를 내지 못합니다.그 이유는 기술 그 자체가 아니라, 전략이 없기 때문입니다.AI 시대일수록 전략은 더 중요해졌습니다.기술은 도구일 뿐입니다. 어디에, 어떻게, 왜 쓸지를 정하는 것은 바로 전략입니다.기술보다 전략이 중요한 이유는 무엇일까? 1. AI는 누구나 쓸 수 있다, 경쟁력은 ‘어디에 쓰느냐’에 달렸다 지금은 누구나 GPT, Copilot 같은 AI를 무료 혹은 저렴하게 사용할 수 있습니다. 즉, 기술 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 차별화는 어디서 생길까요? 어떤 문제에 적용할 것인가, 왜 이 기술을 쓰는가, 어떤 목표를 ..