전통 전략 vs 신기술? 이제는 AI와 포터 모델의 융합 시대

---

마이클 포터의 전통적 경쟁 전략 이론을 기반으로, AI기술이 기업전략에 어떻게 통합될 수 있는지를 분석한다.
5 Forces 모델과 가치사슬 분석에 AI 기술(예측 분석, 자동화, 고객 세분화 등)을 통합함으로써 기존 전략 프레임의 정적 한계를 보완하고, 실시간 실행 전략으로 진화시키는 과정을 구체적인 사례와 함께 탐색했다.
아마존, 스타벅스, KT, 현대자동차 등 글로벌 및 국내 기업 사례를 통해 AI 기술이 전략 수립뿐만 아니라 실행, 평가, 조정까지 어떤 방식으로 작동하는지를 확인했다.
이를 바탕으로 AI 도입 초기 기업들이 적용 가능한 3단계 액션 플랜을 제시하며, AI가 전략의 대체가 아닌 실행을 위한 실질적 도구임을 강조한다.

---

1. 시작하며

요즘 기업들 진짜 머리 아플 거야.
기술은 하루가 다르게 바뀌고, 시장 경쟁은 더 치열해지고… 거기다 AI라는 거대한 변수까지 등장했지. 🤖🌪️

그런데 말야, 이럴 때일수록 돌아봐야 할 게 있어.
바로 전통적인 전략의 힘, 그중에서도 마이클 포터의 경쟁 전략 모델 말이야.
이 모델은 1980년대부터 지금까지도 여전히 유효한 프레임이야. 근데 그게 AI와 만나면 어떻게 될까? 💡

🔴 요즘 기업들이 겪는 가장 현실적인 고민이 이거야:

“AI 도입은 했는데…
도대체 어디서, 어떻게 써야 전략적으로 효과적일까?”

AI 기술은 분명 강력한 무기가 될 수 있어.
근데 그게 정확한 방향 없이 도입되면?
오히려 리스크만 키우게 돼. ❌

📌 그래서 이 에세이에서 나는 전통 전략의 대표주자인 포터의 경쟁 전략 모델과 AI 기술이 만났을 때 생기는 전략적 융합을 아주 구체적으로, 실전 중심으로 풀어볼 거야.

💬 그 과정에서 이런 질문들을 중심에 둘 거고:
• AI는 포터 모델의 어느 부분을 보완해줄 수 있을까?
• AI 도입 초기 기업은 어떤 식으로 실행 플랜을 짜야 할까?
• 그 실행이 실제로 성과로 이어지려면 어떤 조건이 필요할까?

✨ 목표는 딱 하나야:

“이 글을 읽은 사람이, 당장 내일 AI 전략 회의에서 말할 수 있는 실전 지식 얻기.”

그럼 지금부터, 이론부터 사례, 그리고 실행 전략까지
한 번에 정리해보자. 💼📈

---

2. 문헌 검토 (Literature Review)

🔹 포터의 경쟁 전략 이론 개요

📌 마이클 포터(Michael E. Porter)가 만든 경쟁 전략(Competitive Strategy) 모델은
기업이 어떤 산업 환경 속에서도 지속가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕는 틀이야.

🔑 핵심 구성은 두 가지:

1. 5 Forces(다섯 가지 경쟁 요인) 분석
• 기존 경쟁자(Rivalry among competitors)
• 신규 진입자(Threat of new entrants)
• 대체재(Threat of substitutes)
• 공급자의 힘(Bargaining power of suppliers)
• 구매자의 힘(Bargaining power of buyers)

2. 가치사슬(Value Chain) 분석
• 기업 내부의 활동들을 세분화하여 어디서 경쟁력을 만들 수 있는지 분석하는 방법이지

💬 포터는 “모든 산업은 이 다섯 가지 힘의 조합으로 움직인다”고 했어.
그래서 이 모델은 지금도 산업 구조 분석의 기본 도구로 많이 쓰이고 있어.

하지만…
🔴 이 모델에는 한 가지 큰 한계가 있어.

“시장 변화가 느렸던 시대엔 효과적이었지만, 지금처럼 불확실성과 속도가 핵심인 시대엔 적용이 어렵다”는 비판이지.

특히 AI처럼 실시간 의사결정과 자동화가 필수인 시대엔
정적인 분석 프레임만으로는 대응이 어려워졌어.

