Behnam Tabrizi는 스탠포드 대학교 경영 과학 및 공학과와 경영진 프로그램에서 25년 이상 “조직 혁신 선도”를 가르치고 있습니다.조직 및 리더십 혁신의 전문가인 그는 수천 명의 CEO와 리더들이 혁신적인 혁신 이니셔티브를 계획, 동원 및 구현하도록 도왔습니다.그는 10권의 책을 저술했으며, 가장 최근에는 공격을 계속하다.
바박 팔라반 그는 2008년부터 AI 스타트업인 클레버센스 (CleverSense) 를 설립한 이래로 AI 분야에 종사해 왔습니다. 클레버센스는 획득했습니다 구글이 2011년에 만들었죠.그는 구글에서 제품 관리 담당 수석 이사로 11년간 근무했습니다.그는 2022년 10월에 구글을 떠나 닌자테크 AI를 설립했습니다.NinjaTech의 사명은 AI 기반 경영진 보조원에 대한 액세스를 대중화하고, 모든 전문가에게 관리 시간을 돌려주고, 고된 업무를 없애는 것입니다.
많은 논의 끝에 인공 지능을 통한 직업 이동에 대한 논쟁이 합의로 이어지고 있습니다.과거에는 신기술로 인한 거시적 실업이 한 번도 발생하지 않았으므로 AI는 만들 것 같지 않음 많은 사람들이 장기적으로 실직하고 있습니다. 특히 이후 대부분의 선진국에서는 현재 근로 연령 인구가 감소하고 있습니다.하지만 기업들이 ChatGPT 및 기타 제너레이티브 AI를 놀라울 정도로 빠르게 채택하고 있기 때문에 다음과 같은 현상이 나타날 수 있습니다. 단기적으로 상당한 일자리 이직.
20대 초반의 전기 상승과 AI를 비교해 보세요th 세기.공장에서 증기로 구동되는 중앙 구동축에서 각 기계의 전기 모터로 전환하는 데 수십 년이 걸렸습니다.그들은 새로운 전기 기술을 활용하기 위해 레이아웃을 재구성해야 했습니다.이 과정은 경제가 적응할 시간이 충분할 정도로 느리게 진행되었는데, 처음에는 새로운 공장에서만 모터를 도입했습니다.전기가 새로운 일자리를 창출함에 따라 증기 동력 공장에서 해고된 노동자들은 이사를 할 수도 있었습니다.부자가 커지면서 노동자들의 참여를 이끌어낼 수 있는 완전히 새로운 산업이 생겨났고 기대치도 높아졌습니다.
20세기 중반에 컴퓨팅이 확산되면서 비슷한 일이 일어났습니다.전기화보다 빠른 속도로 진행되었지만 여전히 대량 실업을 막을 수 있을 만큼 느렸습니다.
AI는 다릅니다. 기업이 AI를 운영에 너무 빠르게 통합하고 있기 때문에 수익이 발생하기도 전에 일자리 손실이 증가할 가능성이 높기 때문입니다.사무직 근로자는 단기적으로 특히 취약할 수 있습니다.실제로 논평자들은 Nvidia와 같은 첨단 칩 제조업체에 의해 구동되는 'AI 골드 러시'가 거품이 아니라 'AI 골드 러시'에 대해 설명하고 있습니다.골드만 삭스 최근 예측 기업들은 이를 사용하여 미국과 유럽의 현재 전체 업무 중 4분의 1을 없앨 수 있을 것입니다.이는 아마도 수천만 명의 사람들이 실직했다는 뜻일 것입니다. 특히 자신의 전문 지식이 있다고 생각했던 사람들이 더욱 그렇습니다. 그들에게 직업 안정을 주었다.
따라서 이러한 위험을 완화할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.첫 번째는 정부가 개입하다AI의 상업적 채택을 늦추거나 (가능성은 거의 없음), 새로 실업자를 지원하고 재교육하기 위한 특별 복지 프로그램을 제공하기 위한 것입니다.
