BCG AI Radar 2026: CEO가 AI 투자의 중심에 서다

서쿠·2026년 1월 20일

핵심 요약

2026년 기업 AI 투자가 급증하면서, CEO들이 직접 AI 전략의 주도권을 쥐고 있습니다. BCG의 2026 AI Radar 서베이에 따르면 72%의 CEO가 자사의 AI 주요 의사결정자라고 응답했으며, 이는 전년 대비 2배 증가한 수치입니다. 기업들은 2026년 AI 투자를 매출 대비 약 1.7%까지 확대할 계획이며, 이는 2025년 0.8%에서 두 배 이상 증가한 것입니다. 특히 약 90%의 CEO가 AI Agent가 2026년 측정 가능한 ROI를 창출할 것이라 확신하고 있습니다.

보고서 바로가기: https://www.bcg.com/publications/2026/as-ai-investments-surge-ceos-take-the-lead

1. 서베이 개요

BCG AI Radar 2026은 16개 글로벌 시장에서 총 2,360명의 경영진을 대상으로 진행된 대규모 조사입니다. 그중 640명은 CEO, 나머지 응답자 역시 대부분 C-suite 및 핵심 임원으로 구성되어 있어, 실제 기업의 AI 의사결정에 가장 깊이 관여하는 리더들의 관점을 탄탄하게 담고 있습니다.

직급 분포는 다음과 같습니다.

68%: C-suite 임원
27%: 기타 임원(조직 리더)
5%: EVP/SVP/VP 등 C-suite에 직접 보고하는 임원

즉, AI 전략과 조직 변화를 주도하는 주요 리더십 그룹의 의견을 기반으로 한 조사라는 점에서 데이터의 신뢰성과 실무적 가치가 높습니다.

산업별 응답 비중도 매우 다양합니다.

Technology — 18%
Consumer/Retail — 15%
Banking/Financial Services — 14%
Health Care/Medical — 13%
Insurance — 12%
Industrials & Real Estate — 12%
Energy/Utilities — 12%
Communication Services — 3%
Public Sector — 1%

또한 기업 규모 역시 100M 달러 미만부터 5B 달러 이상까지 고르게 분포해 있어, 특정 규모나 산업에 편향되지 않은 균형 잡힌 시각을 제공합니다.

이 서베이가 특히 의미 있는 이유는, 단순히 “AI를 어느 정도 도입하고 있는가?”를 넘어 경영진의 심리(mindset), AI에 대한 기대와 우려, 그리고 조직 변화 방향성까지 깊이 있게 다루고 있다는 점입니다. 즉, 기술 중심 리포트를 넘어 기업 전략 변화의 흐름을 읽을 수 있는 인사이트 리포트라고 볼 수 있습니다.

Key-takeaways (뒤에서 다룰 예정)

Takeaway 1: 기업 AI 투자가 2배로 증가했으며, 지속될 것이다

1.1 투자 철회 의사 없음: 94%가 투자 지속

94%의 기업이 2026년에 AI 투자가 기대한 성과를 내지 못하더라도 투자를 지속하겠다고 응답했습니다. 구체적으로 70%는 "현재 방향을 유지하거나 전략적 조정을 하겠다(Stay the course/make strategic changes)"고 답했고, 24%는 "오히려 리소스를 늘리거나 외부 전문가에 투자하겠다(Ramp up resourcing/invest in outside experts)"고 응답했습니다. 투자를 축소하겠다는 응답은 단 6%에 불과했습니다.

이는 AI가 더 이상 "실험적 기술"이 아니라 "핵심 사업 우선순위"로 자리 잡았음을 의미합니다.

1.2 투자 규모의 급증: 매출 대비 0.8%에서 1.7%로

기업들의 AI 투자는 조직 매출 대비 비율로 볼 때 2024년 약 0.6%에서 2025년 0.8%, 그리고 2026년에는 1.7%로 두 배 이상 증가할 전망입니다. 여기서 AI 투자란 기술 및 인프라, 데이터 아키텍처, 인재 양성 및 업스킬링, 외부 파트너 비용 등을 모두 포함합니다.

1.3 산업별 AI 투자 현황

모든 산업이 2026년 AI 투자를 확대할 계획입니다. 2025년 대비 2026년 매출 대비 AI 투자 비율을 살펴보면 다음과 같습니다.

