목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 인공지능의 개념
2. 기술 혁신과 경영성과
3. 인공지능이 경영에 미칠 영향
1) 지식 및 데이터 확보
2) 추론 및 최적화
3) 데이터 및 인프라 체계 구축
4) 통합관리시스템
5) 가치 창출
6) 시스템 유지 및 운영
7) 데이터 효과
4. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
Ⅱ. 본론
1. 인공지능의 개념
2. 기술 혁신과 경영성과
3. 인공지능이 경영에 미칠 영향
1) 지식 및 데이터 확보
2) 추론 및 최적화
3) 데이터 및 인프라 체계 구축
4) 통합관리시스템
5) 가치 창출
6) 시스템 유지 및 운영
7) 데이터 효과
4. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
본문내용
미한다.
4. 나의 의견
OECD에 따르면, 인공지능이 생산성에 상당한 영향을 미치려면 조직은 다수의 보완적 투자를 해야 하며 구글과 바이두, 그리고 기타 디지털 플랫폼 대기업들은 인공지능에 대한 주요 투자의 혜택을 누리기에 유리한 위치에 있다고 분석하고 있다. 하지만 제조업을 포함한 다른 많은 기업은 여전히 워크플로우를 완전히 디지털화 하지 못했고, 인공지능 도구를 아직 기존 프로세스에 직접 적용할 수 없으며 향후 시간이 지나 비용이 하락하면서이러한 기업들도 불확실성 감소로 생겨난 기회를 발견하고 인공지능에 점차 투자하게 될 것이라고 전망하고 있다. 이는 거대 ICT 기업이나 디지털 플랫폼 기업들을 제외한 기업의 경우, 인공지능 도입 및 적용으로 인한 효과를 누리기 위해서는 어느 정도의 시간이 필요할 수 있다는 의미로 해석된다. 또한, 인공지능 투자와 보완적 변경은 비용이 많이 들고 측정하기 어려우며 구현하는 데시간이 걸리므로 초기에는 오히려 생산성을 저하시킨다는 선행연구도 존재한다. 이 선행연구에 따르면, 인공지능을 사용한 시스템은 인간을 능가하는 성능을 보여주고 점점 더 많은 영역에서 성능을 발휘하고 있으나 측정된 생산성의 증가수준은 과거에 비해 절반 수준으로 감소했으며 이는 잠재적으로 거짓 희망, 잘못된 측정, 재분배, 구현 지연의 네 가지로 설명할 수 있고 이 중 구현 지연이 이러한 인공지능으로 인한 기대와 실제 통계 간 역설의 가장 큰 원인일 가능성이 높다고 주장한다. 즉, 인공지능 도입 및 적용 초기에는 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치기 어려울 수도 있다고 해석할 수 있다.따라서 인공지능 기술의 발전에 따라 국내 기업들이 인공지능 기술을 도입하고 적용하는데 있어 이와 같은 초기 단계에서 인공지능 기술의 도입과 적용이 실제 기업의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증 분석하고, 인공지능 기술 도입 및 적용을 추진하고자 하는 기업에 시사점을 제공할 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있는 상황이다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 인공지능이 경영에 미칠 영향에 대해 학습내용을 바탕으로 논해 보았다. 인공지능 기술의 도입 및 적용을 장려하기 위해 우리나라 정부에서도 다양한 정책을 만들어 기업들을 지원하고 있다. 먼저 우수한 인공지능 알고리즘을 개발하는 중소 기업 또는 벤처 기업에게는 해당 알고리즘이 서비스로 이어질 수 있도록 인공지능 사업화 비용을 지원한다. 이는 2019년까지 20개 기업에서 2023년까지 180개 기업으로 증가될 전망이다. 더불어 대량의 인공지능 데이터 처리를 위해 클라우드 기반 GPU 자원을 기업 당 20테라플롭스 지원하고 슈퍼컴 5호기도 연계하여 지원할 예정이다. 더불어 해외 인공지능 선도기업과 창의적인 아이디어를 보유한 국내 인공지능 중소벤처기업 간 협력 프로젝트인 ‘글로벌 AI 100’을 2023년까지 100개 선정하여 지원을 추진한다. 이러한 연구 결과 및 정부 정책을 살펴보면, 인공지능은 향후 기업 성장의 성패를 좌우하는 중요한 요소가 될 것으로 판단되며, 기업의 인공지능 보유 역량에 따라 매출과 같은 기업 성과에 쏠림 현상이 발생할 것이라고 전망되기도 한다.
참고문헌
김정홍.(2005).『기술혁신의 경제학』.제 3판. 시그마프레스.
김두희.(2013). 기업역량이 기술혁신 및 경영성과에 미치는 영향:기술이전 유형을 중심으로. 박사학위논문. 부산대학교.
