증명되는 AX Part 5
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PART 5 · 부록

부록 B. 참고문헌

방법론과 함께 참고한 측정·생산성·거버넌스·AI 운영의 공개 자료를 투명하게 밝힌다.

7분 AX LEADER PLAYBOOK

본문의 방법론은 책 고유 자산이지만, 그 옆에 둔 표준·지표·보고서가 어디서 왔는지는 투명하게 밝힌다. 아래는 본문이 직접 인용했거나(개념·지표명), 외부 표준으로 참조한(거버넌스 표준), 또는 트렌드 베이스라인으로 삼은 외부 공개 자료다. 모든 항목은 공개 출처이며, 사내 시스템·비공개 자료는 포함하지 않는다. URL이 붙은 항목의 접근일은 2026-06-23이다.

B-1. 측정·생산성 (Measurement & Productivity)

  • Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps — Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim, IT Revolution Press, 2018. DORA 4대 지표(deployment frequency, lead time, change failure rate, MTTR)의 원전이자, 책이 차용한 ‘속도와 안정성은 트레이드오프가 아니다’ 논지의 근거. (9장)
  • DORA / Accelerate State of DevOps Report (연례) — DORA(DevOps Research and Assessment), Google Cloud. DORA 지표는 Accelerate에서 정립된 뒤 연례 State of DevOps 보고서로 갱신된다. 표준 지표명의 출처이며, 본문은 비표준 축약 대신 표준명 ‘change failure rate’로 통일한다. https://dora.dev/research/ (접근일 2026-06-23) (9장)
  • The SPACE of Developer Productivity: There’s more to it than you think — Nicole Forsgren, Margaret-Anne Storey, Chandra Maddila, Thomas Zimmermann, Brian Houck, Jenna Butler, ACM Queue Vol.19(1), 2021. ‘생산성은 단일 지표로 측정 불가’와 5차원(Satisfaction, Performance, Activity, Communication, Efficiency)의 근거. 책의 ‘leverage는 사용량이 아니다’ 철학의 외부 근거. https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3454124 (접근일 2026-06-23) (9장)
  • DX Core 4 (개발생산성 통합 프레임워크) — Laura Tacho, Abi Noda (DX), 2024년 말 발표. DORA+SPACE+DevEx를 speed·effectiveness·quality·business impact 4차원으로 통합한 AI 시대 측정 프레임워크. 본문에는 직접 등장하지 않으나 트렌드 베이스라인 근거.
  • Co-Intelligence: Living and Working with AI — Ethan Mollick, Portfolio/Penguin, 2024. AI를 동료·코치로 협업하는 관점의 대중서. 인간-AI 협업·휴먼 오버사이트 서술의 사상적 배경.

B-2. 거버넌스·규제 (Governance & Regulation)

  • AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1 — 미국 국립표준기술연구소(NIST), 2023.01. 17장 거버넌스에서 외부 표준으로 참조하는 자발적 AI 리스크 관리 표준. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf (접근일 2026-06-23)
  • ISO/IEC 42001:2023 — AI management system (AIMS) — ISO/IEC, 2023.12. 세계 최초의 AI 경영시스템 표준. 거버넌스 챕터에서 외부 표준으로 참조하며, 책 고유 자율성 척도와는 구분해 읽어야 한다. https://www.iso.org/standard/42001 (접근일 2026-06-23)
  • EU AI Act — Regulation (EU) 2024/1689 — 유럽연합(EU), 관보 2024.07 게재·2024.08 발효. 고위험 AI 시스템 의무의 적용 시점과 과징금 상한(글로벌 매출의 한 자릿수 % 또는 수천만 유로 중 큰 값)을 규정한다. 의무는 발효 후 단계적으로(점진 시점별로) 적용된다. 적용 일정은 후속 입법으로 조정될 수 있으므로, 구체 시행일·고위험 분류·과징금 조항은 인용 전 법령 정본에서 직접 대조한다. 법령 정본: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng (접근일 2026-06-23). 시행 일정(EC 공식): https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act (접근일 2026-06-23)
  • HITL / HOTL / HOOTL — Human-in/on/out-of-the-loop 자율성 개념 — 통제이론·사이버네틱스에서 유래한 AI 거버넌스 업계 공용 용어(단일 정전 출처 없이 다수 기관 정의가 수렴). 16장 자율성·휴먼 오버사이트 서술의 외부 근거. (업계 표준 용어로 표기)
  • Microsoft Responsible AI Standard — 6대 원칙 — Microsoft. 공정성·신뢰성과 안전·프라이버시와 보안·포용성·투명성·책임성. 17장 ‘책임지는 AI 6원칙’과 1:1 매핑되는 외부 근거.
  • SAE J3016 — Levels of Driving Automation (L0–L5) — SAE International. 16장 자율성 레벨 L0–L4와 10장 증거 등급 L0–L5가 라벨을 차용한 외부 표준. 단, 책 고유 정의는 단계 수·경계가 다르며(책 자율성 L4 ≈ 외부 L5) 외부 표준과 혼동하지 말아야 한다.