Technology(2.1%)와 Financial Institutions(2.0%)가 가장 높은 투자 비율을 보이며, Industrials(산업재) and Real Estate(부동산)(0.8%)가 상대적으로 낮습니다.

Industrials (산업재)
경제 성장의 기반이 되는 기계, 장비, 운송 서비스를 포함하는 섹터입니다.

주요 구성: 항공우주 및 국방, 건설 및 엔지니어링, 전기 장비, 기계 제조, 그리고 육상·해상·항공 운송 서비스 등이 포함됩니다.

특징: 경기 순환에 민감하며, 기업들의 설비 투자나 국가 기간 산업의 수요에 따라 수익성이 결정되는 경향이 있습니다.

Real Estate (부동산)
부동산의 개발, 관리 및 관련 서비스를 제공하는 기업들을 포함하는 섹터입니다.

주요 구성: 부동산 개발 및 운영 업체, 부동산 관리 및 서비스 회사, 그리고 상업용·주거용 건물을 소유하고 운영하는 리츠(REITs, 부동산투자신탁)가 포함됩니다.

특징: 배당 수익(임대료)이 주요 수익원이며, 금리 변화와 지역 경제 상황에 밀접하게 반응합니다.

1.4 주요 우려 사항의 변화

AI에 대한 우려 사항 상위 3개는 여전히 데이터 프라이버시 및 사이버보안(53%), AI 결정에 대한 통제 및 이해 부족(41%), 규제 및 컴플라이언스 과제(39%)입니다. 그러나 이들의 비중은 전년 대비 각각 12%p, 7%p, 5%p 감소했습니다.

반면, 새롭게 부상하는 우려 사항들이 있습니다.

기술적 실패(Technological failure)는 38%로 전년 대비 6%p 증가했고, 지정학적 불안정(Geopolitical instability)은 17%로 10%p 증가했으며, AI의 환경 영향(Environmental impact of AI)은 13%로 8%p 증가했습니다.

1.5 AI Agent와 사이버보안의 이중성

Agentic AI는 사이버보안 측면에서 기회이자 위협입니다. 응답자의 9%는 주로 위협으로, 32%는 주로 기회로, 59%는 둘 다로 인식합니다.

위협 측면에서 보면 AI Agent는

Automation 관점에서 휴식 없이 취약점을 탐색하고 공격할 수 있고,
Scale 관점에서 대규모 피싱 및 사기 메시지를 다수 사용자에게 발송할 수 있으며,
System Access 관점에서 탈취 시 설정 변경, 데이터 이동, 보안 기능 비활성화가 가능하고,
New Targets 관점에서 AI 시스템 자체가 해킹 대상이 될 수 있으며,
Learning 관점에서 어떤 공격이 효과적인지 학습하고 지속 개선할 수 있습니다.

기회 측면에서 보면 AI Agent는

Automation 관점에서 시스템을 지속적으로 모니터링하고 문제에 빠르게 대응할 수 있고,
Scale 관점에서 인간이 놓칠 방대한 로그와 알림을 검사할 수 있으며,
System Access 관점에서 보안 절차를 빠르고 정확하게 반복 수행할 수 있고,
New Targets 관점에서 계정, 비밀번호, 설정을 정기적으로 점검할 수 있으며,
Learning 관점에서 방어 전략을 학습하고 지속 개선할 수 있습니다.

Takeaway 2: AI 전환이 CIO 주도에서 CEO 주도로 이동하다

2.1 CEO가 AI 의사결정의 중심에 서다

72%의 CEO가 자신이 조직 내 AI의 주요 의사결정자라고 응답했으며, 이는 전년 대비 2배 증가한 수치입니다. 동시에 82%의 CEO가 1년 전보다 AI 투자의 ROI에 대해 더 낙관적이라고 응답했습니다.

전통적으로 AI 도입은 CIO나 CTO의 영역이었습니다. 그러나 이제 CEO들은 AI가 단순한 기술 문제가 아니라 전략, 운영, 문화, 리스크, 인재를 아우르는 경영 전반의 문제라고 인식하고 있습니다.

2.2 CEO의 부담감: 절반이 직업 안정성 위협 느껴

50%의 CEO가 AI 전략을 제대로 수립하지 못하면 자신의 직업 안정성(job stability)이 위협받을 수 있다고 느끼고 있습니다.

