최근 인공지능과 같은 디지털 기술이 산업의 생산성과 혁신성을 제고하는 핵심 기술로 인식되고 있으며, 이러한 디지털 기술의 발전은 미, 중을 비롯한 강대국들간의 기술패권 경쟁으로 이어지고 있다. 최근 등장해서 세상의 주목을 받는 챗GPT와 같은 인공지능 기술은 산업의 생산성과 혁신성을 제고하는 핵심 기술로 인식되면서, 마이크로소프트, 구글, 바이두, 텐센트 등 글로벌 IT 기업은 물론이고, 미, 중과 같은 강대국간의 기술패권의 경쟁도 치열하게 전개되는 상황이다.
인공지능 기술은 반복적인 작업을 자동화하는 것과 동시에 작업자가 더욱 복잡하고 부가가치 높은 작업에 집중할 수 있게 하면서 기업의 생산성을 높이는 것으로 인식되고 있다. 최근에는 인공지능의 도움으로 공장에서 제조 장비와의 새로운 방식의 협업도 등장해 생산성을 높이는데 기여하고 있다. 그러나 한편으로는 인공지능 소프트웨어 개발, 데이터 기술자 등 신기술을 다룰 수 있는 인력에 대한 높은 임금으로 인한 고용 비용 증가의 문제로 생산성 향상의 효과에 대한 의문도 존재한다. 또한 인공지능 시스템의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 높은 품질의 데이터 부족과 기존 기업의 신기술에 대한 수용성 부족 등의 문제도 인공지능 기술이 생산성 향상에 실제로 영향을 미치는지에 대해서도 연구가 진행되고 있다.
본 보고서를 통해 인공지능 기술이 기업의 생산성 제고에 어느 정도의 효과를 미치는지 고용과 기업 데이터를 활용해 실증적으로 확인하고, 인공지능 기술을 어떻게 개발하고 활용해야 하는지 다양한 사례를 통해 그 실마리를 찾고자 한다.
