Pascal Bornet, Author of IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Interview Series

Pascal Bornet는 Intelligent Automation (IA)의 선구자이며 베스트셀러 책 “Intelligent Automation”의 저자입니다. 그는 정기적으로 인공 지능 및 자동화 분야에서 세계 최고의 10대 전문가 중 한 명으로 평가됩니다. 그는 Forbes Technology Council의 회원입니다.

Bornet는 또한 20년 이상의 경력을 보유한 고위 경영진으로, 기업을 위한 디지털 변화를 이끌어 왔습니다. 그는 McKinsey와 Ernst & Young (EY)에서 “AI 및 자동화” 실践의 설립자이자 전 리더입니다.

그는 또한 새로운 책 IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence를 출판합니다.

당신은 언제 처음으로 AI를 발견했고, 그것이 얼마나 파괴적인지 깨달았나요?

저의 AI와의 여정은 20년 전, 주요 컨설팅 회사에서 AI 및 자동화 프로젝트에 참여하면서 시작되었습니다. 그 초기에도, 저는 이 기술이 비즈니스와 사회를 변革하는巨大的 잠재력을 감지할 수 있었습니다.

그러나 저에게真正한 전환점은 2015-2016년, AI가 알파고(AlphaGo)와 같은 돌파구를 이루면서 헤드라인 뉴스를 장식했을 때였습니다. 이것은 AI가 얼마나 발전했는지, 그리고 특정 영역에서 인간의 능력을 초월하기 시작했는지에 대한 강력한 증거였습니다.

이 시기에는 다양한 산업의 기업들이 AI를 탐색하고자 하는 관심이 크게 증가했습니다. 그들은 이것이 단순한 화제가 아니라는 것을 깨달았습니다 – AI는真正한 게임 체인저가 되고 있었습니다. 회의적이거나 우려하는 기업들은 이제 기술을 이해하고 채택하기 위해 서두르고 있었습니다.

이 사고의 전환과 AI의 발전 속도를 보면서, 저는 우리가 주요한 혼란의 시기에 도착했다는 것을 알게 되었습니다. AI는 단순히 몇 가지 프로세스를 변경할 뿐만 아니라, 우리가 일하고, 살고, 서로 상호 작용하는 방식을 근본적으로 재정의할 것입니다. 이 인식은 흥미롭고도 소름 끼쳤으며, 저를 이 변화를 통해 개인과 조직을 돕는 연구와 일에 집중하게 만들었습니다.

당신은 AI의 강조를 강조하지만, 대부분의 사람들은 직장을 잃을까봐 두려워합니다. 인간이 AI에 의해 대체되지 않도록 필요한 기술은 무엇인가?

AI 자동화로 인한 직장 상실의 공포는 많은 사람들에게 실제적인 우려입니다. 그러나 저는 AI가 궁극적으로 인간의 잠재력을 강화하는 것이지, 위협하는 것이 아니라는 것을 믿습니다 – 만약 우리가 올바른 방식으로 접근한다면.

중요한 것은 인간만이 할 수 있는 능력과 AI가 복제하기 어려운 능력을 培養하고 강화하는 것입니다. 저의 책에서, 저는 이것을 “Humics”라고 부릅니다 – 진정한 창의력, 비판적 사고, 그리고 사회적 진실성.

• 진정한 창의력은 인간의 주관적인 경험, 감정, 그리고 직관에 기반한 독창적인 아이디어, 솔루션, 그리고 예술적 표현을 생성하는 것입니다. AI는 기존의 요소를 새로운 방식으로 재조합할 수 있지만, 인간의 경험과 상상력의 иск라가 실제 혁신을 이끌어내는 것과 같은 진정성을 결여합니다.
• 비판적 사고는 정보를 분석하고, 가정을 질문하고, 우리의 가치와 상황에 대한 이해에 기반한 윤리적 판단을 내리는 것을 포함합니다. AI는 데이터를 처리하고 패턴을 식별할 수 있지만, 비판적 사고와 도덕적推論을 위한 인간의 능력은 결여합니다.
• 사회적 진실성은 깊은 신뢰 기반의 관계를 구축하고, 공감으로 의사소통하고, 다른 사람을 리드하고 영감을 주는 능력을 포함합니다. 이러한 대인 관계 기술은 우리의 감정 지능과 자기 인식에 뿌리를 두고 있으며, AI는 이것을 완전히 시뮬레이션할 수 없습니다.