하지만 정부 개입으로 인한 의도하지 않은 결과 없이는 종종 간과되는 두 번째 가능성이 있습니다.일부 기업은 단순히 작업을 자동화할 뿐만 아니라 직원들이 이전보다 더 많은 일을 할 수 있도록, 즉 생산성을 높이기 위해 제너레이티브 AI를 시스템에 빠르게 통합하고 있습니다.A 급진적 재설계 기업 프로세스는 모든 종류의 새로운 가치 창출을 촉발할 수 있습니다.많은 기업들이 이렇게 한다면 사회는 단기적인 이주 함정에서 벗어날 수 있을 만큼 충분한 신규 일자리를 창출할 수 있을 것입니다.
하지만 그럴까요?가장 덜 공격적인 회사라도 비용 절감에 꽤 능숙한 경향이 있습니다.하지만 혁신은 또 다른 문제입니다.과거에는 이런 걱정을 하지 않았어요. 공격적인 몇몇 회사들이 점차 산업을 변화시킬 시간이 충분했기 때문이죠.그들은 서서히 사라져가는 일자리를 만회하기 위해 시간이 흐르면서 혁신을 거듭했습니다.이러한 혁신은 새로운 일자리를 창출하고 실업률을 낮게 유지했습니다.하지만 거시경제학적으로 말하자면 AI 전환에는 시간을 할애할 여유가 없습니다.
따라서 정부에 의존하는 것에 대한 대안은 경제 전체가 기존 일자리를 없애는 것과 같은 속도로 많은 기업이 새로운 일자리를 창출할 수 있을 만큼 빠르게 혁신하도록 하는 것입니다.제너레이티브 AI는 기업과 사회에 빠르게 확산되고 있지만, 제너레이티브 AI의 속도는 기업이 혁신 속도를 높일 수 있는 기회를 의미하기도 합니다.이런 식으로 공격할 수 있는 기업이 충분하다면 AI 실업에 대해 걱정할 필요가 없을 것입니다.
물론 기업은 거시 경제 문제를 해결하기 위해 AI에 의존하지 않을 것이며 그렇게 해서도 안 됩니다.하지만 다행스럽게도 그들은 그렇게 해야 할 충분한 사업적 이유가 있습니다.AI를 통해 기회를 창출하는 기업들도 장기적으로 번창할 수 있는 입지를 다질 것입니다.
AI를 활용한 공격
이미 우리는 AI 혁신을 모색하는 공격적인 기업을 가리킬 수 있습니다.재사용 가능한 로켓과 전기 자동차 분야의 선구자가 된 Elon Musk는 이제 만들겠다고 약속하다 트위터 리더 못지않게 마이크로소프트와 구글과 같은 AI 분야에서요.하지만 머스크는 유명한 아웃라이어 그리고 심사위원단은 아직 트위터에 없습니다.그렇다면 기업이 AI를 이용해 공격적으로 행동한다는 것은 무엇을 의미할까요?
이 질문에 답하기 위해 기업이 현재 나타나고 있는 변화를 능숙하게 헤쳐나가는 이유를 살펴보겠습니다.베남 타브리지 팀을 구성했다 연구원들이 2006년과 2022년의 좋은 데이터를 바탕으로 26개의 대규모 기업을 연구했습니다.연구팀은 각 기업에 대해 비교 가능한 데이터와 사례 연구를 바탕으로 시간이 지남에 따라 민첩성과 혁신성이 높은 그룹, 중간 그룹, 낮은 그룹으로 나누었습니다.
민첩하고 혁신적인 기업이 중립적이거나 방어적인 기업과 다른 점은 무엇일까요?팀은 차별화 요소를 애자일 혁신의 8가지 원동력으로 좁혔습니다. 실존적 목적, 고객이 원하는 것에 대한 집착, 동료에 대한 피그말리온 스타일의 영향력, 규모 확장 이후에도 스타트업 마인드, 과감함에 대한 편견, 급진적인 협업, 속도를 조절할 수 있는 준비성, 바이 모드 운영 등이었습니다.대부분의 리더는 이러한 특성을 높이 평가하지만, 대기업은 시간이 지나도 이러한 특성을 유지하기가 매우 어렵다는 것이 밝혀졌습니다.
타브리지가 글을 썼습니다. 다른 곳 Microsoft가 계층 구조를 정비하고 Open AI와 같은 파트너십을 추구함으로써 기업 리더가 되기 위해 어떻게 노력을 기울였는지에 대해 설명합니다.하지만 이러한 동력을 바탕으로 다른 회사들도 AI에 대해 비슷한 성과를 거두었습니다.여기서 가장 중요한 두 가지 요인, 즉 대담성에 대한 편견과 스타트업 사고방식에 초점을 맞춰 보겠습니다.이러한 동인을 마련하면 기업 전체가 애자일 혁신을 주도할 수 있습니다. 이러한 동력이 조직 전체에 변화를 일으키기 때문입니다.
