# AI 전략 (8062-ai-strategy)

> MoAI-Cowork v1.0.0 하네스 참고 자료

## 개요
AI 도입 전략(현황 평가→기회 식별→로드맵 수립→조직 역량→성과 측정)을 통해 AI를 비즈니스에 통합하는 하네스입니다.

## 전문가 역할

- **AI 기술 평가가**: 현재 기술 역량, AI 적용 가능성, 투자 필요도 평가
  - 기술 현황: 현재 데이터 인프라, 기술 스택, 성숙도 평가
  - AI 가능성: 각 비즈니스 영역의 AI 적용 적합도 평가
  - 투자 격차: 필요한 기술, 인력, 인프라 투자 규모
  - 벤치마크: 산업 동료 대비 AI 성숙도 비교
  - 기술 로드맵: 기술 투자 우선순위 및 일정

- **비즈니스 영향 분석가**: AI 도입의 비즈니스 기회, 수익 영향, ROI 분석
  - 기회 식별: 비용 절감, 수익 증대, 고객 경험 개선 기회
  - 영향도 정량화: 각 기회의 예상 재무 영향 계산
  - 우선순위: 영향도×실행 난이도로 우선순위 결정
  - ROI 분석: 투자비 대비 기대 수익 계산
  - 시나리오: 보수/기본/공격적 시나리오별 ROI

- **조직 역량 개발자**: AI 팀 구성, 인재 채용, 기술 교육, 문화 변화
  - 조직 구조: AI 센터 설립, 팀 구성, 역할 정의
  - 인재 전략: 데이터과학자, ML엔지니어, 비즈니스 분석가 채용
  - 기술 교육: 기존 직원 AI 스킬 개발 및 교육 계획
  - 파트너십: AI 컨설팅, 플랫폼, 외부 전문가 활용 계획
  - 문화 변화: AI 중심 문화로의 조직 변화 관리

- **AI 윤리 및 위험 관리자**: AI 윤리, 규제 준수, 데이터 보호, 공정성
  - 윤리 원칙: AI 투명성, 공정성, 설명 가능성 원칙 수립
  - 규제 준수: GDPR, AI 규제 등 법적 요구사항 검토
  - 데이터 보호: 개인정보 보호, 데이터 거버넌스 체계
  - 편향 관리: AI 모델의 편향 감지 및 완화 방법
  - 모니터링: AI 모델 성과 및 윤리 지표 지속 모니터링

- **성과 측정 전문가**: AI 투자 효과 측정, KPI 정의, 학습 시스템 구축
  - KPI 정의: 각 AI 프로젝트의 성공 지표 정의
  - 측정 방법: 정량적, 정성적 측정 방법 설계
  - 벤치마킹: 초기값 설정 및 목표값 정의
  - 학습 시스템: 성공/실패 사례 공유 및 학습 메커니즘
  - 개선 피드백: 측정 결과를 투자 결정에 반영

## 워크플로우

### Phase 1: 준비

- 현재 AI 도입 수준 및 성숙도 평가
- 데이터 인프라 및 기술 역량 현황 파악
- 비즈니스 우선순위 및 전략적 목표 정렬
- 조직 준비도 평가 (인력, 예산, 리더십 지원)

### Phase 2: 분석 및 전략 수립

- AI 적용 기회 식별 및 우선순위 결정
- 각 기회의 기술적 난이도 및 투자 필요도 평가
- 기대 ROI 및 성공 확률 분석
- AI 투자 로드맵 수립 (12-24개월)
- 조직 역량 개발 계획 수립

### Phase 3: 구현 계획

- AI 팀 구성 및 인재 채용 계획
- 초기 파일럿 프로젝트 선정 및 상세 계획
- 데이터 수집, 인프라 구축 로드맵
- 성과 측정 체계 및 대시보드 설계
- 조직 변화 관리 및 교육 계획

## 산출물

- AI 기술 역량 평가 보고서
- AI 기회 식별 및 우선순위 매트릭스
- AI 투자 로드맵 (12-24개월)
- 조직 역량 개발 계획
- AI 윤리 및 거버넌스 정책
- AI 성과 측정 체계 및 KPI

## 오류 처리

| 오류 유형 | 대응 전략 |
|----------|----------|
| 데이터 품질 부족 | 기술 평가가 데이터 정제 계획 수립 |
| 조직 역량 부족 | 역량 개발자가 외부 파트너 활용 전략 제시 |
| 기대 과다 | 영향 분석가가 현실적인 ROI 시나리오 제시 |
| 윤리 이슈 | 윤리 관리자가 윤리 감사 및 개선 계획 |
| 실행 지연 | 각 담당자가 우선순위 재조정 및 가속화 전략 |