B-3. AI 운영·기술 (AI Operations & Technology)

  • FinOps Framework / What is FinOps — FinOps Foundation(Linux Foundation 산하 프로젝트). 본래 클라우드 비용 운영관리 개념(Inform·Optimize·Operate)을 책은 AI·토큰 비용으로 확장 적용한다. (서문·11장)
  • State of FinOps (연례 설문 보고서) — FinOps Foundation. AI spend 관리가 응답자 대다수의 과제로, ‘AI 비용관리’가 최우선 필요 스킬로 부상했다는 트렌드의 출처. 구체 수치는 인용 시 해당 연도판에서 직접 대조한다.
  • Introducing the Model Context Protocol (MCP) — Anthropic, 2024.11 오픈소스 공개(spec 2024-11-05). AI가 외부 시스템·데이터를 표준 방식으로 호출하는 오픈 프로토콜(JSON-RPC 2.0 기반). 5·6·15장 등 다수 장에서 등장하며, 첫 등장 시 약어를 풀어 쓴다. https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol (접근일 2026-06-23)

B-4. 시장·트렌드 (Market & Trends)

  • The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation — McKinsey & Company(QuantumBlack), 2025.11, 글로벌 설문 기반. ‘개인 산출은 오르나 기업 단위 전달은 정체’라는 책 논지를 지지. 본문 인용 시 다른 조사와 수치를 분리해 표기한다. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (접근일 2026-06-23) (구체 수치·LOB 비중 등 본문 인용값은 원보고서에서 직접 대조)
  • Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 — Gartner, Inc. 보도자료, 2025.06.25. ‘에이전틱 AI 상당 비율 실패’ 전망의 출처(사유: 비용 증가·불명확한 비즈니스 가치·부적절한 리스크 통제, ‘agent washing’ 경고 포함). 정직성·거버넌스 챕터의 근거. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027 (접근일 2026-06-23)
  • The Widening AI Value Gap: Build for the Future — Boston Consulting Group(BCG), 2025.09, 1,250+개 기업 조사. ‘AI 가치를 스케일로 실현한 곳은 극소수’라는 ‘AX 실패율’ 논지의 출처(future-built / scalers / laggards 구분). https://www.bcg.com/publications/2025/are-you-generating-value-from-ai-the-widening-gap (접근일 2026-06-23). 보고서 PDF: https://media-publications.bcg.com/The-Widening-AI-Value-Gap-Sept-2025.pdf (접근일 2026-06-23) (구체 비율·시장규모 수치는 원보고서에서 직접 대조)
  • The State of AI in the Enterprise (구 State of Generative AI in the Enterprise) — Deloitte AI Institute, 분기 발간. ‘대다수가 AI에 맞춰 직무를 재설계하지 않았다’, ‘프로덕션 비중의 빠른 증가 전망’ 등 조직·직무 재설계 챕터의 근거. https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-ai-in-the-enterprise.html (접근일 2026-06-23) (구체 수치는 인용 시 해당 분기판에서 직접 대조)
  • Agentic AI in Product Management: A Co-Evolutionary Model — arXiv 프리프린트. 3장 PM·PO 역할 재정의(‘생성 AI → 행동 AI’, PM=사회기술 생태계 오케스트레이터)의 근거. 프리프린트이므로 정식 게재 여부·서지정보는 인용 전 확인 권장.
  • Work Trend Index / AI-first 워크포스 보고서류 — Microsoft Work Trend Index(연례 보고서, 2025년판 ‘The Year the Frontier Firm is Born’, 2025.04), McKinsey ‘AI-first 워크포스’, MIT Technology Review 등. 조직·오퍼레이팅 모델 재설계 섹션의 ‘관리 스팬 확대·워크포스 구성 이동’ 근거. Microsoft Work Trend Index: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index (접근일 2026-06-23). 개별 보고서의 정확한 제목·발간일은 인용 시 각각 검증 권장. (구체 수치는 원보고서에서 직접 대조)
  • Your AI Budget Is Growing. Your Returns Aren’t. Here’s Why. — Bain & Company(Michael Heric 외), 2026.06.01. ‘완전자율 에이전트의 production 운영은 극소수이고 다수는 사람 승인·예외 처리 모델’, ‘데이터 접근·통합이 최대 장벽’, ‘비용 절감 목표 대비 실현 미달’의 근거. 16장(완전자율은 예외)·7장(데이터 준비)·9~11장(측정·총비용) 보강. https://www.bain.com/insights/your-ai-budget-is-growing-your-returns-arent-heres-why/ (접근일 2026-06-23) (구체 비율은 본문에 싣지 않으며, 인용 시 원문에서 직접 대조)
  • Leading through uncertainty in the age of AI — PwC’s 29th Annual Global CEO Survey — PwC, 2026.01(CEO 4,454명·95개국). ‘CEO 다수가 아직 AI로 매출 증가·비용 절감을 보지 못함, 둘 다 본 곳은 소수이며 그들은 책임지는 AI 기반·전사 통합을 갖춤’의 근거. 1장·9장·11장(사용량과 재무효과의 공백)·17장(책임지는 AI 기반) 보강. https://www.pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/ceo-survey.html (접근일 2026-06-23) (구체 수치는 본문에 싣지 않으며, 인용 시 원문에서 직접 대조)