도서 소개

AI가 공시를 자동화하고, 알고리즘이 기업의 진정성을 평가하는 시대. 이제 ESG는 ‘착한 기업’을 증명하는 숙제가 아니라, ‘생존’을 결정하는 실시간 데이터 전쟁터가 되었다. 수백 페이지의 보고서보다 성실하게 기록된 영수증 한 장에서 신뢰를 찾아내는 AI의 시선. 이 책은 단순히 기준을 외우는 관리자의 언어를 버리고, 리스크를 기회로 바꾸는 ‘데이터 해석자’의 무기를 제안한다.

굿하트의 법칙(Goodhart’s Law, 성과 지표의 왜곡)이 경고하는 숫자의 함정을 넘어, 불편한 질문을 피하지 않는 용기만이 리더십의 본질이 되는 곳. AI라는 차가운 지도가 가리키는 방향을 따라, 지속가능한 미래를 설계할 인간 리더의 마지막 방아쇠를 당겨라.

지도가 있으면 길을 잃지 않듯, AI가 쏟아내는 정보의 홍수 속에서 무엇이 ‘노이즈’이고 무엇이 ‘신호’인지 가려내어 목적지(지속가능한 성장)까지 도달하도록 돕는다. 특히 ‘숫자 놀음’에 지친 경영진이나 실질적인 전략 변화를 갈망하는 실무자들에게 매우 매력적으로 다가갈 것이다.

  출판사 리뷰

“당신은 지표를 채우고 있는가, 아니면 데이터 너머의 위기를 읽고 있는가?”

이 질문에서 출발하는 「AI 시대, ESG의 재정의」는 기존 ESG 담론의 익숙한 틀을 과감히 해체한다. ESG를 ‘착한 기업을 증명하는 기준’이 아니라, AI가 읽어내는 데이터 환경 속에서 새롭게 정의해야 할 전략적 언어로 전환하는 점에서 이 책은 분명한 차별성을 지닌다. 보고서 중심의 형식적 접근을 너머, 기업이 남기는 모든 데이터가 평가의 대상이 되는 시대-그 변화의 본질을 정면으로 다룬다.

이 책의 핵심은 ESG를 ‘문서’가 아니라 ‘데이터 흐름’으로 바라보는 시선이다. 공시 보고서뿐 아니라 뉴스, SNS, 공급망, 위성 데이터 등 외부에서 관찰되는 신호까지 포함해 기업의 진정성을 읽어내는 AI의 관점을 중심에 둔다. 이를 통해 기존 공시 중심 ESG의 한계를 날카롭게 짚어내고, 굿하트의 법칙이 지적하는 ‘지표 왜곡’의 함정을 설득력 있게 풀어 낸다. 숫자를 관리하는 경영에서 벗어나, 데이터를 해석하는 경영으로의 전환을 요구하는 지점이 이책의 가장 중요한 문제의식이다.

또한, 이 책은 ESG를 둘러싼 글로벌 환경 변화를 입체적으로 조망한다. 정치화되는 미국, 제도화되는 유럽, 실용화되는 아시아라는 흐름 속에서 ESG는 더 이상 선택의 문제가 아니라, 기업이 대응해야 할 조건이 되고 있다. 특히 AI를 ‘도구’가 아닌 ‘새로운 이해관계자’로 규정하는 접근은 인상적이다. 이는 기업이 이제 사람뿐 아니라 알고리즘에도 ‘설명 가능한 구조’를 갖추어야 한다는 새로운 과제를 제시한다.

무엇보다 이 책은 실무자와 경영진 모두에게 유효한 ‘전환의 언어’를 제공한다. 체크리스트를 채우는 관리자에서 데이터를 해석하는 전략가로, 보고 중심 조직에서 리스크를 선제적으로 읽는 조직으로 나아가야 한다는 메시지가 명확하다. ESG 피로감의 원인을 진단하는 데 그치지 않고, 이를 어떻게 전략으로 전환할 것인지에 대한 방향까지 제시한다는 점에서 실용성과 통찰을 동시에 갖춘다.