이러한 Humics를 개발하고 AI와의 시너지를 학습함으로써, 개인은 인간만이 가질 수 있는 고유한 가치를 제공할 수 있습니다. 이것은 루틴 작업을 자동화하기 위한 AI를 활용하는 것과 동시에 창의적이고 대인 관계가 필요한 고가치 작업을 위한 인간성을 강화하는 것입니다.

무대별로 되는 것도, AI를 준비하는 것과 함께, 빠르게 변화하는 세계에서 번영하기 위해 회복력과 적응성을 개발하는 것을 의미합니다. 이 세 가지 역량을 培養함으로써, 개인은 AI 시대에 자신감을 가지고 내비게이션할 수 있고, 자신의 고유한 가치 제안을 만들 수 있습니다.

조직은 어떻게 하면 AI 도구가 인간 근로자를 대체하는 것이 아니라 보완하는지 확신할 수 있나요?

조직이 AI 도구가 인간 근로자를 대체하는 것이 아니라 보완하는 것을 확신하기 위해서는, 인간 중심의 AI 구현 접근 방식을 취해야 합니다. 이것은 조직의 AI 전략의 핵심에 사람들을 두고, 기술이 인간의 능력을 강화하고 향상시키는 방법에 초점을 맞추는 것을 의미합니다.

한 가지 중요한 측면은 직무 설계입니다. 조직이 AI를 도입할 때, họ는 인간만이 할 수 있는 기술에 중점을 둔 역할과 책임을 재정의해야 합니다. 이것은 예를 들어, 고객 서비스 대표의 역할이 루틴 문의를 처리하는 것에서(자동화할 수 있음)보다 복잡하고 감정적으로 충격을 받은 상황을 관리하는 것(공감과 판단이 필요함)으로 진화할 수 있습니다. 회계사는 데이터 입력에 시간을 덜 쓰고, 통찰력을 해석하고 전략적 조언을 제공하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

조직은 또한 AI 도구를 사용하는 방법과 비즈니스 컨텍스트에서 “Humics”를 개발하고 적용하는 방법에 대한 교육과 훈련에 투자해야 합니다.

또 다른 중요한 요인은 직원들이 AI 구현 과정에 참여하는 것입니다. 상위에서 하위로 AI 솔루션을 강요하는 대신, 직원들이 AI가 그들을 지원할 수 있는 영역을 식별하고 인간-기계 협력을 설계하는 데 참여하도록 해야 합니다. 이것은 AI가 직원에게ประโยชน을주는 방식으로 보완하는 것을 보장하는 데 도움이 되며, 또한 지속적인 학습과 적응의 문화를 조성합니다.

리더십도 중요한 역할을 합니다. 리더들은 AI가 근로자를 강화하고 강화하는 방식에 대한 명확한 비전을 설정하고, 일관되게 의사소통하고 모델링해야 합니다. 또한 직원들이 실험하고, 학습하고, 적응할 수 있는 심리적으로 안전한 환경을 만들기 위해 노력해야 합니다.

궁극적으로, 목표는 인간과 AI 사이에 공생 관계를 만들어서, 각자가 최선을 다하는 것입니다. 이 원칙을 중심으로 직무와 조직을 설계함으로써, 우리는 인간의 잠재력과 가치를 강화하는 데 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.

서비스 산업은 제너레이티브 AI의 혜택을 받을 가능성이 가장 높은 산업 중 하나입니다. 이러한 산업에서 제너레이티브 AI의 예를 몇 가지 들어주세요.

서비스 산업은 인간의 상호 작용과 창의적인 문제 해결에 크게 의존하며, 제너레이티브 AI의 잠재적인 혜택을 크게 받을 수 있습니다. 이 기술은 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 생성할 수 있으며, 서비스 역할에서 인간의 능력을 보완하고 증폭하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

고객 서비스의 한 예입니다. 제너레이티브 AI는 개인화되고 상황에 맞는 고객의 질문에 대한 응답을 생성할 수 있습니다. 이것은 고객 서비스 대표가 더 빠르고, 더 정확하고, 더 맞춤형 지원을 제공할 수 있도록 해줍니다. 동시에, AI는 루틴 쿼리를 처리하여 인간 에이전트가 더 복잡하고 감정적으로 충격을 받은 상황에 중점을 둘 수 있도록 합니다.