그래서 나오는 말이 있어:
“이제는 전략이 ‘고정된 계획’이 아니라,
지속적으로 업데이트되는 실시간 설계여야 한다.”

🔹 AI 기술 및 디지털 전환 관련 문헌

AI 관련 문헌에서는 요즘 자주 나오는 키워드들이 있어:
• 자동화(Automation)
• 예측 분석(Predictive analytics)
• 자율 의사결정 시스템(Autonomous decision-making)
• 고객 맞춤형 추천 시스템(Personalization)

✨ 이 기술들은 단순히 ‘도구’가 아니라
전략을 다르게 설계하게 만드는 요인이 됐어.

📖 삼성 SDS 보고서(2023)는
“AI는 경쟁 전략을 다시 쓰게 만든다.
특히 ‘누가 더 정확하고 빠르게 고객 니즈를 예측하느냐’가 핵심”이라고 말해.

또한 SAP, Deloitte, IBM 같은 글로벌 컨설팅 기업들도
디지털 전환 보고서에서 반복해서 말하는 키워드가 있어:

✅ “데이터 기반 의사결정”
✅ “실시간 운영 효율성 확보”
✅ “AI와 인간 전문가의 협업 모델 설계”

즉, AI는 포터의 전략 이론을 대체하는 게 아니라,
‘강화하고 진화시킬 수 있는 파트너’로 작용할 수 있다는 거야. 🔁

🔹 이론의 재해석과 액션 플랜 필요성

이제 기업이 단순히 “우리 포지셔닝은 뭐야?”라고 묻는 시대는 지났어.
대신 이런 질문이 필요해:

💬 “우리의 경쟁 전략에 AI를 어떻게 접목시켜야 하지?”
💬 “어느 Force부터 AI로 강화하는 게 효과적일까?”
💬 “AI가 고객 행동을 예측하게 만든다면, 가치사슬 중 어디에 먼저 적용하지?”

🔴 문제는…
기업들이 이걸 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 모른다는 점이야.

그래서 필요한 게 바로:

“포터 전략 × AI 기술 융합 기반 액션 플랜”

즉, 전략은 있는데 기술이 없거나
기술은 있는데 전략이 없다면
그건 절반짜리 대응일 뿐이야. ❌

📌 지금부터의 장에서는, 그 ‘전략적 설계도’를 본격적으로 그려볼게. AI 기술 요소들이 포터의 모델에 어떻게 실전적으로 결합되는지 살펴보자.

---

3. 이론적 프레임워크 (Theoretical Framework)

🔹 포터의 경쟁 전략 모델 재정리

포터의 ‘5 Forces’ 모델은 여전히 유효하지만,
요즘 같은 데이터 중심 시대엔 조금 다른 시선이 필요해.

그래서 각 Force를 AI의 관점에서 다시 해석해볼게. 🔍
1. 기존 경쟁자(Rivalry among competitors)
• AI는 실시간 경쟁사 데이터 분석과 시장 동향 예측을 가능하게 해
• 가격, 제품 출시 주기, 마케팅 트렌드 등을 자동으로 수집 → 전략 조정 가능

2. 신규 진입자(Threat of new entrants)
• AI는 진입 장벽을 강화할 수 있어
• 예: 머신러닝 기반의 고객 경험 개선, 자동화된 운영 시스템 등은 모방이 어려움
• 즉, ‘기술 진입장벽’이 생기는 거지

3. 대체재의 위협(Threat of substitutes)
• AI는 고객 선호 데이터를 분석해서, 대체재에 대응하는 제품/서비스 개선에 활용돼
• 예: 넷플릭스는 추천 알고리즘으로 유튜브나 디즈니+ 같은 대체재에 대응함

4. 공급자의 교섭력(Bargaining power of suppliers)
• AI는 공급망 데이터 분석과 위험 예측에 탁월해
• 예: 리스크 발생 가능성을 조기에 탐지해서, 대체 공급처를 미리 확보 가능

5. 구매자의 교섭력(Bargaining power of buyers)
• 고객의 구매 패턴, 가격 민감도, 이탈 가능성을 예측해서
• 개인화 마케팅, 차별적 가격 정책 설계 가능
• 충성도 높은 고객 유지 전략에 효과적임

✨ 이렇게 보면, AI는 ‘5 Forces’를 약화시키는 게 아니라
각 요소를 정밀하게 분석하고 대응할 수 있게 도와주는 도구야.