이러한 이중적 심리는 AI가 가져올 기회에 대한 기대와 동시에, 실패 시 감수해야 할 리스크에 대한 현실적 인식을 반영합니다.

2.3 경영진 간 확신 격차: Change Distance 현상

CEO와 다른 임원 간에는 AI에 대한 확신에 상당한 차이가 있습니다.

세 가지 질문에 대한 응답을 직급별로 비교하면 패턴이 명확하게 드러납니다.

직급	1. AI 전환 리드 자신감	2. AI 성과 확신	3. 2030년까지 역할 대변혁 예상
CEO	39%	62%	60%
CIO/CTO	38%	59%	58%
기타 C-suite	30%	53%	53%
Tech Executives	25%	55%	53%
Non-tech Executives	25%	48%	27%

표에 나타난 패턴은 “Change Distance”라는 개념으로 비교적 깔끔하게 설명할 수 있습니다. 핵심은 “누가 변화의 결정을 내리느냐”와 “누가 변화의 실행을 체감하느냐”가 다르다는 점입니다.

아래는 질문별로 왜 이런 차이가 나타나는지에 대한 해석입니다.

질문 1) AI 전환 리드 자신감: CEO > CIO/CTO > 기타 C-suite > Tech/Non-tech

CEO(39%)는 조직의 방향을 정하고, 실패를 감수하며, 외부 환경 변화에 대응해 온 경험이 많습니다.
→ “AI 전환을 리드할 수 있다”는 전략적 자신감이 상대적으로 높게 나타납니다.
CIO/CTO(38%)는 기술적 현실을 잘 알지만, 동시에 기술 리더십을 요구받는 위치라 책임 부담도 큽니다.
→ CEO보다는 낮지만 여전히 높은 편.
기타 C-suite(30%)는 전략·재무·인사 등 각자의 영역에서 AI의 파급을 체감하지만, 기술 전환을 직접 리드하는 역할은 아니어서 자기 효능감이 낮게 나타납니다.
Tech/Non-tech Executives(각 25%)는 실행 단계에 가까워 현실적 제약(데이터, 인력, 레거시 시스템)을 더 잘 알고 있어 자신감이 가장 낮습니다.

👉 요약: 결정권자일수록 “할 수 있다”는 자신감이 높고, 실행자일수록 “쉽지 않다”는 체감이 커집니다.

질문 2) AI 성과 확신: CEO가 가장 높고, Non-tech가 가장 낮음

CEO(62%)는 AI를 비용 절감·매출 확대·경쟁우위 확보의 수단으로 보며, 성공 사례와 시장 신호에 민감합니다.
→ “성과가 날 것”이라는 기대치와 낙관 편향이 작동합니다.
CIO/CTO(59%)는 기술적으로 가능하다는 확신은 있지만, 조직 저항·데이터 품질·ROI 불확실성을 알고 있어 CEO보다는 낮습니다.
기타 C-suite(53%)는 재무·운영 관점에서 “성과가 있을 수 있다”는 인식은 있으나, 직접적인 성과 책임이 아니라서 확신은 중간 수준.
Tech Executives(55%)는 기술적 가능성은 높게 보지만, 실제 성과는 조직 전체의 문제라는 점에서 CEO만큼 확신하지 않습니다.
Non-tech Executives(48%)는 AI가 자신의 영역에 어떤 가치를 주는지 체감이 적고, “우리 부서 성과와 연결되나?”라는 의문이 커 가장 회의적입니다.

👉 요약: 성과에 대한 확신은 ‘전략적 기대’가 강한 CEO가 가장 높고, ‘현장 체감’이 약한 Non-tech가 가장 낮습니다.

질문 3) 2030년까지 역할 대변혁 예상: CEO·CIO/CTO > 기타 C-suite > Tech > Non-tech

CEO(60%)는 산업 구조 변화, 경쟁 구도, 규제 환경을 종합적으로 보며 “내 역할도 크게 바뀔 것”이라고 예상합니다.
CIO/CTO(58%)는 기술 변화의 속도를 가장 잘 알고 있어, 자신의 역할이 재정의될 가능성을 높게 봅니다.
기타 C-suite(53%)도 변화는 예상하지만, “내 역할이 얼마나, 어떻게 바뀌는지”는 구체성이 떨어집니다.
Tech Executives(53%)는 변화를 잘 알지만, 이미 기술 중심 역할이라 “완전히 다른 역할”로의 전환을 덜 느낄 수 있습니다.
Non-tech Executives(27%)는 변화가 “있긴 하겠지만, 내 일은 크게 안 바뀔 것”이라는 인식이 강합니다.

