프롤로그 - 불을 만지기 전 불을 다루는 법 배우기

1장 AI 개발과 편향의 덫
구글의 성 편향 번역
남성 이력서로 학습한 아마존 채용 AI의 결과
잘못된 머신러닝으로 억울하게 감옥에 가게 된다면
AI는 하나의 기술이 아닌 진화하는 기술의 집합
머신러닝, 학습과 추론 사이의 여러 단계들
딥러닝, 인간의 의사결정을 모방하다
“왜 아무도 제게 알려주지 았았죠?”
AI는 사업에 도움이 되는 만큼만 가치가 있다
16시간 만에 중단된 마이크로소프트의 신제품
실패는 피할 수 있다

2장 기존 사업에 AI를 적용할 때 벌어지는 일들
유서 깊은 패션 기업이 AI를 도입했을 때
월마트의 재고 정리 AI 도입 과정
마르케사의 AI 드레스 제작기
농업에 머신러닝이 가져온 경제성과 효율성
이베이의 AI, 크릴로프 개발기
크로스펑셔널팀을 구축하라
시작하기 전 성공을 명확히 정의하라

3장 골디락스 문제 선택의 중요성
오토데스크의 환상적인 골디락스 문제 설정
오토데스크의 골디락스 문제 해결 후 달라진 변화
미국 우정청의 골디락스 문제 선택
데이터가 많은 곳으로 가라
시중 제품을 활용하는 것도 좋은 방법이다
AI팀의 힘을 키우는 문제 설정
쉬운 문제로 시작해 ROI로 증명하라
성공하는 AI기업은 어떻게 개발을 시작하는가

4장 AI는 데이터로 완성된다
제대로 된 데이터가 없으면 반드시 실패한다
월마트의 데이터 주석 작업 4단계
오래 쓸 수 없는 데이터는 무의미하다
왜 빅테크 기업은 마르지 않는 데이터에 집착하는가
이 데이터는 어디에서 와서 어떻게 쓰이는가
좋은 것에 쓰레기가 섞이면 쓰레기가 나온다
“당신의 기침소리까지 녹음하고 있다”는 기사가 뜬다면
데이터 파이프라인 구축하기

5장 강력한 AI조직 구축하는 법
유능한 인재가 활약하는 조직 구축하기
고급 인력 제대로 활용하기
인센티브의 재구성
AI 조직 구성의 3가지 단계
인력이 부족할 때 채용 우선순위
소프트 스킬의 중요성, AI를 모르는 팀과 협업하는 능력
6장 성공으로 향하는 파일럿 설정하기
트위터의 테러리스트 계정 삭제 작업
성공하는 파일럿은 어떤 형태인가? 전략목표 세우기
작게 시작해 확장 가능한 파일럿을 만든 옴니어스 사례
확장할 수 없는 파일럿은 의미가 없다
팀을 벗어나 소통하라

7장 시제품에서 완제품으로
개발자의 예상은 자주 빗나간다
현장에 적용할 때 고려해야 할 3가지
상황에 맞춰 수정하고 적응하라
2주 전에 옳았던 일이 지금은 위법일 수 있다, 법률 검토
반드시 당신의 노력을 무너뜨리는 악당들이 나타난다

8장 AI기업으로 변신한 뉴욕타임스의 AI 리더십
인쇄매체를 넘어 AI기업으로, 뉴욕타임스의 변신
왜 전사적 AI 교육이 필요한가
데이터 파이프라인 관리
각기 다른 생각들의 구심점, 데이터 거버넌스
부서 간 영역을 뛰어넘는 회사 만들기
예산과 자원 할당
조직에 AI근육 붙이기

9장 AI 성숙도를 높이는 과정
구글이 영상 검토 인력을 1만 명이나 뽑은 이유
트렌치코트는 재킷인가 아닌가?
뉘앙스의 차이와 허용 가능한 융통성의 범위
고객이 약관에 동의했어도 뭐든 할 수 있는 것은 아니다
2,700억 원의 벌금을 낸 영국항공, 거버넌스의 중요성
1년 만에 바뀐 트럼프의 의미, 드리프트 모니터링
오래 가는 AI를 위한 관리 기술

10장 AI, 개발할까 구매할까?
애플의 페이스ID가 불러온 문제
구축하든 구매하든 가장 중요한 것

에필로그