4차 산업혁명 시대 국내 기업의 과제 - AI 산업을 중심으로 -

소개

"4차 산업혁명 시대 국내 기업의 과제 - AI 산업을 중심으로 -"에 대한 내용

디지털화와 AI 기술의 발전 속도는 과거의 그 어떤 기술 혁신보다도 빠르다. 전통적인 산업들도 디지털 전환 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 시대이다. 제조업, 유통업, 금융업에도 AI를 활용하였을 때 생산성이 극대화되거나 고객 만족도가 향상되는 효과가 나타났다. 이렇듯 AI 기술이 상용화되었을 때의 경제적 파급 효과에 관한 관심이 높아지면서, 미국과 중국을 포함한 여러 주요 국가에서는 AI 개발 및 활용 촉진 정책을 추진하고 있다.
전통적인 산업의 경계마저 허무는 AI의 등장은 향후 10년간 어떠한 변화가 발생할지 예측하기 어려울 정도의 혁신을 주도할 것으로 보인다. 이에 본고에서는 이러한 산업 패러다임의 변화로 인해 어떤 파급 효과가 발생할 것인지, 이에 대비하기 위해서는 어떻게 해야 하는지, 그리고 글로벌 대기업들은 어떻게 대응하고 있는지를 알아볼 것이다. 특히 4차 산업혁명 시대에 AI 산업의 변화를 중심으로 분석하여 국내 기업의 방향성을 제시하고자 한다.

목차

Ⅰ. 서론 3

Ⅱ. 본론 4
1. 기업 CEO의 관점에서 예상되는 파급 효과
2. 미래 생존과 성공을 위한 대비책
3. 글로벌 대기업들의 대응 사례

Ⅲ. 결론 9

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

오늘날 기업의 생존 여부는 누가 더 발 빠르게 AI를 전략적으로 활용하는지에 달렸다고 해도 과언이 아니다. 많은 기업이 AI라는 흐름을 인지하고 이를 탑재하여 새로운 활로를 개척하고 있는 시대에, 경영 혁신을 위해 AI를 어떻게 활용하고 기업에 체계적으로 적용할 수 있을지 고민하는 것은 선택이 아닌 생존을 위한 본원적 과제이다. 특히 챗GPT(chatGPT)를 선두로 한 생성형 AI의 등장으로 정보 검색의 세대교체가 이루어질 것이라는 예측이 나오면서 여러 빅테크 기업이 관련 대응책을 마련하고 있다. 직접 서적이나 기사를 찾아가며 정보를 얻던 1세대 검색(Search 1.0), 인터넷 검색 엔진에 키워드를 입력하여 정보를 얻던 2세대 검색(Search 2.0)을 넘어선 3세대 검색(Search 3.0)의 시대가 도래한 것이다. 메타, 구글 등 글로벌 빅테크 기업은 이미 천문학적인 금액을 투자하고 있으며, ‘클로드 3’, ‘제미나이’, ‘라마 3’ 등 챗GPT에 대항할 모델들을 앞다투어 내놓고 있다.
응용 애플리케이션 개발로 이어질 수 있는 API로 제공되는 생성형 AI는 3세대 검색(Search 3.0)으로의 기능 외에도 디지털 헬스, 교육, 엔터테인먼트 등 전 산업 영역으로 확장될 수 있다는 이점이 있다. 이러한 AI의 잠재력을 고려했을 때, AI를 적극적으로 활용하는 기업이 가까운 미래에 그 업계를 주도하게 될 것임은 분명하다. AI 칩의 선두 주자인 엔비디아의 CEO, 오픈AI의 CEO를 포함한 여러 전문가는 향후 5년 이내에 인간을 능가하는 AGI가 개발될 수 있다고 분석하였다. 이렇듯 시시각각 변화하는 AI 시장의 흐름에 발맞춰 적응하고, AI를 활용한 혁신적인 비즈니스 프로세스를 개발하는 것은 한국을 비롯한 전 세계 기업의 당면한 과제가 되었다. 특히 수천억 개의 파라미터(매개변수)를 기반으로 대용량 데이터를 학습하는 ‘초거대 AI’ 사업의 경쟁력을 높이고 글로벌 진출 전략을 고안하는 것이 중요하다.

참고자료

· 노재현. (2024.08.12.). 오픈AI 제이슨 권 "AI 발전할수록 통제력도 향상돼야" 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR*************0017
· 박찬. (2024.07.28.). JP모건, 내부용 AI '연구 분석가' 챗봇 본격 배포..."일자리 대체 우려 현실화". AI TIMES. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=162002
· 송단비, 조재한, 최민철, 김한흰. (2021). 기업의 인공지능 활용과 생산성 연구. 산업연구원.
· 양지훈, 윤상혁. (2023). ChatGPT를 넘어 생성형(Generative) AI 시대로 : 미디어 · 콘텐츠 생성형 AI 서비스 사례와 경쟁력 확보 방안. 한국방송통신전파진흥원.
· 이정훈. (2023.12.31.). 뉴욕타임스, 오픈AI에 소송 걸다…한국은? 한겨례21.https://h21.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/54876.html
· 조윤정. (2023.02.22.). 챗GPT도 못 피한 AI 윤리적 문제. 주간조선. https://weekly.chosun.com/news/articleView.html?idxno=24505
· 최수진. (2024.09.05.). 월마트는 어떻게 8억 개 제품 정보를 문서화했나…'생성형 AI' 활용법[케이스 스터디]. 한국경제TV. https://www.wowtv.co.kr/NewsCenter/News/Read?articleId=202408282518b
· 최인준. (2019.07.13.) "물류·배송, 단순 반복 업무는 로봇이 맡는다" 아마존, 직원 10만명에 'AI 시대 직무 재교육'. 조선일보. https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2019/07/13/*************.html
· 토머스 H. 데븐포트, 니틴 미탈. (2024). AI 혁신 바이블: 아날로그 기업은 인공지능 시대에 어떻게 살아남는가. (임상훈, 역). 더퀘스트.
· 홍수진. (2024.04.09.). 인간보다 뛰어난 AGI 내년 등장?…AI 기업 대체로 “3∼5년”. KBS뉴스. https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=7935133
· Deloitte AI Institute (2022) Trustworthy AI. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/deloitte-analytics/solutions/ethics-of-ai-framework.html
· Sam Ransbotham, David Kiron, Shervin Khodabandeh, Michael Chu & Leonid Zhukhov. (2024, November 11.). Learning to Manage Uncertainty, With AI. MITSloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/projects/learning-to-manage-uncertainty-with-ai/