대담함을 위한 편견
가까운 장래에 AI에 투자하는 모든 회사는 AI로 수익을 올릴 가능성이 높습니다.그러나 단순한 투자만으로는 점진적인 이익만 얻을 수 있습니다.이 수치는 특히 비용 절감 측면에서 괜찮아 보일 수 있습니다.하지만 회사는 상당한 가치를 창출하거나 방어 가능한 미래 틈새 시장을 창출함으로써 큰 이익을 얻을 수 있는 기회를 놓치게 될 것입니다.신중한 투자는 장기적으로 경쟁에서 벗어날 수 없으며, 우리가 직면하고 있는 거시 경제 문제를 해결하는 데도 도움이 되지 않습니다.
이것이 새로운 기술의 문제점입니다. 신중하게 진행해도 괜찮을 것입니다.대기업은 위험을 싫어하지만 그 이유는 그들은 기름칠이 잘 된 기계처럼 작동하여 저렴한 비용으로 신뢰할 수 있는 제품을 생산합니다.많은 기업이 스타트업을 인수하여 혁신을 아웃소싱하는 이유이기도 합니다. 이러한 접근 방식조차도 종종 소심한 개선으로 이어집니다.성공한 모든 조직, 특히 규모가 큰 조직은 위험을 최소화하고 대담한 노력을 기울이는 것을 선호합니다.하지만 브린 브라운은 지적합니다, “용기를 선택할 수도 있고 위로를 선택할 수도 있지만 둘 다 선택할 수는 없습니다.”
리더들이 과감하게 항의하는 등 기업의 진부한 표현이 되었습니다. 하지만 AI의 경우 기업은 위험을 최소화하기보다는 포용할 수 있는 진정한 의지가 필요합니다.포토샵 프로그램을 통해 오랫동안 사진 디자인 시장에서 가장 큰 점유율을 차지해 온 Adobe를 예로 들어 보겠습니다.제너레이티브 AI가 등장했을 때 Adobe는 기술이 어떻게 발전할지 기다리면서 소규모 영역에 이를 도입하는 등 제너레이티브 AI를 안전하게 받아들일 수 있었을 것입니다.이것이 바로 Kodak이 디지털 사진으로 수행한 작업이고 Motorola가 디지털 텔레포니로 수행한 작업입니다.하지만 그 대신 어도비가 밀어붙였다 제너레이티브 AI는 Photoshop에 깊숙이 들어가 있어 일반 사용자는 이전에는 만들 수 없었던 모든 종류의 비디오를 만들 수 있습니다.Adobe는 AI를 위협이나 방해 요소로 간주할 수 있었으며 AI가 없는 Photoshop을 지속적으로 개선해 왔습니다.하지만 리더들은 용감하게 AI에 적극적으로 투자하여 사용자들이 할 수 있는 일을 향상시켰습니다.
칩 제조업체인 Nvidia는 기술에 대해 더 깊이 알고 있습니다. 헤드라인을 얻다 AI를 위한 최고의 반도체 칩을 제공하기 위해.외부인이 보기에 이 회사는 적절한 시기에 적절한 기술을 보유하고 있어 운이 좋은 것처럼 보일 수 있습니다.하지만 Nvidia의 현재 성공은 우연이 아닙니다. 지난 10년 동안 Nvidia는 맞춤형 칩과 소프트웨어 개발을 포함하여 AI 분야의 전문 지식을 적극적으로 확보하고 발전시켰습니다.이러한 공격성은 계속될 것으로 예상할 수 있습니다. 이를 통해 Nvidia에 더 높은 가치를 제공하는 제품뿐만 아니라 단순한 비용 절감보다 AI를 더 잘 활용할 수 있게 될 것입니다.
담대함은 매번 통하지 않을 것입니다.하지만 기업 계층 구조의 뿌리 깊은 위험 회피를 극복하기 위해서는 대담성에 대한 편견이 필수적입니다.