창의적인 분야에서, 제너레이티브 AI는 아이디어와 브레인스토밍을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 예를 들어, 그래픽 디자이너는 AI를 사용하여 특정 매개변수 세트를 기반으로 다양한 디자인 요소 또는 레이아웃을 생성할 수 있습니다. 그들은 затем 창의적인 비전과 고객의 요구에 대한 이해에 따라 이것을 정리하고 완善할 수 있습니다. 이 인간과 AI의 시너지는 더 혁신적이고 영향력 있는 디자인을 이끌어낼 수 있습니다.

교육과 훈련에서, 제너레이티브 AI는 개인화된 학습 콘텐츠와 평가를 생성하여 각 학습자의 필요, 목표, 그리고 진행 상황에 맞게 조정할 수 있습니다. 교사들은 AI를 사용하여 लक표된 연습 문제, 설명, 그리고 피드백을 생성하여 대규모로 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 동시에, AI는 교사들이 루틴 작업에서 해방되어, 멘토링, 코칭, 그리고 비판적 사고 능력의 육성을 위한 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 합니다.

의료 분야에서, 제너레이티브 AI는 환자 교육과 참여 분야에서 흥미로운 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어, AI는 환자의 특정 상태, 라이프스타일, 그리고 선호도에 따라 개인화된 건강 조언, 리마인더, 그리고 동기 부여 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이것은 의료 전문가의 작업을 보완하여 핵심 메시지를 강화하고, 일반적인 질문에 대한 답변을 제공하며, 환자가 치료 계획을 따라가도록 도와줍니다.

이 예들의 공통점은 제너레이티브 AI가 인간 서비스 제공자를 대체하는 것이 아니라, 그들의 능력을 보완한다는 것입니다. 이것은 더 루틴적이고 데이터 집약적인 작업을 처리하여, 인간이 창의력, 비판적 사고, 그리고 감정 지능이 필요한 고가치 작업에 중점을 둘 수 있도록 합니다.

서비스 산업이 제너레이티브 AI를 채택하고 통합함에 따라, 우리는 효율성, 정확성, 그리고 개인화를 향상시키는 더 많은 혁신적인 응용 프로그램을 볼 수 있을 것입니다. 핵심은 이 변화를 인간 근로자를 강화하는 방식으로 관리하는 것입니다. 인간과 기계의 협력을 통해, 서비스 산업은 더 개인화되고, 반응적이고, 예측 가능한 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.

AI를 사용하는 비즈니스에서, 데이터 보안, 개인 정보 보호, 그리고 거버넌스는 중요한 문제가 되었습니다. 고객との 신뢰를 유지하기 위해 회사는 이러한 문제를 어떻게 해결해야 합니까?

비즈니스에서 AI와 데이터 기반 의사 결정의 사용이 증가함에 따라, 데이터 보안, 개인 정보 보호, 그리고 거버넌스 문제가 전면에 나왔습니다. 이것들은 기술적인 문제뿐만 아니라, 회사와 고객 사이의 신뢰의 기본적인 문제입니다. 저는 최근 Clumio가 주최한 웹세미나에서, 딥페이크의 등장, AI 편향에 대한 증가하는 우려, 그리고 데이터 유출의 거대한 문제와 함께, 비즈니스에서는 신뢰를 지금보다 더 중요하게 고려해야 합니다.

이러한 문제를 해결하고 신뢰를 유지하기 위해, 회사는 예방적, 투명한, 그리고 윤리적인 데이터 관리와 AI 거버넌스 접근 방식을 취해야 합니다. 여기 몇 가지 주요 단계가 있습니다:

첫째, 회사는 데이터 보안을 모든 단계에서 우선시해야 합니다. 이것은 데이터 침해, 해킹, 그리고 무단 액세스로부터 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치를 구현하는 것을 포함합니다. 이것은 데이터 암호화, 보안 인증 프로토콜, 그리고 정기적인 보안 감사를 포함합니다. 회사는 또한 보안 사건을 처리하고 보고하기 위한 명확한 정책과 절차를 마련해야 합니다.

둘째, 회사는 데이터 수집 및 사용 관행에 대해 투명해야 합니다. 회사는 고객에게 데이터가 수집되고 사용되는 방식에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 개인 정보 보호 정책을 제공해야 합니다. 고객은 자신의 데이터에 대한 통제권을 가지고, 데이터에 액세스하고, 업데이트하고, 삭제할 수 있어야 합니다.