손현철.(2013). 기술혁신 성공요인, 혁신역량과 기업성과의 관계:정부지원제도의 조절효과를 중심으로. 박사학위논문. 충북대학교.
이동석.(2010). 우리나라 중소기업의 기술혁신능력과 기술사업화 능력이 경영성과에 미치는 영향 연구. 박사학위논문. 숭실대학교.
4. 나의 의견
OECD에 따르면, 인공지능이 생산성에 상당한 영향을 미치려면 조직은 다수의 보완적 투자를 해야 하며 구글과 바이두, 그리고 기타 디지털 플랫폼 대기업들은 인공지능에 대한 주요 투자의 혜택을 누리기에 유리한 위치에 있다고 분석하고 있다. 하지만 제조업을 포함한 다른 많은 기업은 여전히 워크플로우를 완전히 디지털화 하지 못했고, 인공지능 도구를 아직 기존 프로세스에 직접 적용할 수 없으며 향후 시간이 지나 비용이 하락하면서이러한 기업들도 불확실성 감소로 생겨난 기회를 발견하고 인공지능에 점차 투자하게 될 것이라고 전망하고 있다. 이는 거대 ICT 기업이나 디지털 플랫폼 기업들을 제외한 기업의 경우, 인공지능 도입 및 적용으로 인한 효과를 누리기 위해서는 어느 정도의 시간이 필요할 수 있다는 의미로 해석된다. 또한, 인공지능 투자와 보완적 변경은 비용이 많이 들고 측정하기 어려우며 구현하는 데시간이 걸리므로 초기에는 오히려 생산성을 저하시킨다는 선행연구도 존재한다. 이 선행연구에 따르면, 인공지능을 사용한 시스템은 인간을 능가하는 성능을 보여주고 점점 더 많은 영역에서 성능을 발휘하고 있으나 측정된 생산성의 증가수준은 과거에 비해 절반 수준으로 감소했으며 이는 잠재적으로 거짓 희망, 잘못된 측정, 재분배, 구현 지연의 네 가지로 설명할 수 있고 이 중 구현 지연이 이러한 인공지능으로 인한 기대와 실제 통계 간 역설의 가장 큰 원인일 가능성이 높다고 주장한다. 즉, 인공지능 도입 및 적용 초기에는 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치기 어려울 수도 있다고 해석할 수 있다.따라서 인공지능 기술의 발전에 따라 국내 기업들이 인공지능 기술을 도입하고 적용하는데 있어 이와 같은 초기 단계에서 인공지능 기술의 도입과 적용이 실제 기업의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증 분석하고, 인공지능 기술 도입 및 적용을 추진하고자 하는 기업에 시사점을 제공할 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있는 상황이다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 인공지능이 경영에 미칠 영향에 대해 학습내용을 바탕으로 논해 보았다. 인공지능 기술의 도입 및 적용을 장려하기 위해 우리나라 정부에서도 다양한 정책을 만들어 기업들을 지원하고 있다. 먼저 우수한 인공지능 알고리즘을 개발하는 중소 기업 또는 벤처 기업에게는 해당 알고리즘이 서비스로 이어질 수 있도록 인공지능 사업화 비용을 지원한다. 이는 2019년까지 20개 기업에서 2023년까지 180개 기업으로 증가될 전망이다. 더불어 대량의 인공지능 데이터 처리를 위해 클라우드 기반 GPU 자원을 기업 당 20테라플롭스 지원하고 슈퍼컴 5호기도 연계하여 지원할 예정이다. 더불어 해외 인공지능 선도기업과 창의적인 아이디어를 보유한 국내 인공지능 중소벤처기업 간 협력 프로젝트인 ‘글로벌 AI 100’을 2023년까지 100개 선정하여 지원을 추진한다. 이러한 연구 결과 및 정부 정책을 살펴보면, 인공지능은 향후 기업 성장의 성패를 좌우하는 중요한 요소가 될 것으로 판단되며, 기업의 인공지능 보유 역량에 따라 매출과 같은 기업 성과에 쏠림 현상이 발생할 것이라고 전망되기도 한다.
참고문헌
김정홍.(2005).『기술혁신의 경제학』.제 3판. 시그마프레스.
김두희.(2013). 기업역량이 기술혁신 및 경영성과에 미치는 영향:기술이전 유형을 중심으로. 박사학위논문. 부산대학교.
손현철.(2013). 기술혁신 성공요인, 혁신역량과 기업성과의 관계:정부지원제도의 조절효과를 중심으로. 박사학위논문. 충북대학교.
이동석.(2010). 우리나라 중소기업의 기술혁신능력과 기술사업화 능력이 경영성과에 미치는 영향 연구. 박사학위논문. 숭실대학교.
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