🔹 AI 기술 요소와 포터 모델 통합

그럼 이제 실제로 AI가 어떤 기술로 작동하는지를 보자.

✅ 즉, 포터의 전통 전략에 AI 기술을 ‘붙이는 게’ 아니라,
‘녹여서 구조를 재설계하는 것’이 핵심이야.

🔹 통합 모델 다이어그램: 전략 + 기술 = 경쟁력

💡 실제 실행 단계에서 AI는 두 가지 방향으로 쓰일 수 있어:
1. 전략 수립의 보조 도구 (예: 시장 분석, 트렌드 탐색)
2. 전략 실행의 자동화 수단 (예: 마케팅 자동화, 재고 최적화)

그리고 이 두 가지는 실시간 피드백 루프를 통해 연결되어야 진짜 효과가 나.

📌 여기서 중요해지는 건:

“기업이 AI 도입을 전략과 분리된 IT 시스템으로 보는 순간, 투자는 했는데 효과가 없는 상황이 생긴다.”

그래서 이 글의 핵심은, AI 기술을 ‘경쟁 전략의 프레임’ 안에 통합시키는 걸 전제로 해. 🔁

---

4. 연구 방법 (Research Methodology)

🔹 자료 수집 및 분석 전략

이번 분석에서 나는 문헌 연구 + 사례 중심 분석이라는
혼합적 접근법을 사용할 거야. ✅

📌 자료 출처는 다음과 같이 구성돼:
• 학술 데이터베이스
• 산업 보고서
• 각종 보도자료와 뉴스 및 인터뷰
• 기업 IR 자료

이 자료들을 기반으로
1. 포터 모델과 AI 기술의 융합 가능성을 문헌으로 정리하고
2. 실제 기업들이 어떤 방식으로 그 융합을 실천했는지 사례 분석을 진행해

📌 분석 방법은 크게 두 가지야:
• 정성적 분석: 기업 전략과 AI 도입 맥락 간의 서사적 해석
• 정량적 분석: 실행 전후의 매출 변화, 고객 이탈률, AI ROI 등 수치 기반 비교

🔹 사례 선정 기준 및 이유

사례는 그냥 유명한 회사 골라서 쓰는 게 아니고,
아래 기준에 맞는 기업만 골랐어🔎

✅ 전통적 산업 구조를 갖고 있으면서도
✅ 최근 AI 기술을 전략적 도구로 도입했으며
✅ 그 결과에 대한 성과 또는 시사점을 명확히 보여주는 사례

💡 그래서 선택한 대표 기업은 다음과 같아:
• 아마존(Amazon): 가치사슬 전반에 AI를 녹여낸 대표주자
• KT: 국내 기업 중 AI 도입을 통한 고객 분석과 서비스 전략에 집중
• 스타벅스: AI 기반 추천 시스템과 공급망 분석을 통한 경쟁 우위 창출 사례
• 현대자동차: 제조업 기반 AI 최적화 시스템과 포터의 가치사슬 모델 통합 시도

🔹 액션 플랜 도출 절차

자, 그럼 가장 중요한 부분이야.
이 글의 핵심 목적인“AI 시대에 맞춘 실질적인 액션 플랜”은 어떻게 도출하느냐?

과정은 아래와 같아:
1. 🔍 환경 분석
• 포터 모델을 기반으로 한 경쟁 환경 진단
• 기업의 디지털 역량 수준과 AI 준비도 점검
2. 🧩 전략 요소 분해
• 5 Forces 각각에 맞는 AI 도입 포인트 추출
• 내부 가치사슬에서 디지털 전환 우선 영역 도출
3. 🛠️ 단계별 실행 로드맵 구성
• AI 도입의 초기 테스트 → 전사 확산 → 지속적 모니터링까지
• 각 단계별 KPI, 리스크 관리 방안 함께 제시
4. 📈 성과 분석 체계 구축
• 실행 전후 성과 비교를 위한 메트릭 설정
• 비용/성과, 고객 반응, 운영 효율성 등 다양한 지표 포함

✨ 이 모든 단계는 실제 기업 환경에서도 즉시 적용 가능한 형태로 제안될 거야.

