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AI 디폴트 시대의 경쟁력
01 AI와 일의 경계 02 AI 임팩트, 증폭 혹은 평준화 03 AI 팀원의 반전 04 AI 성과 피드백의 역설 05 AI 롤모델과 조직 문화 06 AI 역위임의 반전 07 계산되지 않는 미래 08 데이터 편향과 AI의 약점 09 AI 상대적 공정성과 투명성 10 AX 시대, 일의 감각 |
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AI 시대의 경쟁력은 사용 능력보다 함께 일하는 능력이다
AI가 누구에게나 제공되는 디폴트가 되면 최신 모델을 쓰는 것만으로는 경쟁력이 생기지 않는다. 이 책은 AI 이후의 격차가 기술 보유 여부가 아니라 인간과 AI의 협업을 어떻게 설계하느냐에서 벌어진다고 본다. 체스와 바둑에서는 같은 수준의 AI를 사용해도 언제 기계의 판단을 따르고 언제 의심하며 어떻게 조합하는지에 따라 승패가 달라진다. 일의 세계도 마찬가지다. AI는 성과를 높이고 전문성의 격차를 줄이지만, 동시에 자신의 능력을 과대평가하게 하고 검증과 성찰을 약화시킬 수 있다. 업무는 빨라지는데 판단의 근육이 쇠퇴하고, 성과는 좋아지는데 왜 좋은지 설명하지 못하는 ‘판단 부채’가 쌓이는 것이다. 이런 역설을 개인의 AI 활용법이 아니라 조직의 문제로 확장한다. 조직 고유의 데이터와 암묵지로 AI를 ‘내부자’로 만들고, 자동화할 영역과 인간이 개입할 경계를 정하며, AI에 맞춰 업무 방식 자체를 재설계하는 ‘상황화된 AI’를 제시한다. 같은 모델을 쓰더라도 결과가 달라지는 이유는 여기에 있다. AI를 정답을 건네는 자동판매기로 만들 것인가, 서로의 약점을 보완하는 동료로 만들 것인가. 그 선택이 AI 디폴트 시대의 경쟁력을 가른다. |