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추천사 ······· 004 이 책을 읽기 전에 ······· 010 머리말 ······· 013 1장 AI Ready Infra 1 AI 빅뱅의 시작 ······· 023 2 AI 에이전트 도입이 촉발하는 IT 시스템의 도미노 변화 ······· 038 3 GPU 중심 AI 인프라 운영환경의 변화 ······· 046 4 AI Data 인프라: Data의 위상 격상 ······· 055 5 앞으로 주목받을 기술들 ······· 062 2장 ARD(AI Ready Data) 1 ARD(AI Ready Data)란 ······· 073 2 ARD 적용 ······· 076 3 AI Ready 정형 Data ······· 080 4 AI Ready 비정형·실시간 Data란 ······· 085 5 AIDC와 C2D, 데이터가 있는 곳으로 간다 ······· 094 6 ARD 관련 기술과 표준들 ······· 098 3장 ARD 구축 방법론 1 왜 방법론인가: 표준에서 운영까지의 갭(GAP) ······· 105 2 3중 표준 결합: DCAT × PROV-O × Croissant ······· 111 3 4계층 데이터와 Vector DB 임계치: Min·Max·Event ······· 116 4 데이터 레이크와 데이터 마트 ······· 120 5 RDBMS의 메타·데이터 카드: 단일 진실원천의 중요성 ······· 125 6 LPG × MoE: 마트 간 라우팅과 희소 활성화 ······· 129 7 데이터셋·데이터 마트 특화 벡터 DB 아키텍처 ······· 134 8 단계별 도입 로드맵: Phase 1~5 ······· 137 9 정리하며: 표준과 아키텍처의 중요성 ······· 142 4장 AI 조직과 거버넌스 1 글로벌 기업 AI 전환의 다섯 거울 ······· 147 2 AI를 위한 7단계 프로세스 ······· 162 3 AI Native를 위한 조직거버넌스(위원회)와 프레임워크 ······· 185 4 조직의 핵심역량 내재화 ······· 193 5 AI 조직의 거버넌스 기능적 역할: AI + Data + 거버넌스 ······· 199 6 기존 업무조직, IT 조직, 행정조직 등의 역할 재분배 ······· 206 7 AI 조직의 기본업무 정의 ······· 212 8 AI 조직을 위하여 신규로 필요한 인력의 역량과 분야 ······· 219 9 AI 사업을 위한 우선순위 선정과 효과 분석 방안 ······· 225 10 PoC 선정과 평가 그리고 성과관리를 위한 확산 방안 ······· 232 11 AI 리터러시 방안 ······· 239 5장 AI Ready Start 1 이 게임에서 우리는 실패했는가? ······· 247 2 4가지 핵심경쟁력의 기술적 결합 ······· 254 3 공공부문… 비전은 있다. 그러나? ······· 258 4 그러나, 본질적인 4가지 문제 ······· 262 5 한 가지 희망, 차세대 사업의 AI 요건 강화 ······· 270 6 「AI Native & Ready」의 공공정보화 ······· 275 7 우리는 데이터를 개방하지 않는다 ······· 280 8 정리하며 ······· 296 용어정의 ······· 300