월스트리트저널(WSJ)은 8일(현지시간) AI가 언제 잠재력을 완전히 발휘해 전기, 인터넷 등 사회적 경제에 변화를 가져올 것인지에 대한 기사를 실었다. 기사에는 AI의 발전이 가장 낙관적인 지지자들이 믿는 것보다 느리지만, 회의론자들이 말하는 것보다는 빠를 것이라고 믿을 만한 많은 이유가 있다고 명시되어 있습니다.

AI가 진정한 변화를 이루려면 시간이 걸릴 것이다

OpenAI가 ChatGPT를 출시한 지 약 1,200일이 지났습니다. 그러나 가장 극단적인 AI 낙관론자들을 믿는다면, 기술은 비즈니스 세계에 혁명을 일으켰을 것입니다. 즉, 이 변화는 언제든지 일어날 것입니다. 동시에 AI 비평가들은 AI가 실제 결과가 달성되기 전에 빠르게 사라질 운명의 최신 기술 유행일 뿐이라고 주장하기가 쉽습니다. 그들의 견해로는 이러한 하락은 언제든지 일어날 수 있습니다.

진실은 AI 과장이나 비평가들이 말하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 오늘날 대기업에 들어가면 AI가 어디에나 있고 겉보기에는 전혀 찾을 수 없다는 것을 알게 될 것입니다.직원들은 이를 사용하여 회의를 요약하고, 이메일 초안을 작성하고, 프레젠테이션의 첫 번째 초안을 생성합니다. 그러나 이러한 효율성 향상은 아직 명확하고 경제 전반에 걸친 생산성 향상이나 사람들이 일하는 방식의 근본적인 변화로 전환되지 않았습니다.

그렇다면 AI가 잠재력을 깨닫고 변화를 가져오는 데는 얼마나 걸릴까요? 이 질문에 답하려면 비즈니스 세계가 직면한 많은 과제를 해결해야 합니다. 즉, 조직의 관성, 변화에 대한 인간의 저항, 제한적이고 종종 상당히 지저분한 데이터, 개인 정보 보호 및 보안 문제, 조직이 실제로 작동하는 방식을 재설계하는 데 필요한 상상력의 도약 등이 있습니다.

함께 지내다

모든 불만과 부정적인 언론에도 불구하고 AI는 실제로 비즈니스 세계에서 발전을 이루고 있습니다. 최고 정보 책임자(CIO)와 CEO를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 기업은 올해와 내년에 AI에 대한 투자를 늘릴 계획입니다. 지난 1월 딜로이트가 발표한 연구 보고서와 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 별도 연구에 따르면 대기업은 실험 단계를 벗어나 AI를 핵심 운영에 통합하기 시작하고 있습니다. 지난 가을 발표된 Wharton 연구에서는 조사에 참여한 801명의 임원 중 4분의 3이 AI 투자에 대해 긍정적인 수익을 올렸다고 밝혔습니다.

이러한 결과는 여러 산업 분야에서 점차 나타나고 있습니다. 소매업체는 실시간 가격 책정 및 제품 추천을 위해 AI를 사용하고 있습니다. 사모펀드 회사는 연구 정보를 통합하고 투자 결정을 지원하기 위해 AI 분석가를 구축했습니다. 제조 회사에서는 생산 라인의 결함을 감지하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 배포하고 있습니다.

가장 중요한 진전이 이루어진 분야는 소프트웨어 개발입니다. AI는 코드 작성 분야에서 매우 강력해졌기 때문에 많은 소프트웨어 엔지니어가 요구사항을 자연어로 간단히 설명할 수 있고 AI가 나머지 작업을 수행합니다.

몰릭 교수, AI 응용 정체 부인

기업의 AI 도입 방식을 연구하는 펜실베니아대학교 와튼스쿨 교수인 에단 몰릭(Ethan Mollick)은 위와 같은 상황에서 'AI 애플리케이션이 정체되고 있다'고 생각하는 것은 완전히 잘못된 생각이라고 말했다. “우리가 여전히 파일럿 모드에 갇혀 있다는 생각은 구식이고 잘못된 것입니다.”라고 그는 말했습니다. “AI로부터 실질적인 가치를 얻고 있는 기업들과 끊임없이 이야기를 나누고 있습니다.”

제한된 영향

그러나 비즈니스 세계에서 AI 혁명은 여전히 ​​많은 장애물에 직면해 있다. 첫째, 모든 과장된 광고에 대한 기본적인 회의론이 있습니다. 이사회와 투자자는 AI 투자가 성과를 거두고 있다는 보다 명확한 증거를 기업에 계속해서 요구하고 있습니다. 더욱이, 적어도 지금까지는 AI가 기업과 산업을 대규모로 변화시킬 수 있다는 것을 증명할 만큼 일반성을 입증하지 못했습니다.

연구자들은 AI의 이러한 고르지 못한 능력을 설명하기 위해 "들쭉날쭉한 프론티어(Jagged Frontier)"라는 용어를 만들었습니다. 기업 AI 채택을 추적하는 독립 분석가인 베네딕트 에반스(Benedict Evans)는 AI 모델이 어떤 면에서는 훌륭하고 다른 면에서는 놀라울 정도로 나쁘며 기업이 이미 이를 사용할 때까지는 어떤 작업이 어떤 범주에 속하는지 알 수 없는 경우가 많다고 말했습니다.

