경제경영
실행하는 AI 거버넌스
한상호
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| 듣기기능 | 미지원 | 파일정보 | |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 4.7 MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791139064759 | ||
책 소개
이 책은 두 유형의 독자를 함께 염두에 두었다. 이미 정보보안·품질·전략기획 업무를 해 온 실무자와 경영진, 그리고 새로 AI 거버넌스 업무를 맡은 담당자다. 두 집단의 경험 차이는 크다. 그래서 개념을 설명하되 설명만으로 끝내지 않고, 각 주제가 실제 정책·절차·기록으로 어떻게 이어지는지 보여주는 방식으로 구성했다.
ISO/IEC 42001은 조직이 AI를 책임 있게 관리하기 위한 경영시스템의 틀을 제시한다. 그러나 표준은 무엇을 갖춰야 하는지는 말해도 각 조직이 그것을 어떤 순서와 문서로 구현할지는 대신 결정해 주지 않는다. 이 책은 조문 해설보다 그 간극을 메우는 데 초점을 둔다. 점검표만 반복하기보다 판단 질문, 실행 절차, 비교표, 문서 예시와 심사 관점의 객관적 증거를 용도에 맞게 배치했다.
1~4장은 AI 거버넌스의 필요성, AI 위험의 특성, 규제, ISO/IEC 42001의 전체 구조를 다룬다. 5~13장은 조직상황·리더십·기획·지원·운용·성과평가·개선을 실제 구축 흐름과 연결하고, 14장은 12개월 로드맵과 모의 인증심사로 마무리한다. 장마다 목적이 다른 만큼 전개 방식도 달리했다.
표준 지식이 없다면 처음부터 순서대로 읽는 편이 좋다. 다른 ISO 경영시스템 경험이 있다면 필요한 장부터 찾아 읽어도 된다. 본문의 조직명·인물명·구체적 수치가 포함된 시나리오는 별도 표시가 없는 실제 사례와 구분하기 위해 제목에 “가상 사례”라고 표시한다. 가상 사례임을 장의 앞뒤에서 반복 고지하지는 않는다.
ISO/IEC 42001은 조직이 AI를 책임 있게 관리하기 위한 경영시스템의 틀을 제시한다. 그러나 표준은 무엇을 갖춰야 하는지는 말해도 각 조직이 그것을 어떤 순서와 문서로 구현할지는 대신 결정해 주지 않는다. 이 책은 조문 해설보다 그 간극을 메우는 데 초점을 둔다. 점검표만 반복하기보다 판단 질문, 실행 절차, 비교표, 문서 예시와 심사 관점의 객관적 증거를 용도에 맞게 배치했다.
1~4장은 AI 거버넌스의 필요성, AI 위험의 특성, 규제, ISO/IEC 42001의 전체 구조를 다룬다. 5~13장은 조직상황·리더십·기획·지원·운용·성과평가·개선을 실제 구축 흐름과 연결하고, 14장은 12개월 로드맵과 모의 인증심사로 마무리한다. 장마다 목적이 다른 만큼 전개 방식도 달리했다.
표준 지식이 없다면 처음부터 순서대로 읽는 편이 좋다. 다른 ISO 경영시스템 경험이 있다면 필요한 장부터 찾아 읽어도 된다. 본문의 조직명·인물명·구체적 수치가 포함된 시나리오는 별도 표시가 없는 실제 사례와 구분하기 위해 제목에 “가상 사례”라고 표시한다. 가상 사례임을 장의 앞뒤에서 반복 고지하지는 않는다.
목차
1장. AI 거버넌스의 개념과 필요성
1. 실제 사고가 던지는 질문: AI의 답변은 누가 책임지는가?
2. AI 거버넌스란 무엇인가?
3. 왜 지금 필요한가: AI 도입 속도보다 통제 속도가 느리다
4. 실제 사고가 보여주는 두 가지 통제 실패
5. 왜 ISO/IEC 42001인가: 원칙을 실행체계로 바꾸는 틀
6. 핵심 정리
참고문헌
2장. AI 시스템과 위험을 이해하는 법
1. 전통 소프트웨어와 AI의 차이에서 위험을 읽다
2. AI 시스템이 왜 다른가: 전통 소프트웨어와의 차이
3. 위험을 찾는 두 단계: 책임 구조와 사용 맥락
4. 첫 위험 식별을 위한 질문 세트
5. 예측모델 실패에서 무엇을 배울 것인가?
