LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 20

일단 읽고 따라 하면 성공하는 인공맹 탈출법

 

 

 

인공지능 확산에 따른 대응 방법

 

저번 포스팅에서 어렵고 해석하기 힘들게 그래프로 보여 드렸습니다.

하지만, 한눈에 봐도 현재의 인공지능 수준이 어느 정도로 급격하게 확산되고 있는지 확인 가능하실 것이라 판단합니다.

이러한 급격한 파괴적 혁신이 발생이 되면, 이로 인한 가장 큰 변화는 바로 ‘부의 재분배’가 진행된다는 것이고 이러한 시대의 흐름에 빠르게 접근하지 못하면 퇴보되는 상황이 발생합니다. 인공지능이 가져다줄 미래는 어떤 식으로 될지 아무도 알 수 없습니다. 하지만 하나 확실한 것은 이것은 피할 수 없으며 최소한 중간이라도 해야지 남들에게 지배되지 않는 경제적 자유로움을 만끽하며 살 아 갈 수 있습니다.

 

그럼 이렇게 인공지능의 확산이 가파른데 현실적으로 우리가 할 수 있는 것은 무엇이 있을까요? 할 수 있는 것은 매우 많습니다. 무궁무진합니다. 어찌 보면 인공지능을 미리 공부해둔 사람들이 더 유리할 수 있겠지만 꼭 그런 것만도 아닙니다. 왜냐하면 인공지능을 활용해서 무언가를 할 수 있는 사람들은 매우 적은 숫자이며 그리고 또 각 분야 전문가들은 이게 무엇인지 잘 모르기에 기술적, 경제적 교류가 매우 적습니다. 심지어 인공지능 전문 개발자 또한 이런 것들을 이용해서 무엇을 해야 하는지 잘 알지 못합니다.

이러한 상황에서 우리가 할 수 있는 가장 일반적인 방법은 남들보다 빠르게 사용하고 경험하고 익숙해지는 것입니다. 앞으로 지금의 기술보다 더 좋은 기술이 속속 등장할 것인데 그러한 기술이 등장했을 때 단순하게 기술을 받아들여 해당 기술만 사용하는 것하고 해당 기술의 개념과 원리를 이해해서 응용하여 사용하는 것하고는 하늘과 땅 차이입니다.

 

보다 구체적으로 설명을 하면, 사람의 인지 반응은 경험을 기반으로 하는데 이러한 경험의 종류는 크게 직접경험 그리고 간접경험입니다. 전통적인 경험은 시간의 흐름에 따라 간접경험에서 확장하여 직접경험으로 흘러가는 것이 현대 사회의 일반적인 경험 흐름 순서이지만, 지금과 같은 격변의 시대에는 학습에 의한 경험 보다 직접 경험을 통한 기술 수용성을 먼저 올린 이후 학습을 통해 기술을 좀 더 적극적으로 받아들이는 것이 좀 더 바람직하다고 판단을 합니다. 현재 귀사가 가장 빠르게 진행해야 할 것은 일단 서비스부터 사용을 해보고 사용을 하면서 경험을 축적하는 것이 바람직하다 판단을 합니다.

 

그럼 이후의 산업은 어떤 식으로 진행될지 예측을 해보면, 이미 어려 경제학자들이 예측한 것대로 인공지능을 빨리 시작한 기업과 상대적으로 늦게 시작한 기업 간에는 많은 격차가 발생하게 됩니다. 이미 다른 분야 산업 흐름에서 보여준 것처럼 기술간 격차가 더욱 격해지고 서비스간 격차가 더 넓어져서 시장내 참피언이 등장하고 대부분의 기업들은 그런 참피언을 따라가게 되는 현상이 발생됩니다. 방금 말씀드린 보여준 분야란 ‘인터넷’을 기준으로 말씀드리면 대한민국에는 삼성,LG,현대를 포함한 대기업들이 많이 있지만 이들은 네이버,카카오 와 같은 서비스를 만들지 못 했습니다. 만들지 못한 여러 가지 이유가 있겠지만 제가 생각하는 가장 대표적인 이유는 앞서 말씀드린 다른 기업들 보다 상대적으로 늦게 시작한 것이 이유입니다. ‘야후,라이코스’와 같이 시대의 흐름에서 뒤로 간 서비스들과 비교하는 것은 경영학 측면으로 접근을 해야 하기에 본 글에서는 다루지 않겠습니다.

 

기업들은 인공지능 기술을 적극적으로 도입하고 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출해야 한다는 사실을 강조하며 이번 포스팅을 마무리하겠습니다.

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생성형인공지능, LLM, 일잘러, RAG응용, 챗지피티 를 활용해서 프로 일잘러 되기 출간 준비중~~!!