AI의 contexto에서, 회사는 AI가 어디서, 어떻게 사용되는지, 그리고 고객의 경험이나 의사 결정에 미치는 영향에 대해 투명해야 합니다. AI 시스템이 고객에게重大한 영향을 미치는 의사 결정을 내리는 경우, 회사는 이러한 의사 결정을 내리는 방식과 인간의 검토를 위한 경로를 제공할 수 있어야 합니다.

셋째, 회사는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 설정해야 합니다. 이것은 데이터가 수집되고 저장되고 액세스되고 사용되는 방식에 대한 명확한 정책과 절차를 포함합니다. 이것은 데이터 품질, 데이터 통합, 그리고 데이터 보안에 대한 지침을 포함합니다. 또한 데이터 관리를 위한 역할과 책임을 정의해야 합니다.

AI의 contexto에서, 데이터 거버넌스는 모델 거버넌스를 포함합니다. 회사는 AI 모델이 공정하고, 편향되지 않으며, 윤리적 원칙에 따라 설계되었는지 확인하기 위한 메커니즘을 마련해야 합니다. 이것은 “모델 설명 가능성”과 공정성 테스트, 그리고 AI 기반 의사 결정에 대한 인간의 책임과 책임을 포함합니다.

넷째, 회사는 고객에게 더 많은 통제권을 부여해야 합니다. 이것은 고객이 데이터 수집을 거부하거나, 데이터가 어떻게 사용될 수 있는지 지정할 수 있는 쉬운 방법을 제공하는 것을 포함합니다. 일부 회사는 또한 “데이터 트러스트” 또는 “데이터 협동 조합”과 같은 개념을 탐색하고 있습니다. 여기서 고객은 특정 목적을 위해 데이터를 자발적으로 풀링할 수 있습니다.

마지막으로, AI 시대에서 신뢰를 구축하는 것은 근본적인 문화와 리더십의 변화를 필요로 합니다. 회사는 책임 있는 AI와 데이터 윤리의 원칙을 핵심 가치와 의사 결정 과정에 내재시켜야 합니다. 모든 직원에게 이러한 원칙에 대한 교육과 훈련을 제공해야 하며, 리더십을 이러한 원칙을 준수하는 데 책임지게 해야 합니다.

이러한 단계를 취함으로써, 회사는 데이터와 신뢰를 가치있게 여기고 보호하는 것을 보여줄 수 있습니다. 이것은 단순한 준수 문제가 아니라, 디지털 생태계의 기초를 형성하는 신뢰의 불가사의한 기반을 구축하는 것입니다.

AI 모델의 편향은重大한 우려입니다. 조직은 AI 시스템의 편향을 식별하고 완화하기 위한最佳实践을 어떻게 추천하나요?

AI 편향은จร로, AI 시스템이 학습하는 데이터가 역사적인 편향이나 왜곡된 표현을 반영하는 경우, 이러한 편향이 AI의 결정과 출력에서 증폭되고 지속될 수 있습니다. 이것은 부당하고, 차별적이거나, 심지어 유해한 결과를 초래할 수 있으며, AI와 사회에 대한 신뢰를 약화시키고, 실제로 사람들에게 피해를 줄 수 있습니다.

AI 편향을 식별하고 완화하기 위해, 저는 다음과 같은最佳实践을 추천합니다:

첫째, 다양한 유형의 편향이 AI 시스템에 침투할 수 있는 것을 인식해야 합니다. 가장 일반적인 편향에는:

• 선택 편향: AI를 훈련하는 데이터가 실제 적용할 인구를 대표하지 않는 경우
• 역사적 편향: 데이터가 역사적인 사회적 편향을 반영하는 경우
• 측정 편향: 데이터 수집이나 레이블링이 편향을 도입하는 경우
• 알고리즘 편향: AI 모델 자체가 편향을 도입하는 경우

이러한 다양한 유형의 편향을 이해함으로써, 조직은 편향을 더 적극적으로 탐지하고 해결할 수 있습니다.

둘째, AI 프로젝트에 다양한 배경과 관점을 가진 팀을 설립해야 합니다. 팀 구성원들은 편향을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 도메인 전문가와 이해관계자가 참여하여 AI가 사용될 contexto를 이해하는 것이 중요합니다.