스타트업 사고방식
대담함과 비슷하고 성공적인 AI를 위해 똑같이 중요한 것은 회사의 연령이나 규모에 관계없이 신생 기업의 사고 방식을 채택하는 것입니다.스타트업은 시장을 폭넓게 바라보고 고객이 현재 원하는 것에 빠르게 적응하는 데 탁월합니다.대기업은 이러한 기회에 적용할 수 있는 자원을 가지고 있지만, 일반적으로 너무 많은 장벽과 과감성 부족으로 인해 너무 느리게 움직이기 때문에 스타트업이 시장에 더 빨리 진출할 수 있습니다.오픈 AI는 비트 아웃 ChatGPT를 사용한 Google은 두 가지 장점을 모두 갖추고 있었습니다. 즉, Google을 방해하던 망설임에서 벗어난 스타트업 사고방식을 가지고 있으면서도 Microsoft와 다른 투자자들이 충분한 리소스를 제공했습니다.
스타트업의 사고방식은 용기와 유연성에만 국한되지 않습니다. 위대한 업적을 향한 맹렬한 헌신, 즉 위대한 도전에 맞서기 위한 일종의 영웅의 여정도 포함됩니다.스타트업은 좋은 제품을 대규모로 대량 생산하기 위해 예측 가능성보다는, 뭔가 특별한 것을 만들고자 합니다.그래서 그들은 주변을 둘러보고 다른 사람들과 유연하게 협력하는 것을 중시합니다.그들은 아무리 오래되고 존경을 받더라도 해야 할 일을 해내기 위해 기존의 구조와 편견을 버립니다.
전자상거래 대기업인 아마존은 AI를 수용하면서 스타트업 정신을 보여주었습니다.이 회사는 10여 년 전에 기술이 발전하면서 기회를 보았다 웹에 대한 새로운 인터페이스로 “스마트 스피커”를 만드는 데 있습니다.아마존은 AI에 대한 전문 지식이 없었지만 채용, 인수, 내부 개발을 통해 필요한 것을 찾아냈습니다.그 결과 Echo 스피커와 Alexa 디지털 어시스턴트가 탄생했습니다. Echo 스피커와 Alexa 디지털 어시스턴트는 단순히 사람들이 더 많은 상품을 구매하도록 돕는 데 그치지 않습니다.이를 통해 여러 분야에서 가치를 창출하고 일자리를 창출할 수 있는 새로운 채널이 열렸습니다.아마존은 CEO 앤디 재시 (Andy Jassy) 와 함께 알렉사 외에도 AI에 적극적으로 투자해 왔습니다. 속담 이 기술은 “거의 모든 고객 경험을 변화시키고 개선”할 것을 약속합니다.
기업은 하룻밤 사이에 이러한 동력을 도입할 수는 없지만 새로운 가능성에 대한 진지한 노력을 기울이는 시점을 향해 나아가기 시작할 수 있습니다.이러한 동인의 대부분은 자신의 경력에서 목적과 성취를 찾는 개인의 수준에서도 일합니다.이들은 대담함을 받아들이고, 스타트업 사고방식을 채택하고, 기타 필수 과제를 받아들일 수 있습니다.기업과 마찬가지로 직원들도 필요한 기술과 경험을 습득하여 AI에 적극적으로 투자할 수 있습니다. 이를 통해 경력을 보호할 뿐만 아니라 가치를 더할 수 있습니다. 더 높은 수준에서.
기업 생활의 대부분은 저렴한 비용으로 신뢰할 수 있는 제품을 만드는 것이었습니다.대량 실업을 막기 위해 지금 우리에게 필요한 것은 많은 기업이 이러한 규율에서 벗어나 AI의 미래를 가속화하는 것입니다.가장 큰 위험은 대부분의 기업이 단기적으로는 안전하게 투자하고 쉽게 투자하여 잘 운영할 것이라는 점입니다.
인류는 혁신을 두려워할 때 결코 번영하지 못합니다.최초의 인류가 불을 두려워했다고 상상해 보세요. 가끔 화상을 입기도 했지만, 화재의 힘을 활용하지 않았다면 우리는 멸종했을 수도 있습니다.AI도 마찬가지라고 생각합니다.두려워하기보다는 그 힘을 활용해야 합니다.우리는 그것을 모든 인간의 손에 맡겨야 합니다. 그래야 우리 모두가 함께 이 높은 수준에 도달하고 살아갈 수 있습니다.
