세션 1: AI 시대의 리더십 (3시간)
- AI 혁명의 이해:
- AI 기술의 발전과 비즈니스 환경 변화
- 주요 AI 기술 소개 (머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등) - 기술적 깊이보다는 개념 및 활용 사례 중심
- 성공적인 AI 도입 기업 사례 분석
- Senior 리더의 역할과 책임:
- AI 전략 수립 및 실행 방향 제시
- 조직 내 AI 도입 문화 조성 및 변화 관리
- AI 관련 위험 관리 및 윤리적 고려 사항
- 토론: 우리 기업의 AI 도입 현황 및 기회, Senior 리더로서의 역할 고민
세션 2: 비즈니스 혁신을 위한 AI 전략 (3시간)
- 가치 창출을 위한 AI 활용:
- 비즈니스 문제 해결 및 새로운 가치 창출을 위한 AI 적용 분야 탐색
- 데이터 기반 의사 결정의 중요성 및 AI의 역할
- AI 기반 신규 서비스 및 제품 개발 사례
- AI 전략 수립 프레임워크:
- 비즈니스 목표 연계, 데이터 확보 및 활용 전략, 기술 스택 고려
- AI 프로젝트 기획, 우선순위 결정 및 ROI 분석
- 외부 파트너십 및 협력 방안 모색
- 그룹 활동: 우리 기업의 특정 사업 분야에 AI를 적용하여 혁신 방안 도출
세션 3: AI 기술의 이해와 실제 적용 (3시간)
- 주요 AI 기술 심층 이해 (경영진 관점):
- 머신러닝 모델 개발 프로세스 및 주요 알고리즘 개요
- 딥러닝의 핵심 개념 및 산업별 적용 사례
- 자연어 처리 기술을 활용한 고객 소통 및 업무 효율화 사례
- 컴퓨터 비전 기술을 활용한 품질 관리 및 안전 강화 사례
- AI 도입 및 운영 시 고려 사항:
- 데이터 품질 관리 및 거버넌스
- AI 시스템 구축 및 통합
- AI 모델 성능 평가 및 지속적인 개선
- 사례 연구: 다양한 산업 분야의 AI 적용 성공 및 실패 사례 분석, 시사점 도출
세션 4: AI 시대의 리스크 관리와 미래 (3시간)
- AI 윤리 및 책임감 있는 AI 활용:
- AI 편향성 문제 및 해결 방안
- 데이터 프라이버시 및 보안 이슈
- AI로 인한 일자리 변화 및 사회적 영향
- 책임감 있는 AI 개발 및 활용 가이드라인
- AI 규제 및 법률 동향:
- 국내외 AI 관련 법규 및 규제 동향 이해
- 법적 리스크 예방 및 준수 방안
- AI 기술의 미래 전망 및 기업의 대응:
- 초거대 AI, 생성형 AI 등 최신 AI 기술 트렌드
- 미래 AI 기술이 비즈니스에 미치는 영향 예측
- 지속적인 학습 및 변화에 대한 리더십
- 질의응답 및 토론: AI 관련 궁금증 해소 및 Senior 리더로서의 고민 공유