셋째, 철저한 데이터 감사를 수행해야 합니다. AI 모델을 훈련하기 전에, 데이터를 대표성, 정확성, 그리고 완전성에 대한 잠재적인 편향이나 왜곡을 위해 검사해야 합니다. 층화 샘플링과 같은 기술을 사용하여 공정한 대표성을 보장할 수 있습니다.

넷째, 모델 훈련 과정 중에 적대적 편향 감소와 같은 기술을 사용해야 합니다. 이것은 모델을 편향된 데이터로 속이는 것을 시도하고, 모델을 이러한 편향에 더 강력하게 만드는 것을 포함합니다. 또한, 공정성 테스트와 같은 알고리즘 편향 감소 기술을 사용할 수 있습니다.

다섯째, 철저하게 테스트하고, 공정성과 편향에 대한 평가를 수행해야 합니다. 이것은 모델을 다양한 실제 데이터와 시나리오에서 테스트하는 것을 포함합니다. 공정성을 평가하기 위한 정량적 지표를 사용하여, 인구 통계적 평등성과 같은 것을 보장할 수 있습니다.

여섯째, AI 결정에 대한 투명성과 설명 가능성을 제공해야 합니다. SHAP 값이나 LIME와 같은 기술을 사용하여 모델이 어떻게 결정하는지 설명할 수 있습니다. 이러한 설명을 사용자나 이해관계자에게 제공하여, 편향을 식별하고 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일곱째, 명확한 책임과 거버넌스 구조를 설정해야 합니다. 편향과 공정성, 투명성, 그리고 책임을 관리하기 위한 역할과 책임을 정의해야 합니다. 또한, 사용자나 이해관계자가 편향에 대한 우려를 제기하거나 구제를寻求할 수 있는 경로를 마련해야 합니다.

마지막으로, 책임 있는 AI와 데이터 윤리의 문화를 조성해야 합니다. 모든 직원에게 AI 윤리와 편향 완화를 위한 교육과 훈련을 제공해야 합니다. 편향에 대한 우려를 공개적으로 논의하고, 보고할 수 있는 문화를 조성해야 합니다.

이러한最佳实践을 채택함으로써, 조직은 AI 시스템의 편향을 적극적으로 식별하고 완화할 수 있습니다. 그러나, 편향을 완전히 제거하는 것은 지속적인 과정입니다. AI 시스템이 발전하고 새로운 contexto에서 적용됨에 따라, 새로운 편향이 발생할 수 있습니다. 조직은 편향을 관리하고, 학습하고, 개선하는 데 계속해서 노력해야 합니다.

궁극적으로, AI 편향을 해결하는 것은 기술적인 문제가 아니라, 사회적이고 윤리적인 임무입니다. 이것은 AI를 사용하여 사람들의 삶에 영향을 미치는 결정이 공정하고 투명한 방식으로 이루어지도록 하는 것입니다.

앞으로, AI의 역할은 어떤 방식으로 바뀔까요?

앞으로, AI는 근본적으로 작업의 본질을 변화시킬 것입니다. 그러나, 이것은 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 보완하고 높이는 것입니다.

루틴적이고 반복적인 작업은 점점 더 자동화될 것입니다. 인간은 창의력, 비판적 사고, 그리고 감정 지능이 필요한 고가치 작업에 중점을 둘 수 있을 것입니다. AI는 아이디어, 분석, 그리고 의사 결정 지원을 위한 강력한 도구가 될 것입니다.

인간과 AI의 협력이 더 많아질 것입니다. AI는 데이터 집약적인 측면을 처리하고, 인간은 미묘한 이해와 윤리적 감독을 제공할 것입니다. 직무는 이 시너지 주변으로 재설계될 것입니다.

AI는 또한 더 개인화되고, 반응적이고, 예측 가능한 서비스를 가능하게 할 것입니다. 이것은 고객 지원에서 의료 제공까지 다양한 분야에서 적용될 수 있습니다. AI는 혁신을 驅動하고, 새로운 통찰력을 제공하며, 새로운 가치를 창출할 것입니다.

그러나, 이 전환에는 근로力的 재교육과 재훈련이 필요할 것입니다. 교육과 훈련의 역할은 근로력을 AI와 효과적으로 협력할 수 있도록 준비하는 데 중요할 것입니다.