AI 시대의 ESG는 더 이상 선택이 아니다.
「AI 시대, ESG의 재정의」는 그 변화의 한가운데에서
무엇을 보고, 어떻게 판단할 것인가에 대한 새로운 기준을 제시하는 책이다.

  작가 소개

지은이 : 지용승
ESG 전략 및 AI 데이터 분석 전문가. 우석대학교 경영학부 교수. 미국 UC 버클리 정치학과를 졸업하고, 고려대학교 정책대학원에서 경제학 석사를 받았으며, 미국 클리브랜드주립대학교(CSU)에서 도시행정학 박사를 수료한 후, 중앙대학교에서 행정학 박사 학위를 취득하였다.기술이 인간의 가치를 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간의 결단을 더욱 돋보이게 만든다는 믿음으로 AI와 ESG의 융합을 연구하고 있다. 기업과 공공기관의 ESG 고도화 프로젝트를 수행하며 얻은 실전 통찰을 바탕으로, 데이터 뒤에 숨지 않는 리더십의 본질을 전파하고 있다.주요 저서와 논문으로는 「그린스완의 시대」, 「뜨거워진 지구, ESG로 식혀라」, 「ESG의 시대가 온다」, 「지역이 묻고 사회적 경제가 답하다」, 「지속가능한 사회적기업을 위한 SROI 적용에 관한 평가모형」 등이 있다.

  목차

프롤로그 AI는 ESG 보고서를 읽고 있을까 4

1부 종말 혹은 진화: ESG는 왜 다시 질문받는가
1장 ESG 회의론: 끝났는가, 혹은 거대한 재편인가 12
2장 그린워싱의 역설: 진정성은 왜 매번 의심받는가 22
3장 공시의 한계: 문서가 현실을 가리는 순간 30
4장 피로감의 정체: 우리는 무엇을 위해 지표를 채우는가 40
5장 지속가능성의 언어: 누구를 위한 성장이었는가 47

2부 알고리즘의 시선: AI가 흔드는 ESG 정보 질서
6장 데이터의 눈: AI는 당신의 기업에서 무엇을 보는가 56
7장 외부의 신호: 공시보다 강력한 뉴스, SNS, 공급망 데이터 63
8장 시간의 전환: 사후 기록에서 상시 예측 시스템으로 70
9장 기계의 판단: ESG 점수는 어떻게 알고리즘이 되었는가 76
10장 평가의 수렴: 모두가 만점일 때, 기업은 무엇으로 차별화하는가 83

3부 보이지 않는 감시자: AI는 새로운 이해관계자인가
11장 관계의 재정의: 투자자, 규제기관, 그리고 알고리즘 92
12장 침묵의 권력: 말하지 않지만 자본의 흐름을 바꾸는 존재 99
13장 기술의 편향: AI는 과연 중립적이고 객관적인가 105
14장 알고리즘 권력: 누가 ESG의 표준을 지배하는가 111
15장 새로운 소통: 기계와 인간, 누구에게 무엇을 설명할 것인가 117

4부 전략의 역전: 데이터 중심 ESG의 재설계
16장 이중 전략: AI를 위한 공시와 사람을 위한 서사 124
17장 숫자의 함정: 데이터가 말해주지 않는 가치의 본질 130
18장 리스크에서 기회로: 관리의 ESG를 전략의 ESG로 전환하라 143
19장 도메인 전략: 산업별로 달라지는 AI-ESG 대응 지도 149
20장 생존의 문턱: 중소기업과 공공기관을 위한 AI 시대의 선택지 156

5부 인간의 역할: 관리자에서 리더십으로의 진화
21장 역할의 전환: 체크 리스트 관리자에서 데이터 해석자로 164
22장 미래 역량: AI 시대 실무자가 갖춰야 할 세 가지 무기 170
23장 조직의 진화: AI와 동료가 되는 ESG 협업 구조 설계 176
24장 리더십의 본질: 불편한 질문을 피하지 않는 용기 181

에필로그 AI와 어떻게 ESG로 대화할 것인가 188

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