👉 요약: 역할 변화에 대한 체감은 ‘전략·기술 변화의 파급을 가장 먼저 보는 사람’일수록 큽니다.

📒 Change Distance 관점에서의 종합 해석

CEO:

변화의 결정자이자 방향 설정자

과거에도 큰 변화를 주도해 온 경험 → 변화에 대한 심리적 거리 짧음

CIO/CTO:

변화의 기술적 설계자

가능성과 리스크를 동시에 봄 → 중간 거리

기타 C-suite / Tech / Non-tech:

변화의 실행자·영향 받는 자

현실적 제약과 불확실성을 체감 → 변화에 대한 심리적 거리 길음

2.4 동서양 CEO의 온도 차

CEO의 AI에 대한 확신은 지역별로 상이합니다.

동양권 CEO들의 AI 성과 확신 비율을 보면 인도 76%, 중화권(중국 본토, 홍콩, 대만) 73%, 일본 70%, 중동/아프리카(모로코, 카타르, 사우디아라비아, 남아프리카, UAE) 63%입니다. 서양권 CEO들은 유럽(프랑스, 독일, 이탈리아, 스페인) 61%, 미국 52%, 영국 44%로 상대적으로 낮습니다.

더 흥미로운 점은 "AI가 성과를 낼 것이라 확신"하는 비율과 "뒤처질까 봐 압박감을 느낀다"는 비율의 관계입니다. 인도 CEO는 확신 76%, 압박감 3%로 가치 주도적(value-led)인 반면, 영국 CEO는 확신 44%, 압박감 26%로 압박 주도적(pressure-led)입니다.

동양권 CEO들은 AI의 가치를 보고 투자하는 반면, 서양권 CEO들은 "뒤처지면 안 된다"는 압박감에서 투자하는 경향이 더 강합니다. 이는 서양 시장의 단기 주가 압박이 더 크다는 점과 관련 있습니다.

2.5 AI Agent에 대한 CEO의 기대

약 90%의 CEO가 AI Agent가 2026년에 측정 가능한 ROI를 창출할 것이라 믿고 있습니다. CEO들은 2026년 AI 투자의 30% 이상을 Agentic AI에 배정할 계획입니다.

기존 AI 도구들이 콘텐츠 생성, 문서 요약, 추천 제공 등 개별 작업(task)에 집중했다면, AI Agent는 다단계 워크플로우(multi-step workflow)를 수행합니다.

구체적으로 AI Agent는 일련의 작업들을 완료하고, 여러 시스템에서 데이터를 검색·구조화하며, 소프트웨어 도구와 상호작용하고, 최소한의 인간 개입으로 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.

2.6 AI Agent가 맡게 될 역할의 확장

BCG-MIT Sloan Management Review의 공동 연구(n=2,102)에 따르면, AI가 조직 내에서 맡는 역할은 빠르게 확장되고 있습니다.

AI가 단순 보조 도구를 넘어 조직 내 의사결정 권한을 가진 주체로 진화하고 있음을 시사합니다. 심지어 "Boss" 역할도 5%에서 18%로 3.6배 증가할 전망입니다.

2.7 AI 자율성 증가와 Governance의 변화

AI 시스템의 자율성이 증가하면서 Governance 구조도 변화해야 합니다. 58%의 선도 조직이 AI로 인해 거버넌스와 의사결정 권한에 변화가 필요하다고 응답했습니다.

항목	현재	3년 후	증가율
AI 시스템이 모호한 입력으로 작업	14%	39%	+179%
AI 시스템이 의사결정 권한 보유	10%	35%	+250%
AI 시스템이 인간으로부터 독립적 작동	37%	57%	+54%

2.8 CEO의 산업 전환 전망

90%의 CEO가 2028년까지 AI가 자사 산업의 성공 기준을 재정의할 것이라고 믿고 있습니다.

기업들은 단순히 일상 업무에 AI를 배치(Deploy AI in everyday tasks)하는 것을 넘어, 핵심 워크플로우와 기능을 재설계(Reshape critical workflows and functions)하고, 나아가 완전히 새로운 비즈니스 모델과 수익원을 발명(Invent new business models and revenue streams)하는 방향으로 나아갈 것입니다.