---

5. 사례 연구 및 실증적 증거 (Empirical Evidence & Case Studies)

🔹 아마존(Amazon) – AI 기반 가치사슬의 완성

✅ 포터 모델 적용 포인트: 공급자 통제력, 기존 경쟁자, 구매자 대응

아마존은 AI를 단순히 “서비스 자동화”에만 쓰는 게 아니야. AI 기술을 가치사슬 전체에 침투시켜서 경쟁 우위를 전면 재설계한 대표적 기업이지. 💼🤖

📌 실행 예시:
• 수요 예측 AI: 판매 예측 정확도 상승 → 재고 비용 절감
• 개인화 추천 시스템: 고객 만족도 및 재구매율 상승
• 물류 자동화 로봇(AI 기반): 주문 처리 시간 단축 + 운영비 절감

🔴 특히 ‘공급자 교섭력’을 AI로 극복한 사례는 인상 깊어.

아마존은 자사 브랜드(Amazon Basics)를 통해 공급망을 직접 소유하거나 통제함으로써, 원가절감 + 공급자 의존도 감소라는 전략적 이득을 취했어.

🔹 KT – 고객 중심 AI 전략으로 구매자 교섭력 대응

✅ 포터 모델 적용 포인트: 구매자의 힘, 신규 진입자 견제

KT는 국내 대표 통신기업이지만, 최근 몇 년간 AI 기술을 핵심 전략 도구로 사용하고 있어.

📌 실행 사례:
• AI 컨택센터: 고객 이탈률 감소 + 상담 품질 향상
• 지능형 트래픽 분석 시스템: 네트워크 안정성과 품질 동시 개선
• AI 기반 고객 세분화: 타겟 광고 최적화 및 마케팅 비용 절감

✨ 이 전략은 “구매자 교섭력”에 대한 AI 대응 방식이야.

고객을 더 깊이 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공하면
고객 충성도는 높아지고, 가격 민감도는 낮아져.

결과적으로 KT는 AI를 통해 경쟁자와의 차별화를 고객 데이터 중심으로 만들어낸 사례야.

🔹 스타벅스 – AI와 포지셔닝 전략의 접목

✅ 포터 모델 적용 포인트: 기존 경쟁자, 대체재의 위협

스타벅스는 커피만 파는 회사가 아니야.
소비자 경험을 설계하는 데이터 기업이라고도 불려.

📌 실행 요소:
• AI 기반 Deep Brew 시스템: 매장 운영, 재고, 고객 선호도 실시간 분석
• 개인화 앱 추천: 리워드 프로그램 기반 소비 유도
• 신제품 테스트 예측 모델: 실패 확률 최소화

💬 이 전략은 ‘대체재 위협’에 대한 AI 방어 전략으로 볼 수 있어.

고객을 더 잘 이해할수록, 더 적절한 제품과 서비스를 제공할 수 있어.
그러면 굳이 다른 브랜드로 이탈할 이유가 사라지지. ✅

🔹 현대자동차 – AI로 전통 제조업의 가치사슬 혁신

✅ 포터 모델 적용 포인트: 가치사슬 전체, 공급자와 경쟁자 대응

현대자동차는 제조업이라는 특성상 AI 기술 도입이 느릴 거라고 생각할 수 있지만, 실제론 디지털 전환에 가장 적극적인 기업 중 하나야.

📌 주요 전략:
• 스마트 팩토리 시스템: AI 기반 품질관리 및 공정 자동화
• AI 기반 수요 예측 시스템: 생산 계획 최적화
• 공급망 위험 감지 시스템: 부품 수급 지연을 미리 예측

이 사례는 ‘가치사슬 분석’에서
AI 기술이 모든 활동 영역에 통합될 수 있음을 보여주는 좋은 예야. 🔁

📌 사례 요약 정리

---

6. 액션 플랜: AI 시대 대응 실행 로드맵
(Action Plan for Real-World AI Integration)

🔹 현황 분석 (Situation Assessment)

AI 도입을 아무 준비 없이 시작하면 실패 확률이 높아.
그래서 첫 단계는 반드시 내부 진단이야. 🔍

📌 진단 항목:
• 현재 사업 환경의 5 Forces 분석
• 기업의 디지털 전환 수준(Digital Maturity)
• 데이터 수집/활용 인프라 여부 (예: CRM, ERP, 데이터 레이크 등)
• 조직 구성원의 AI 이해도와 협업 수준

✨ 이걸 기반으로 우선순위를 정리해야 해.
어디서부터 AI를 적용해야 가장 빠르게 효과가 날지를 정하는 거지.