궁극적으로, AI의 미래는 보완이 아니라, 인간의 잠재력과 가치를 높이는 것입니다. 인간과 기계의 공생 관계를 만들어서, 각자가 최선을 다하는 것입니다. 이 원칙을 중심으로 직무와 조직을 설계함으로써, 우리는 효율성, 혁신, 그리고 인간의 잠재력을 향상시키는 데 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.

AI가 가져올 변화를 준비하기 위해, 비즈니스에서는 지금 무엇을 해야 합니까?

AI가 가져올 변화를 준비하기 위해, 비즈니스에서는 다음을 해야 합니다:

• AI 전략을 개발하여 비즈니스 목표와 일치시키고, 주요 AI 적용 및 투자 분야를 식별합니다.
• 조직 전체에 AI 리터러시를 구축하여 모든 직원이 AI의 기본과 의미를 이해하도록 합니다.
• 데이터 인프라와 거버넌스를 투자하여 데이터 품질, 보안, 그리고 윤리적 처리를 보장합니다.
• 제어된 환경에서 AI를 실험하고, 성공을 확대합니다.
• 직무와 프로세스를 인간-AI 협력 주변으로 재설계하여, 인간의 능력을 보완하는 것을 중점으로 합니다.
• 직원을 재교육하고, 재훈련하여 “Humics”를 개발하고, AI와 효과적으로 협력할 수 있도록 합니다.
• 편향, 공정성, 투명성, 그리고 책임을 관리하기 위한 거버넌스 구조를 설정합니다.
• 시나리오 계획을 통해 시장, 비즈니스 모델, 그리고 근로력에 대한 AI의 파괴적인 영향을 예측하고, 적응합니다.
• 산업 동료, 학계, 그리고 정책 입안자와 협력하여 책임 있는 AI 개발과 배치를 형성합니다.
• 적응성과 학습을 중시하는 문화를 육성합니다.

이러한 단계를 취함으로써, 비즈니스에서는 AI의 잠재력과 도전을 준비할 수 있을 것입니다. 기술적인 문제만이 아니라, 인간의 잠재력과 가치를 높이는 데 AI의 힘을 활용하는 것입니다.

2024년 9월, 당신은 두 번째 책 IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence를 출판합니다. 이 책에 대해 더 알려주세요.

제 업계에서 두 번째 책 IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence는 AI 시대에서 인간이 어떻게 번영할 수 있는지에 대한 프레임워크를 제공합니다.

AI가 점점 더 많은 작업을 자동화하고, 비즈니스와 사회를 변화시키는 세계에서, 어떻게 하면 대체되지 않고, 번영할 수 있을까요? 어떻게 하면 직장을 보호하고, 비즈니스와 아이들을 보호할 수 있을까요? 그리고 집단적으로, 어떻게 하면 인간성을 보호할 수 있을까요?

이 책에서, 저는 20년 이상의 AI 연구와 실무 경험을 기반으로, 인간만이 할 수 있는 고유한 능력과 AI가 복제하기 어려운 능력을 培養하는 방법에 대한 비밀을 공개합니다. 저는 AI-Ready, Human-Ready, 그리고 Change-Ready가 되는 방법에 대한 안내를 제공합니다.

이 책을 통해, чит는 다음과 같은 것을 배울 수 있습니다:

• AI를 활용하여 삶, 일, 비즈니스를 강화하는 방법
• AI의 잠재적인 함정에서 자신과 가족을 보호하는 방법
• AI 시대에서 대체되지 않도록 필요한 기술을 개발하는 방법
• 회사를 IRREPLACEABLE 비즈니스로 변환하는 방법
• AI와 함께 번영할 수 있는 아이들을 키우는 방법
• 기술이 재정의하는 세계에서 자신의 고유한 목적을 발견하는 방법

이 책은 개인, 부모, 비즈니스 리더를 위한 필수 가이드입니다. AI는 목적지가 아니라, 인간의 잠재력을 실현하기 위한 수단입니다. 이 책은 당신이 AI를 활용하여 최고의 자신이 될 수 있도록 도와줄 것입니다.

이 인터뷰에 감사합니다. 저는 IRREPLACEABLE를 읽을 수 있기를 바랍니다. 이 책은 현재 예약 구매가 가능하며, Intelligent Automation은 오늘 구매할 수 있습니다.

읽는 분들은 Pascal Bornet 웹사이트를 방문하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.