6. 핵심 정리
참고문헌
3장. AI 규제와 국제 프레임워크
1. 우리 조직에 어떤 AI 규제가 적용되는가?
2. 규제 지도를 읽는 법: 위험, 역할, 투명성
3. 적용 규제를 판단하는 의사결정 흐름
4. 가상 사례: △△헬스케어의 적용 규제 판단
5. 핵심 정리
참고문헌
4장. ISO/IEC 42001과 AI 경영시스템
1. PDCA로 먼저 보는 ISO/IEC 42001 전체 지도
2. 표준의 성격: 기술 규격이 아니라 경영시스템
3. ISO/IEC 42001을 한 장의 지도로 읽기
4. 다른 경영시스템 표준과의 관계: 왜 낯설지 않은 구조인가?
5. 도입 전에 결정할 세 가지
6. 가상 사례: ◇◇정밀의 도입 결정
7. 핵심 정리
참고문헌
5장. 조직 상황, 이해관계자와 적용범위
1. 적용범위 선언문에서 거꾸로 시작한다
2. 범위를 결정하기 위한 네 가지 요구사항
3. 적용범위 선언문을 만드는 순서
4. 가상 사례: ◎◎물산의 적용범위 설정
5. 핵심 정리
참고문헌
6장. 리더십, 정책, 역할과 책임
1. 형식적인 AI 정책이 실패하는 이유
2. ISO 5장 해설: 승인보다 실행을 묻는다
3. 실행 설계: 정책·역할·보고 경로를 연결한다
4. 가상 사례: 선언문을 운영체계로 바꾸는 과정
5. 핵심 정리
참고문헌
7장. AI 인벤토리와 위험등급 분류
1. 조직에 숨어 있는 AI부터 찾는다
2. 무엇을 목록에 넣고 어떻게 등급을 나눌 것인가?
3. 인벤토리 작성 순서: 찾기 → 등록 → 등급 → 재분류
4. 가상 사례: ◆◆테크의 첫 AI 인벤토리
5. 핵심 정리
참고문헌
8장. AI 위험평가와 영향평가
1. 위험평가 워크숍은 어떤 순서로 진행되는가?
2. 위험평가·위험처리·영향평가의 관계
3. 위험평가 워크숍 6단계
4. 가상 사례: ▽▽캐피탈의 위험평가와 영향평가
5. 핵심 정리
참고문헌
9장. 지원체계: 자원, 역량, 소통과 문서
1. 심사원은 정책보다 실행 증거를 본다
2. 지원 조항이 요구하는 네 가지 기반
3. 객관적 증거를 만드는 지원체계
4. 가상 사례: ◐◐제약의 역량·문서 체계 정비
5. 핵심 정리
참고문헌
10장. AI 생애주기와 데이터·모델 통제
1. AI는 기획부터 폐기까지 관리해야 한다
2. 생애주기와 데이터 통제를 연결해서 읽기
3. 생애주기별 통제: 기획에서 폐기까지
4. 가상 사례: ▲▲농산의 데이터 출처 문제
5. 핵심 정리
참고문헌
11장. 공급자, 생성형 AI와 제3자 위험
1. 공급자 위험은 선정 단계에서 시작된다
2. 공급자 관리와 생성형 AI 위험을 연결한다
3. 공급자 관리 5단계: 선정 → 계약 → 도입 → 운영 → 종료
4. 가상 사례: ◈◈로펌의 생성형 AI 리스크
5. 핵심 정리
참고문헌
12장. 성과평가, 내부심사와 경영검토
1. 측정하지 않으면 경영시스템은 서류로 남는다
2. ISO 9장 해설: 측정에서 경영 판단까지
3. 실행 순서: 측정 → 내부심사
1. 실제 사고가 던지는 질문: AI의 답변은 누가 책임지는가?