🔹 단계별 실행 계획

이제 본격적으로 실행 플랜! AI 도입은 크게 3단계로 나눌 수 있어

✅ 1단계 – 전략 수립 & 진단
• 포터 모델의 각 요소(5 Forces, 가치사슬)에 AI 기술을 어떻게 적용할지 매핑
• 어떤 데이터를 확보하고, 어디에 기술을 쓸 수 있을지 탐색
• 필요한 솔루션(예: 예측 분석 도구, 자동화 플랫폼) 리스트업
• 실행 시나리오 초안 구성 (예: 고객 분석 → 마케팅 자동화 순)

📌 핵심 KPI 예시:
• AI ROI 예상치
• 도입 전후 예측 정확도 차이
• 조직 내 AI 이해도 향상율 (설문 활용 가능)

✅ 2단계 – 실행 및 도입
• 우선순위 영역에 파일럿 프로젝트 실시
• 예: 고객 세분화 + 타겟 마케팅 자동화
• 사용 툴: 머신러닝 툴킷, 고객 행동 예측 알고리즘, 추천 시스템 등
• 도입 후 내부 사용자 피드백 수집 및 튜닝

📌 실행 도구 예시:
• Tableau / Power BI 대시보드
• Google AutoML / Amazon SageMaker
• 고객 행동 분석 시스템 (CRM 기반)

✅ 3단계 – 확대 및 통합
• 파일럿에서 나온 성과 기반으로 적용 범위 확대
• 전사적 업무 프로세스에 AI 통합 (특히 운영, 마케팅, 고객 지원 등)
• 성과 관리 체계 도입: 주간/월간 리뷰, 리스크 모니터링

📌 모니터링 지표:
• 고객 반응률 (CTR, 전환율 등)
• 프로세스 효율성 개선율
• 비용 절감 효과 vs 기술 유지비

🔹 실행 도구 & 메트릭 설계

💡 AI 도입이 성공하려면 단순 ‘도입’이 아니라 지속적으로 모니터링할 수 있는 도구와 지표가 필요해.

📌 도구 예시:
• KPI 대시보드 (Power BI, Google Looker 등)
• 행동 로그 기반 실시간 분석 시스템
• 자동화된 리포트 생성 시스템

📌 핵심 메트릭:
• AI 적용 후 평균 응답 속도
• 예측 정확도 변화율
• 업무 자동화율 (RPA 적용 비율)
• 고객 만족도 (CSAT, NPS 등)

🔹 리스크 관리 & 조정 전략

AI 도입에는 리스크도 따라와. 그걸 무시하면 큰 낭패를 볼 수 있어. ❗

📌 예상되는 리스크:
• 데이터 부족 / 품질 저하
• 조직 내부 저항
• AI 오작동으로 인한 오류 판단

📌 대응 방안:
✅ AI 윤리 가이드라인 사전 구축
✅ 지속적 데이터 정제 및 검증 시스템 운영
✅ 내부 교육 프로그램 (AI 리터러시 향상 워크숍)
✅ 시나리오별 대응 프로토콜 구축

🔹 단계별 실행 결과 종합

AI 기반 실행 로드맵을 통해 알 수 있는 건 딱 하나야:

🔴 “전략 없이 기술만 도입하면 성공하기 어렵다.”
기술 도입의 성공 여부는 결국, 전략과 기술의 설계·실행이 얼마나 정렬돼 있느냐에 달려 있어.

📌 사례 요약:
• 아마존: 가치사슬 전반에 AI 적용 → 비용 절감 + 고객 만족 상승
• KT: 고객 분석 기반 타겟팅 → 이탈률 감소 + 마케팅 효율 증가
• 스타벅스: 개인화 전략 → 브랜드 충성도 확보
• 현대차: 공급망 최적화 → 생산 효율 + 위기 대응력 강화

이처럼 AI는 단순히 ‘효율’이 아니라 새로운 경쟁 우위를 창출하는 핵심 자산으로 작용했어.

