AI로 높이는 생산성 그러나 그에 따른 부작용들

 

최근 인공지능 기술의 발전으로 많은 기업들이 AI를 활용하여 생산성을 높이는 시스템을 적용하고 있다. 세계적 투자은행 모건스탠리는 GPT4를 이용해 자산관리와 핀테크 분야에 혁신적 서비스를 도입할 예정이다. 어학분야에서도 chatGPT와 자연스러운 대화를 이어가며 외국어 학습의 효율을 높이고 있다. 이 외에도 다양한 분야에 AI를 활용한 자동화로 생산성을 향상하고 있다. 

 

 

1) AI를 활용한 제조업 분야에서 생산성 향상이 이뤄지고 있다. 기본에 제품 생산 과정에서 인력이 많이 투입되었으나 AI를 이용하면 매우 빠른 속도로 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 많은 작업을 자동화시킬 수 있다. 또한 AI로 제품 불량률을 현저히 줄이는 데도 효과적이다. 불량품을 자동으로 인식하고 고장을 진단하여 생산 라인에서 이를 제외시킬 수 있다. 이러한 방법을 통해 제조업의 생산성을 높이는 한편 동시에 제품의 품질을 유지시킬 수 있다. 

 

2) 기업에서 제공하는 고객 서비스와 만족도를 자동화하여 판매 서비스업에서의 효율을 높일 수 있다. 인공지능 기술을 이용하여 고객의 문의 사항을 분석하고 적절한 답변을 빠르게 제공 가능하며 고객 서비스 부서에서 발생하는 작업을 자동 처리할 수 있다. 제품 판매에 있어서도 고객의 이전 구매 내역과 검색어 기록 등을 분석하여 그에 맞는 상품을 적절히 추천해 줄 수 있다. 기업은 이러한 자동화 효율성을 통해 고객 서비스 품질과 만족도를 향상하고 인력을 절감하여 매출 상승을 기대할 수 있다. 

 

3) 방대한 양의 데이터의 자동화 분석과 예측 기술에 AI를 활용할 수 있다. AI를 활용한 기업의 데이터 분석과 예측으로 정확하고 빠른 비즈니스 전략 수립이 가능하다. 이를 통해 기업은 경쟁 우위를 점유하고 생산성을 높일 수 있다. 특히 방대한 양의 데이터를 보유하고 활용해야 하는 법률 분야에서의 AI 적용이 기대되고 있다. 

 

4) 금융업에서 AI를 활용하여 대출 승인 과정에서 고객 신용등급이나 연소득 및 대출 이력 등을 검토하여 승인 여부를 결정한다.  이러한 과정은 많은 시간과 인력을 소모시키나 AI 활용하면 이를 효율적으로 자동화할 수 있다. 수집된 고객의 데이터를 AI가 학습하고 승인 여부를 결정하여 사람이 처리하는 대출 승인 과정보다 오류를 줄여 처리할 수 있다.

 

5) 교육분야에서의 AI 생산성은 빛을 발하고 있다. 인공지능을 활용해 학생들의 개개인 학습 과정을 자동으로 분석하여 개별적 맞춤형 학습 방법을 제공할 수 있다. 이러한 활용방안은 교육기관이 학생들의 학습 효율성을 향상할 수 있도록 지원하며 교육의 질을 높일 수 있게 한다.  

 

 

이렇듯 인공지능을 활용하여 생산성을 높이는 방안은 매우 다양하게 존재하고 있다.  그러나 AI를 활용하는 과정에서 간과할 수 없는 문제점들이 발생할 수 있다. 

 

1) 인공지능을 활용한 생산성 향상은 많은 장점이 있지만 인공지능 기술이 완전하지 않은 경우 잘못된 결정이나 예측을 내릴 수도 있다. 이러한 문제는 비용과 시간을 낭비하기도 하지만 심각한 상황에서는 인명피해나 대규모 사회적 손실을 초래할 수 있는 부작용이 있다. 

 

2) 직업적 부분에서 일부분 또는 전체의 과정이 인공지능에 의해 자동화된다면 이를 수행하고 있던 인력들은 일자리를 잃게 될 수 있다. 결과적으로 대규모 실업이 초래될 가능성이 크기에 이를 대비한 재교육 및 새로운 산업 분야의 적응을 위한 사회적 지원이 필요하다. 

 

3) 인공지능이 업무 수행을 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다. 이에 보안적인 시스템과 법적인 제도가 필히 수반되어야 한다. 

 

4) 개인의 능력과 경험은 상대적으로 인공지능이 흡수하는 총체적 데이터 양을 따라잡기는 점차 어려울 것이다. 이에 인공지능의 기술 발전은 인간의 사회적 활동을 점차적으로 축소시킬 위험이 있어 자아실현의 경험을 제한하거나 무기력감을 느끼게 할 수 있다.  그러므로 이를 해결하기 위한 사회적 시스템과 인간활동의 의미와 인적 자원 관리 등에 관해 논의되어야 한다.

 

인공지능을 활용하여 생산성을 향상할 수 있으나 위와 같은 부작용이 따르는 것을 고려해야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 효율적인 AI 활용과 함께 인간의 능력과 경험을 유지시킬 수 있는 방향으로 함께 나아가야 한다.