많은 비즈니스 전문가들과 마찬가지로 저도 인공지능(AI)에 관심이 많으며, 최근 ChatGPT에게 기업에 대한 AI의 중요성에 대해 기술 리더들의 인용구를 요청했습니다. 그 결과, 애플의 팀 쿡을 인용하여 “AI는 이미 기업들을 더 효율적이고, 더 반응적이며, 더 개인화되도록 만들고 있습니다. 이는 성장의 동인입니다. ”라는 말을 들었습니다. 그러나 제가 ChatGPT에 출처를 물었을 때, 해당 인용구의 검증된 원천이 존재하지 않는다고 인정했습니다. 이러한 불확실성은 소프트웨어 플랫폼인 Orgvue가 1, 000명 이상의 비즈니스 리더들을 대상으로 실시한 최근 설문조사 결과와도 일치합니다. AI가 일자리를 대체할 것이라고 기대하며 해고했던 직원들의 절반 이상이 지금은 그 결정에 후회하고 있습니다. 2025년까지 AI가 일자리를 대체할 것이라는 가정에 근거한 해고는 성급하며, 현재 AI 능력을 잘못 이해한 결과입니다. 많은 소규모 및 중소기업 관리자들은 이 믿음을 다시 생각해 볼 필요가 있습니다. 현재 생성형 AI는 주로 검색 기능을 향상시키는 데 활용되고 있으며, 사용자들은 호텔 선택, 가전수리, 언어 번역 등 질문에 빠르게 답변을 얻고 있습니다. 이러한 챗봇들이 발전하고 있지만, 직원들을 대체하기에는 아직 멀고도 멉니다. 덴마크의 연구는 2023년과 2024년 동안 7, 000개 직장 25, 000명의 근로자를 대상으로 11개 직업군에서 AI가 임금이나 근무 시간에 미치는 영향을 분석했지만, 유의미한 영향을 발견하지 못했습니다. 기업들은 AI 활용을 권장하고 있지만, 아직 경제적 성과에는 영향을 미치지 않았습니다. 대부분의 직장, 특히 미국 내 3300만 소상공인들 사이에서는 AI가 핵심 운영에 통합되어 있지 않습니다.

사업주들은 회계, 고객 관계관리(CRM), 재고, 주문, 급여 처리 등을 AI로 처리하길 원하지만, 현재 기술로는 그것이 불가능합니다. 이 격차를 설명하는 세 가지 주요 이유가 있습니다. 첫째, 기술이 아직 미성숙하고 성능이 낮습니다. Salesforce, Microsoft, Intuit와 같은 기업들이 지불계정관리나 이메일 마케팅 등 일부 작업에 AI 기능을 도입하고 있지만, 이러한 도구들은 제한적이고 신뢰할 수 없으며, 자율적으로 운영하기에는 충분하지 않습니다. 둘째, AI를 도입하려면 Microsoft, Google, OpenAI 등 주요 업체와 데이터 및 지적 재산권을 공유해야 하지만, 기업들은 데이터 보안 및 오용 방지에 대해 걱정하며, 여전히 우려를 가지고 있습니다. 셋째, AI 시스템 개발에는 많은 비용이 듭니다. Klarna, Meta, JP모건과 같은 대기업들은 수천만 또는 수억 달러를 내부 AI 플랫폼 구축에 투자하여 직원들을 대체하거나 복잡한 작업을 수행하지만, 이러한 투자는 대부분의 소규모 기업들에겐 실현 가능성이 낮습니다. 또한, 중소기업들은 여러 시스템에 산재한 데이터를 관리하거나, 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발할 데이터 과학 인력과 기술이 부족하며, 특히 오래되거나 부정확한 정보를 사용할 위험도 존재합니다. 앞으로 AI는 계속 발전할 것이며, 더 정밀하고 신뢰도가 높아질 것입니다. 기업들은 결국 프라이버시로 인한 희생을 감수하면서도 AI의 이점을 누리게 될 것이며, 미래의 AI 플랫폼은 데이터 품질을 검증한 후 작업을 진행할 것입니다. 시간이 지나면 Boston Dynamics와 같은 회사의 로봇들이 건설과 제조 분야로 진출하고, 드론이 배송과 재고관리를 담당하며, 자율주행 트럭, 포클리프트, 그리고 인간처럼 생긴 봇이 고객과 소통하는 시대가 올 것입니다. 그러나 이러한 변화를 실현하는 데에는 수년이 더 걸릴 것입니다. 가장 현명한 고객들은 이를 인지하고 인내심을 가지고 기다리며, 반면에 많은 Orgvue 설문조사 참가자들처럼, 이미 이러한 능력들이 갖추어져 있다고 잘못 믿는 이들도 아직 많습니다. 이는 아직 현실이 아닙니다.