🔹 전통 이론과 액션 플랜의 시너지

마이클 포터의 전략 이론은 여전히 경쟁 환경을 분석하고,
시장 내 위치를 설계하는 데 탁월한 도구야. 🧠

하지만 포터가 활동하던 1980년대와는 달리, 요즘은 데이터가 쏟아지고, 시장 반응이 실시간으로 바뀌는 시대지.

✨ 그래서 AI는 포터 이론의 정적 분석 한계를 보완해주는 ‘실시간 전략 실행 장치’가 돼.

📌 결합이 필요한 이유:
• 포터: 구조 중심 → ‘분석’에 강함
• AI: 흐름 중심 → ‘실행’에 강함

🔑 둘을 융합하면?

“어디에 집중해야 하는지(분석)” + “어떻게 행동할지(실행)”를 함께 설계할 수 있어.

이게 바로 이 글의 핵심 메시지 중 하나야.

🔹 향후 발전 방향과 정책 제언

AI 기술은 앞으로도 계속 진화할 거야.
특히 생성형 AI, 협업형 AI, 자율 의사결정 시스템은 포터 전략을 더욱 실시간화하고, 정교화할 도구가 될 수 있어.

📌 향후 전략 제언:
• 기업은 AI 기술을 단기 ROI 중심이 아닌, 중장기 전략 자산으로 봐야 해
• AI 인재를 ‘기술 인력’이 아닌 ‘전략 설계 파트너’로 포함시켜야 해
• 국가 정책 차원에서도 중소기업 맞춤형 AI 전략 툴킷을 개발/배포할 필요가 있어

💬 결국 전략이란, ‘선택과 집중’의 예술이야.
AI는 그 선택을 더 똑똑하게, 빠르게 해주는 도구일 뿐이지.
도구보다 중요한 건 방향이고, 방향은 결국 사람이 정해.

---

7. 마무리하며

우리는 지금 전략과 기술이 같은 무대에서 춤추는 시대에 살고 있어.
마이클 포터가 말한 경쟁 전략은 아직도 유효하지만, 그 프레임 안에서 기술을 같이 설계하지 않으면 한계가 분명해.

🔴 AI는 단순한 기술 그 이상이야. 이제는 ‘전략 실행 도구’로 진화했거든.

이 글에서 우리는 다음을 확인했지:
✅ 포터의 5 Forces와 가치사슬은 AI 기술과 만나면 더 똑똑한 분석과 실행을 가능하게 하고,

✅ 아마존, KT, 스타벅스, 현대차 같은 사례들은
전통 전략과 기술이 결합했을 때 어떤 경쟁 우위가 만들어지는지를 보여줬어.

📌 핵심은 “무엇을 해야 하는가?“보다 “어떻게 실행할 것인가?“에 있어.

💬 지금 우리 기업에 필요한 질문은 이거야:

“우리의 전략 안에 AI가 포함되어 있는가, 아니면 전략과 기술이 따로 노는가?”

디지털 시대의 경쟁은 빠름보다 방향이 중요하고, AI는 그 방향을 더 정확하게 잡을 수 있게 도와주는 나침반이야. 🧭

그래서 이 글의 마지막은 이렇게 정리할 수 있을 것 같아:

✨ “AI는 전략을 대체하지 않는다. 하지만 전략 없는 AI는 불 꺼진 지도와도 같다.”

---

참고문헌

1. Porter, M. E. (1980). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. Free Press.
2. Porter, M. E. (1985). Competitive Advantage. The Free Press.
3. 삼성 SDS. (2023). 생성형 AI로 기업 경쟁력을 강화하기 위한 3가지 요소.
4. SelectStar. (2024). AI Ignite: AI 시대의 경쟁 우위 전략.
5. CIO Korea. (2024). 생성형 AI로 ROI 실현 중··· 현장의 주요 활용 사례 4가지.
6. 김남국. (2018). 4차 산업혁명시대의 비즈니스 모델 유형. 한국과학기술정보연구원.
7. SAP Korea 뉴스센터. (2024). AI로 중견기업의 경쟁우위를 확보할 방안.
8. 브런치스토리. (2024). 제3장: AI 도입 전략과 성공 사례.
9. KT AI 사업부. (2023). AI 고객 세분화 전략 보고서.
10. 현대자동차. (2024). 스마트 팩토리와 AI 기술 도입 백서.