2005년 이후 미국의 비농업 노동생산성(노동시간당 생산량)은 연평균 1.4%의 저조한 성장률을 기록했습니다. 2022년에는 1.7% 하락했는데, 이는 40년 만에 가장 큰 폭으로 감소한 것입니다.[1] 인공지능(AI) 도입의 급증이 이러한 추세를 반전시키고 생산성 증가율을 제2차 세계대전 이후 장기평균인 2.2%로 되돌릴 수 있다면 미국 GDP는 약 10조 달러의 증가 효과를 얻게 되는데, 이는 가구당 1만5,000달러에 해당하는 수치입니다.[2]
대부분의 다른 선진국들도 유사한 생산성 문제에 직면해 있습니다. AI는 직원들이 업무의 핵심적이며 창의적인 측면에 집중할 여력을 만들어주고, 새로운 혁신의 물결을 생성하고 더 행복하며 효율적인 직원이 될 수 있는 길을 열어줌으로써 이 문제의 해결에 도움이 될 수 있습니다. 또한 각국이 노동력 부족, 부채, 인플레이션, 에너지 전환 등의 기타 당면 난제에 더 효과적으로 대응하도록 도움을 줄 수도 있습니다.
다양한 형태의 AI 중에서도 2022년 11월 ChatGPT 출시 이후로 생성형 AI의 사용량과 인지도가 급증하고 있습니다. 선도적인 기술 리서치 및 컨설팅 회사인 Gartner에 의하면, 생성형 AI는 다양한 주요 AI 중에서 가장 성숙 단계에 있으며(이미 가치 있고 전환적인 수많은 혁신이 이뤄짐), 향후 2~5년 내로 추가적 혜택은 더 이상 증가하지 않을 가능성이 높습니다.[3]
이미지 출처: https://www.zdnet.com/article/generative-ai-tops-gartners-top-25-emerging-technologies-list-for-2023/
더 많은 기업과 근로자가 생성형 AI를 도입하기 시작함에 따라, 골드만삭스는 향후 10년간 전 세계 생산성이 매년 약 7%씩 증가할 가능성이 있다고 예상합니다.[4] 또한 골드만삭스는 이에 따라 최대 3억 개의 정규직 일자리가 사라지겠지만,[5] 동시에 수백 가지의 새로운 일자리 범주가 창출될 것이라고 예상합니다.
한편, AI를 지지하는 사람들은 이 기술이 대대적인 일자리 감소로 이어지기보다는 민첩성 향상, 신규 수익원 창출, 고객만족도 개선을 통해 기업의 지속 가능한 확장에 기여할 것이라는 논리를 펼치고 있습니다. 노동자들은 새로운 기술을 배우는 과정에서 도움이 필요하고 일부는 직업을 바꾸게 되겠지만, 근로자의 직업 전환과 기타 리스크가 적절히 관리된다면 생성형 AI는 경제성장률에 상당히 기여하고, 보다 지속 가능하며 포용적인 세상을 뒷받침할 수 있을 것입니다.[6]
물론 지금처럼 유동성이 부족하며 금리가 높은 환경에서는 기업이 AI를 구현하거나 직원의 숙련도를 높이기 위한 자본을 확보하는 과정에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 EquitiesFirst가 제공하는 증권담보 파이낸싱이라는 강력한 선진 솔루션이 있습니다.
실제영향
이러한 투자를 통해 얻게 되는 효율성 향상은 상당하며 측정 가능합니다.
스탠포드 대학교와 MIT의 연구진이 최근 발표한 연구에서는, 이러한 유형에서 최초의 대규모 실제 조사를 바탕으로 Fortune 500에 속한 소프트웨어 기업들의 고객서비스 직원 생산성에 생성형 AI 도구들이 미치는 영향을 1년 동안 측정했습니다.[7]
기록된 생산성 향상 효과는 이전 실험들에 비해 덜 뚜렷하게 나타났는데, 이는 실제 업무 프로세스가 실험실 기반의 신중한 작업들에 비해 복잡하기 때문인 것으로 보입니다. 하지만 그 결과는 여전히 극적이었습니다: 생성형 AI 도구를 활용할 수 있었던 노동자들은 그렇지 못했던 노동자에 비해 생산성이 평균 14% 개선되었습니다.
무엇보다도 가장 숙련도가 낮은 노동자들의 생산성이 가장 크게 개선되었습니다(35%). 반면, 가장 숙련도가 높은 노동자들은 AI 이용으로 인한 이점이 거의 없거나 전혀 없었습니다.