예를 들어 AI는 프로그래밍, 법률 문서 검토, 재무 분석 등 명확하게 구조화된 작업에 탁월합니다. 그러나 상황에 더 의존적이고 작업 시간의 대부분을 차지하는 작업의 경우 이러한 "불균일성"이 드러납니다. 극도의 자신감을 갖고 잘못된 답을 제시할 것이며 판단 결정, 기록되지 않은 규칙, 장기적인 직관 등 훈련 데이터에 한 번도 포함되지 않은 인적 요소에 의존할 수 없습니다.

이는 현재 AI 기능에 대한 명백한 "하드 천장"입니다. 노벨상 수상자이자 MIT 경제학자인 다론 애스모글루(Daron Acemoglu)는 "당신이 CEO이건, 관리자이건, 언론인이건, 교수이건, 건설 노동자이건 간에 당신의 기술 수준은 기존 AI보다 높다고 생각합니다"라고 말했습니다. 그는 현재 AI 도구가 소수의 직업에만 영향을 미칠 것이라고 믿습니다.

또한 AI가 실제로 작동하려면 적절한 데이터, 적절한 권한 설정, 완전한 보안 및 제한 메커니즘, AI를 감독하는 인간에 대해 정의된 명확한 역할 등 많은 "패키징"이 필요합니다. 모든 회사의 시스템과 작업 흐름이 다르기 때문에 이 지원 "아키텍처"를 처음부터 새로 구축해야 하는 경우가 많습니다. 그리고 이것은 보이는 것보다 훨씬 더 어렵습니다.

인간의 무질서

그러나 장애물에 관한 한, 기술적인 문제는 인간의 문제보다 극복하기가 더 쉬울 수 있습니다. 간단히 말해서, AI 혁명이 진정으로 도약하려면 많은 사람들이 확신을 가져야 합니다.

기업 경영진은 5년 계획 주기, 3년 전 조달 시스템의 감가상각 일정, 수익을 요구하는 이사회에 직면해 있습니다. 그러한 환경에서 위험 회피는 비합리적이지 않습니다. 동시에 직원 차원에서도 문제가 있다. “미래에 자신을 대체할 AI를 훈련시키고 있다”고 생각하는 직원들은 AI 구현에 적극적으로 협조할 가능성이 낮다.

AI 정책 연구센터 AI나우연구소(AI Now Institute) 부소장 케이트 브레넌은 “마케팅되고 있는 것은 생산성과 효율성이라는 아이디어다. "실제 작업을 수행하는 사람들에게 이것이 의미하는 바는 토론에 거의 포함되지 않습니다."

경영진과 직원들은 AI를 단지 사소한 일에만 사용하는 것이 아니라 운영에 진정으로 통합하는 것을 주저할 수도 있습니다. 사람들의 본능은 전체 프로세스 자체를 다시 생각하기보다는 AI를 사용하여 기존 프로세스의 특정 측면을 자동화하는 경우가 많습니다.

경미한 교통사고 청구를 처리하는 보험회사를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 기업은 AI를 사용하여 원래의 다층 검토 및 승인 프로세스를 유지하면서 문서 처리 속도를 높입니다. 그러나 진정한 기회는 AI가 고객이 촬영한 사진을 기반으로 피해 정도를 평가한 다음 청구를 승인하고 거의 즉시 지불을 실행하도록 전체 프로세스를 완전히 재설계하는 데 있습니다. 이러한 재구상은 어렵고 확립된 계층 구조와 기존의 업무 방식을 위협합니다.

변화의 시간

마지막으로, 혁신적인 기술은 옹호자들이 약속하는 심오한 변화를 제공하는 데 예상보다 오랜 시간이 걸리는 경우가 많다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

전기는 문명을 재편했지만 그 영향이 생산성 데이터에 명확하게 나타나기까지는 꼬박 40년이 걸렸습니다. 인터넷은 비즈니스, 업무, 글로벌 경쟁의 기반을 재편했지만 경제의 중추에 침투하는 데는 10~15년이 걸렸습니다. 당시 내부 관점에서 볼 때 인터넷의 초기 단계는 AI의 현재 상황과 매우 유사했습니다. 전망이 유망하고 결과가 고르지 않았으며 업계 전체가 혁명이 도래했다고 말할 충분한 이유가 있었습니다.

"조직을 실제로 변화시키고 중요한 변화를 달성하려면 인간적인 차원에서 시간을 측정해야 합니다." 스탠포드 대학교 인간 중심 AI 연구소의 공동 소장인 제임스 랜데이(James Landay)는 수년 동안 기업이 새로운 기술을 흡수하려고 노력할 때 직면하는 어려움에 주목해 왔다고 말했습니다.

그는 “내 판단은 향후 2~3년이 아니라 5~10년에 가깝다”고 말했다.

AI는 인터넷만큼 큰 영향을 미칠 것이 거의 확실하며, 경제를 재편하는 데 거의 오랜 시간이 걸릴 가능성이 높습니다. 지지자들은 일반적으로 개발 방향에 대해 옳습니다. 시간이 얼마나 걸릴지에 대한 회의론자들의 생각도 아마도 옳을 것입니다.

아마도 현재 모든 기업 임원, 투자자 또는 정책 입안자에게 가장 가치 있는 사고 방식은 두 가지 판단을 동시에 받아들이는 것입니다.