2. AI 거버넌스란 무엇인가?
3. 왜 지금 필요한가: AI 도입 속도보다 통제 속도가 느리다
4. 실제 사고가 보여주는 두 가지 통제 실패
5. 왜 ISO/IEC 42001인가: 원칙을 실행체계로 바꾸는 틀
6. 핵심 정리
참고문헌
2장. AI 시스템과 위험을 이해하는 법
1. 전통 소프트웨어와 AI의 차이에서 위험을 읽다
2. AI 시스템이 왜 다른가: 전통 소프트웨어와의 차이
3. 위험을 찾는 두 단계: 책임 구조와 사용 맥락
4. 첫 위험 식별을 위한 질문 세트
5. 예측모델 실패에서 무엇을 배울 것인가?
6. 핵심 정리
참고문헌
3장. AI 규제와 국제 프레임워크
1. 우리 조직에 어떤 AI 규제가 적용되는가?
2. 규제 지도를 읽는 법: 위험, 역할, 투명성
3. 적용 규제를 판단하는 의사결정 흐름
4. 가상 사례: △△헬스케어의 적용 규제 판단
5. 핵심 정리
참고문헌
4장. ISO/IEC 42001과 AI 경영시스템
1. PDCA로 먼저 보는 ISO/IEC 42001 전체 지도
2. 표준의 성격: 기술 규격이 아니라 경영시스템
3. ISO/IEC 42001을 한 장의 지도로 읽기
4. 다른 경영시스템 표준과의 관계: 왜 낯설지 않은 구조인가?
5. 도입 전에 결정할 세 가지
6. 가상 사례: ◇◇정밀의 도입 결정
7. 핵심 정리
참고문헌
5장. 조직 상황, 이해관계자와 적용범위
1. 적용범위 선언문에서 거꾸로 시작한다
2. 범위를 결정하기 위한 네 가지 요구사항
3. 적용범위 선언문을 만드는 순서
4. 가상 사례: ◎◎물산의 적용범위 설정
5. 핵심 정리
참고문헌
6장. 리더십, 정책, 역할과 책임
1. 형식적인 AI 정책이 실패하는 이유
2. ISO 5장 해설: 승인보다 실행을 묻는다
3. 실행 설계: 정책·역할·보고 경로를 연결한다
4. 가상 사례: 선언문을 운영체계로 바꾸는 과정
5. 핵심 정리
참고문헌
7장. AI 인벤토리와 위험등급 분류
1. 조직에 숨어 있는 AI부터 찾는다
2. 무엇을 목록에 넣고 어떻게 등급을 나눌 것인가?
3. 인벤토리 작성 순서: 찾기 → 등록 → 등급 → 재분류
4. 가상 사례: ◆◆테크의 첫 AI 인벤토리
5. 핵심 정리
참고문헌
8장. AI 위험평가와 영향평가
1. 위험평가 워크숍은 어떤 순서로 진행되는가?
2. 위험평가·위험처리·영향평가의 관계
3. 위험평가 워크숍 6단계
4. 가상 사례: ▽▽캐피탈의 위험평가와 영향평가
5. 핵심 정리
참고문헌
9장. 지원체계: 자원, 역량, 소통과 문서
1. 심사원은 정책보다 실행 증거를 본다
2. 지원 조항이 요구하는 네 가지 기반
3. 객관적 증거를 만드는 지원체계
4. 가상 사례: ◐◐제약의 역량·문서 체계 정비
5. 핵심 정리
참고문헌
10장. AI 생애주기와 데이터·모델 통제
1. AI는 기획부터 폐기까지 관리해야 한다
2. 생애주기와 데이터 통제를 연결해서 읽기
3. 생애주기별 통제: 기획에서 폐기까지
4. 가상 사례: ▲▲농산의 데이터 출처 문제
5. 핵심 정리
참고문헌
11장. 공급자, 생성형 AI와 제3자 위험
1. 공급자 위험은 선정 단계에서 시작된다
2. 공급자 관리와 생성형 AI 위험을 연결한다
3. 공급자 관리 5단계: 선정 → 계약 → 도입 → 운영 → 종료
4. 가상 사례: ◈◈로펌의 생성형 AI 리스크
5. 핵심 정리
참고문헌
12장. 성과평가, 내부심사와 경영검토
1. 측정하지 않으면 경영시스템은 서류로 남는다
2. ISO 9장 해설: 측정에서 경영 판단까지
3. 실행 순서: 측정 → 내부심사