Takeaway 3: 세 가지 CEO 유형이 등장하고, Trailblazers가 End-to-End AI 전환을 주도하다

3.1 K-means 클러스터링으로 도출된 세 가지 CEO 유형

서베이 데이터의 K-means 클러스터링 분석 결과, CEO는 다섯 가지 핵심 변수(AI 투자 비중, 인력 업스킬링 비율, 주간 AI 학습 시간, 심리 상태, AI 전략 성공 확신)에 따라 세 가지 유형으로 구분됩니다.

Followers: 인식은 있으나 실행은 느린 초기 수용자
Pragmatists: 검증과 확장을 병행하는 주류 리더
Trailblazers: 과감한 투자와 혁신을 주도하는 선도자

유형 1) Followers, 초기 수용자 (~15%)

특징 요약:
“AI는 중요하다는 건 알지만, 아직은 따라가는 단계.”

AI 투자 비중 24%
→ AI를 전략적으로 보긴 하지만, 대규모 투자에는 신중합니다.
인력 업스킬링 비율 35%
→ 교육은 하되, 전사적·집중적 업스킬링은 아닙니다.
주간 AI 학습 시간 5시간
→ 기본적인 학습은 하지만, 깊이 있는 학습은 부족합니다.
심리 상태: 불안/갈등
→ “해야 하는 건 알겠지만, 우리 조직에 맞나?”라는 고민이 큽니다.
AI 전략 성공 확신: 다소 확신
→ 성공 가능성은 보지만, 리스크도 크게 느낍니다.

한 줄 정의:
“AI 전환의 필요성은 인식하지만, 주도적으로 밀고 나가기보다는 시장과 조직의 반응을 지켜보는 신중한 추종자.”

유형 2) Pragmatists, 전략가(실용주의자) (~70%)

특징 요약:
“AI를 전략적으로 활용하되, 리스크를 관리하며 점진적으로 확장.”

AI 투자 비중 27%
→ ROI가 명확한 영역부터 투자하며, 단계적 확장을 선호합니다.
인력 업스킬링 비율 41%
→ 핵심 인력 중심으로 AI 역량을 강화합니다.
주간 AI 학습 시간 7시간
→ 실무 적용을 염두에 둔 학습을 꾸준히 합니다.
심리 상태: 흥분/준비됨
→ “지금이 적기”라는 인식이 강하고, 실행 준비가 되어 있습니다.
AI 전략 성공 확신: 다소~매우 확신
→ 성공 가능성을 높게 보되, 과도한 낙관은 피합니다.

한 줄 정의:
“AI를 현실적인 도구로 보고, 검증된 영역부터 성과를 내며 조직 전체로 확산시키는 실용적 실행자.”

유형 3) Trailblazers, 선구자 (~15%)

특징 요약:
“AI를 미래 경쟁력의 핵심으로 보고, 과감하게 선도.”

AI 투자 비중 73%
→ 전사적·전략적 투자를 적극적으로 집행합니다.
인력 업스킬링 비율 69%
→ 전사적 AI 역량 강화에 집중합니다.
주간 AI 학습 시간 8시간 이상
→ 최신 기술과 사례를 지속적으로 학습합니다.
심리 상태: 흥분/준비됨
→ 변화의 주체라는 확신이 강합니다.
AI 전략 성공 확신: 매우 확신
→ AI 전환이 조직의 생존과 성장에 필수라고 봅니다.

한 줄 정의:
“AI를 단순한 기술이 아닌, 조직의 미래를 재정의하는 핵심 동력으로 보고, 리스크를 감수하며 앞장서는 개척자.”

3.2 유형별 특징

Followers(약 15%)는 AI의 잠재력을 인식하지만 완전한 확신이 부족해 조심스러운 초기 투자만 진행합니다. 명확한 영향의 증거를 기다리거나 경쟁자가 방향을 정하길 기다리며, 진전은 점진적이고 불안감은 높으며 확신은 낮습니다.
Pragmatists(약 70%)는 AI에 흥분하고 확신하지만, 명확한 가치와 낮은 리스크가 보일 때만 투자합니다. 모멘텀은 꾸준하지만 거의 파괴적이지 않으며, 시장과 함께 전진하지 시장을 앞서가지는 않습니다.
Trailblazers(약 15%)는 과감합니다. 직원의 거의 75%를 업스킬링했고, AI가 기업의 최우선 과제이며, 대규모 변화에 집중합니다.
- Technology와 Energy/Utilities 산업에서 Trailblazer CEO가 가장 많고, Insurance와 Industrials/Real Estate에서 가장 적습니다.