더군다나 통제된 환경에서 진행된 두 개의 별도 연구에 의하면, AI를 이용한 비즈니스 전문가들은 시간당 59% 더 많은 업무 문서를 작성할 수 있었고,AI를 이용한 프로그래머들은 주당 최대 126% 더 많은 프로젝트를 코딩할 수 있었습니다.[9] 이 연구들도 AI는 가장 숙련도가 낮은 직원과 가장 숙련도가 높은 직원 간의 격차를 줄이는 과정에 도움이 될 수 있음을 밝혀냈습니다.
모든 연구에서 AI 이용에 따라 시간당 생산량이 증가했지만 업무용 문서 작성과 관련된 연구에서도 작업의 질이 크게 개선되었는데, 이는 AI를 이용하는 전문가들이 문서 텍스트의 초안을 훨씬 더 신속하게 작성할 수 있었기 때문에 최종 버전을 편집 및 개선하는 과정에 더 많은 시간을 할애할 수 있었기 때문일 것입니다.
수많은이용사례
물론 AI는 자동 대출 승인에서부터 고급 의료 진단에 이르기까지, 콘텐츠 생성보다 훨씬 광범위한 분야에 적용되고 있습니다. AI는 교통 혼잡을 완화하고, 학생들에게 맞춤형 강의 콘텐츠를 제공하며, 제조, 물류 및 고객서비스를 자동화 및 간소화하는 용도로 이용되고 있습니다.
AI가 기업 효율성에 미치는 영향은 광범위하며 큽니다. 예를 들어, 월마트는 재고 및 창고 관리에서부터 배송 일정까지 아우르는 모든 것을 최적화하기 위해 AI를 전략적으로 도입했으며, 이를 통해 직원 생산성을 최대 15%까지 개선했다고 주장합니다.[10]
AI의 가장 보편적인 이점은 효율성 향상과 비용 절감이지만, AI를 구현하고 직원들의 AI 이용 능력을 향상시키고자 하는 기업은 상당한 초기 투자를 해야 합니다. 그런데 지금처럼 금리가 높고 은행이 대출을 꺼리는 환경에서는 이러한 자금조달이 어려울 수 있습니다. 기업들이 AI 및 기타 신규 디지털 기술을 활용하기 위해 충분한 자원을 투자하려는 과정에서 어려움을 겪으면 생산성 향상 달성이 지연될 수 있으며, 결국 기업들의 단기 수익성과 더 나아가 장기 생존능력에 지장이 될 수 있습니다.[11]
증권담보파이낸싱은 AI 생산성혁명을앞당겨줄수있습니다
증권담보 파이낸싱은 이러한 장애물의 극복에 도움이 될 수 있습니다. 이에 힘입어 장기투자자와 기업가들은 보유 암호화폐나 주식을 담보로 자본을 조달하여, AI 관련 투자 테마를 추구하거나 자사의 AI 역량을 업그레이드할 목적으로 투자할 수 있습니다.
투자자는 보유 포트폴리오의 상승 잠재력을 희생하지 않고도 증권담보 파이낸싱을 활용하여 계속 증가하는 AI의 다양한 효율성 향상 기회에 선택적으로 발을 담글 수 있습니다.
[1] https://www.reuters.com/markets/us/us-fourth-quarter-labor-costs-revised-higher-productivity-growth-lowered-2023-03-02/
[2] https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/rekindling-us-productivity-for-a-new-era#at-a-glance
[3] https://www.zdnet.com/article/generative-ai-tops-gartners-top-25-emerging-technologies-list-for-2023/
[4] https://edition.cnn.com/2023/03/29/tech/chatgpt-ai-automation-jobs-impact-intl-hnk/index.html#:~:text=300%20million%20jobs%20could%20be%20affected%20by,of%20AI%2C%20says%20Goldman%20Sachs&text=As%20many%20as%20300%20million,according%20to%20Goldman%20Sachs%20economists.
[5] https://edition.cnn.com/2023/03/29/tech/chatgpt-ai-automation-jobs-impact-intl-hnk/index.html#:~:text=300%20million%20jobs%20could%20be%20affected%20by,of%20AI%2C%20says%20Goldman%20Sachs&text=As%20many%20as%20300%20million,according%20to%20Goldman%20Sachs%20economists.
[6] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[7] https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-04-24/generative-ai-boosts-worker-productivity-14-new-study-finds
[8] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4375283
[9] https://arxiv.org/abs/2302.06590
[10] https://www.cnbc.com/2023/03/27/how-walmart-is-using-ai-to-make-shopping-better.html
[11] https://www.ft.com/content/21384711-3506-4901-830c-7ecc3ae6b32a