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비즈니스 혁신을 불러오는 가장 간단한 방법

by Issuetok 2022. 9. 28.

기업의 대표 및 임직원들이 알아야할 필수 정보

기업의 조직문화를 연구하는 학자들은 인공지능이 접목된 여러 관리 방법을 강조 했습니다. 우리는 인공지능이 직장 조직에 어떤 영향을 미치고 있는지, 인공지능이 노동에 미치는 영향에 대해 알아볼 필요가 있습니다. 좀 더 넓게 보면 인공지능과 로봇공학이 어떤 경우에는 노동을 대신할 가능성이 높지만, 다른 경우에는 노동을 보완할 가능성이 높습니다. 향후 작업이 어떻게 이루어지는지에 대한 더 나은 이해는 이러한 기술이 노동에 보완적일 것으로 기대할 수 있는 조건과 노동의 대체를 언제 예상해야 하는지를 알리는 데 도움이 될 것입니다. 인공지능과 로봇기술의 채택과 사용은 각 국가의 정책적인 문제를 발생시킵니다. 연구자들은 서로 다른 인구통계학과 지역에 걸친 기술 채택의 분포적 효과를 조사할 수 있습니다. 산업, 심지어 산업 내의 직업도 지리적으로 군집화되는 경향이 있음을 보여줍니다. 인공지능과 로봇의 결과는 다른 지역에 비해 어떤 지역에서는 훨씬 더 뚜렷하게 나타날 수 있습니다. 또한, 산업과 직업에 기초한 차이점에 대해서는 다른 요소들이 이러한 기술을 이용하는 기업의 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 인공지능의 신기술은 기업가들에게 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 기업가들은 로봇공학을 노동력과 통합하는 최선의 방법에 대한 지식이 부족할 수 있으며 자본집약적 기술을 채택하는 것을 어렵게 하는 자금조달 제약에 직면하는 경우가 많으니 보다 신중해야합니다. 추가로 인공지능의 경우 기업인들이 인공지능 시스템 양성에 필요한 고객 행동에 대한 데이터 세트가 부족할 수 있습니다. 인공지능과 로봇공학이 특정 산업이나 직업의 노동력을 대신할 경우 노동시장이 지금과 확연히 다르게 보일 수 있으며, 차세대 노동자들이 새로운 환경에 적응할 수 있도록 준비하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이제 완전히 자동화할 수 있는 기술이나 과제에 비해 노동시장에서 여전히 어떤 기술과 과제가 가치가 있는지 평가할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 인공지능과 로봇공학의 영향을 받는 기업과 직업에서의 근로자 경험에 대한 이해를 높여 적절한 근로자 교육, 직업 훈련, 재교육 프로그램을 고안해야 합니다. 머신러닝과 인공지능 기술은 미래 연구의 주체가 될 뿐만 아니라 연구자들이 광범위한 질문을 검토하는데 사용할 도구로서 잠재력을 제공하는건 누구나 알 수 있습니다. 다만, 인공지능 기술의 연산 능력은 컴퓨팅 복잡성으로 인해 다소 다루기 어려운점은 남아 있습니다. 머신러닝 도구는 모델을 장착할 때 데이터에 관한 선험적 가정을 적게 하고 복잡한 패턴을 인식하고 유도 이론 구축의 가능성을 제공합니다. 또한 기계 학습 모델은 특정 조건 하에서 고차원 데이터와의 인과 추론을 개선할 수 있으며, 교란 정보로부터 의미 있는 변수를 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 잠재적 적용의 예로서, 선택 운영 방법론을 사용하여, 마이그레이션이 시운전 성과에 미치는 영향에 대한 분석에서 적절한 반사실적 구조를 실시할 수 있습니다. 다시한번 정리하자면, 인공지능과 로봇공학은 급격한 성능 증가를 경험했고, 이로 인해 인공지능과 로봇 창업에 대한 자금 지원 확대, 이러한 기술이 세상을 어떻게 변화시킬지에 대한 언론 기사 확대, 그리고 이러한 기술의 결과에 대한 최근의 학술 연구 증가로 이어졌습니다. 이 분야에서 다뤄진 많은 다른 글들은 로봇과 인공지능 기술의 채택이 경제 성장과 노동 시장에 어떤 영향을 미치는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이것은 당연한것으로 사회 복지에 대한 중요한 함의를 고려할 때 여전히 더 많은 연구를 필요로 합니다. 또한 인공지능과 로봇의 채택과 사용에 관한 종합적인 데이터가 부족하다는 것은 기존 작업의 상당 부분이 경험적 증거보다는 전문가나 군중들의 소싱된 의견에 의존한다는 것을 의미한다는것을 알 수 있습니다. 앞으로 더 나은 데이터 수집과 구성은 보다 직접적인 경험적 연구를 가능하게 할 것이며 학자들이 서로 다른 유형의 로봇공학이나 인공지능 기술에 대한 성과와 노동시장 결과의 차이와 같은 인접 질문을 검토할 수 있게 됩니다. 인공지능이 기업 수준의 생산성, 고용, 임금에 어떤 영향을 미치는지에 대한 증거 기반 연구와 더불어 혁신, 비즈니스 역동성, 불평등 등 분배적 결과를 가지고 경제 성과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 연구가 지속적으로 필요합니다. 조직 및 전략 학자들이 이러한 기술이 우리 사회에 어떤 영향을 미치고 있는지에 대한 우리의 이해에 기여할 수 있는 기회는 여러 번 있었습니다. 우리는 항상 인공지능을 받아들임에 있어 다음과 같은 질문은 생각하고 결론을 도출해 낼수 있어야합니다. 몇가지 짚고 넘어가겠습니다. 첫번째, 인공지능과 로봇 기술을 채택할 가능성이 높은 기업은 어디인지 입니다. 두번째, 특별히 빨리 채택할 수 있는 관리 스타일이나 조직 형태가 있는가 입니다. 세번째, 채택 결정에 영향을 미치는 시장 수준의 힘이 있는가 입니다. 네번째, 인공지능과 로봇공학은 직업, 기업 또는 지역 내에서 불평등을 증가시키거나 감소시키는가 입니다. 다섯번째, 인공지능과 로봇의 해로운 영향을 완화하거나 악화시킬 수 있는 관리나 규제 정책이 있는가 입니다. 한 기업의 인공지능과 로봇공학 채택이 업스트림 공급업체와 다운스트림 고객뿐만 아니라 동일한 산업이나 시장에서 경쟁업체에 어떤 영향을 미치는와 인공지능이나 로봇공학의 사용은 어떤 조건에서 신규 진입자들이 기존 기성 기업들과 경쟁하는데 도움이 되는지도 중요한 부분이라고 말씀 드리겠습니다. 또한 인공지능과 로봇은 일의 본질에 어떤 영향을 미치는지 어떤 면에서 인공지능과 로봇공학이 직업에 필요한 기술과 과업의 상대적 중요성을 변화시키는가는 다소 어렵게 느낄 수 있지만 꼭 한번 생각해야할 부분입니다. 인공지능과 로봇공학은 개인 노동자들이 직장에서 서로 상호작용하는 방식에 어떤 영향을 미치지, 인공지능과 로봇은 어떤 조직적 조건에서 노동력을 대체하거나 보완할 수 있을까요?. 광범위한 잠재적 연구 질문, 이러한 기술의 광범위한 결과, 그리고 이 분야의 미래 작업에서 유출될 수 있는 중요한 실질적이고 정책적 함의 등을 고려할 때, 우리는 이것이 조직과 경영의 미래 연구를 위한 흥미진진한 분야라고 생각해야 합니다.

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