AI의 성패를 기술 성능이 아니라 기업 내부 조건에서 찾는다. 데이터 역량, 의사 결정 방식, 인적 자본, 경쟁 구조가 생산성의 차이를 만든다. 생산성 역설과 상보성 이론, 한국 기업 자료를 바탕으로 도입 격차와 혁신 효과를 분석한다. AI를 사는 것이 아니라 AI가 작동할 조직을 설계해야 한다고 말한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.
목차
신기술의 도입과 성과는 모두에게 공평하지 않다
01 일반목적기술과 생산성 역설 02 AI 도입의 측정 03 상보성의 경제학 04 데이터 기반 의사 결정 05 조직 역량과 디지털 전환 06 AI 도입의 결정 요인 07 AI 도입이 경쟁에 미치는 영향 08 AI 도입과 혁신 성과 09 경쟁과 혁신의 관계 10 정책적 대응 및 기업 전략을 위한 시사점
작가 소개
작가이창근
KDI국제정책대학원 교수다. 서울대학교에서 경제학과 산업공학 학사학위를 취득하고2004, 미국 미시간대학교에서 경제학 박사학위를 받았다2015. 한국개발연구원KDI에서 연구위원으로 재직했다2015∼2018. 경제사, 노동경제학, 응용미시경제학을 바탕으로 기술과 노동시장의 상호작용을 주로 연구하며, 최근에는 자동화·AI가 노동시장과 근로자 삶에 미치는 영향을 집중적으로 분석하고 있다. 생성형 AI의 기업 생산성 효과와 기업 규모별 AI 활용 격차의 구조적 메커니즘을 규명하는 연구도 수행하고 있다.