3.3 Trailblazers의 선순환(Virtuous Cycle)

Trailblazer CEO들은 AI에 대해 체계적인 접근법을 취합니다.

AI를 최우선 과제로 삼고, 대규모로 투자하며, 신속하게 인력을 업스킬링함으로써 "더 빠른 도입 → 더 큰 확신 → 더 강한 성과 → 더 과감한 행동"이라는 강화 사이클(reinforcing cycle)을 만들어냅니다.

MAKE AI AND AGENTIC AI A TOP PRIORITY

Trailblazer CEO들은 AI를 단편적인 도입이 아니라 전사적·종단 간(E2E) 변혁의 핵심 전략으로 인식합니다.

향후 12개월 동안 AI 에이전트의 성공을 위해 E2E AI 전환이 가장 큰 기회라고 응답했으며, Followers 대비 약 두 배 더 적극적으로 Agentic AI를 전사 프로세스 전체에 적용하려는 경향을 보였습니다.
이는 선도 기업일수록 AI를 전략의 중심에 두고, 조직 전반에서 혁신을 추진하고 있음을 보여줍니다.

INVEST CAPITAL AT SCALE

Trailblazer 기업은 AI 에이전트의 가치를 명확히 인식하고, 전체 AI 예산의 약 60%를 Agentic AI에 투자하고 있습니다.

이는 Pragmatists나 Followers(각 25%) 대비 두 배 이상의 수준으로, 선도 기업들이 ‘작은 실험’이 아닌 ‘전략적 대규모 투자’를 통해 경쟁 우위를 확보하려는 의지를 반영합니다.
AI가 핵심 성장 동력이라는 판단이 분명하기 때문에 대담한 투자와 실행이 이어지는 것입니다.

UPSKILL THEIR ORGANIZATION

Trailblazer 기업은 조직의 AI 역량 확보에도 공격적으로 투자합니다.

AI 예산의 약 60%를 업스킬링·재교육에 배정하며, Pragmatists(27%)나 Followers(24%)보다 월등히 높은 수준의 인재 투자 전략을 보여줍니다.
또한 전체 직원의 약 70%가 이미 AI 기반 업스킬·리스킬을 완료해, 다른 그룹보다 빠르게 AI Ready 조직을 구축하고 있습니다.
이는 기술 도입을 넘어 사람 중심의 조직 변화가 경쟁력의 핵심임을 시사합니다.

CEO를 위한 실행 가이드

서베이는 CEO가 AI 여정의 다음 단계를 이끌기 위해 가장 중요한 다섯 가지 행동을 제시합니다.

첫째, AI를 최우선 과제로 삼아야 합니다.
둘째, 개인적 AI 역량을 심화해야 합니다.
셋째, 대규모로 투자를 집행해야 합니다.
넷째, 조직을 업스킬링해야 합니다.
다섯째, AI의 측정 가능한 ROI를 추적해야 합니다.

결론

BCG AI Radar 2026의 핵심 메시지는 명확합니다.

기업 AI 투자는 지속될 것입니다. 94%가 2026년 성과와 무관하게 투자를 지속할 것이며, 전년 대비 2배의 AI 투자 증가가 예상되고, 조직 매출의 1.7%가 AI 투자에 배정됩니다.

AI 전환은 CIO 주도에서 CEO 주도 전략으로 이동하고 있습니다. 72%의 CEO가 자신이 AI 주요 의사결정자라고 응답했으며 이는 전년 대비 2배입니다. 50%의 CEO가 AI를 제대로 하는 것에 자신의 직업이 달려 있다고 느끼고 있습니다. 90%의 CEO가 AI Agent가 올해 측정 가능한 ROI를 가능케 할 것이라 믿고 있습니다.

CEO가 AI를 수용하느냐 여부가 발전의 속도를 결정할 것이라고 생각됩니다.

오늘도 읽어주셔서 감사합니다 🙃

서쿠

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