AI의 기업 효율성과 창의적 무결성 사이의 긴장 해결

이 숫자는 업무 수행 방식, 누가 혜택을 받고,이 빠른 기술 발전의 비용을 부담하는 방식의 큰 변화를 나타냅니다. AI가 의료에서 ​​엔터테인먼트로 산업을 변화시키면서, 이러한 변화에 의해 흥분하고 이익을 얻는 사람들과 그들에 의해 위협받는 사람들 사이에 의미있는 분열이 떠오르고 있습니다.

많은 기술 경영진과 비즈니스 리더들은 AI의 잠재력에 대한 열정을 표명했습니다. 2025 WSJ Intelligence 설문 조사에 따르면 글로벌 CEO의 89%가 AI를 미래의 수익성과 경쟁력을 보장하는 데 가장 중요한 기술로 순위를 매겼습니다. 이 지도자들은 생성 AI가 아이디어, 연구, 전략 및 비즈니스 실행을 어떻게 혁명화하고 있는지 직접 경험하고 있으며, 흥분 할 권리가 있습니다.

한편, 창의적인 전문가와 엔트리 레벨 지식 근로자는 극적으로 다른 현실에 직면 해 있습니다. 2024 년에는 15 만 명 이상의 기술 일자리가 제거되었으며 회사는 종종 AI 효율성을 인용했습니다 . 이미 2025 년에 사이트 해고 추적 에 따르면 24,000 개가 넘는 포지션이 삭감되었습니다. World Economic Forum의 2025 Future of Jobs 보고서에 따르면 설문 조사에 응한 조직의 41%가 향후 5 년간 기술 노후화로 인해 직원이 줄을 것으로 예상됩니다.

국제 통화 기금의 전무 이사 인 Kristalina Georgieva는 다음과 같이 설명합니다 .“고급 경제에서는 AI의 약 60 %가 영향을받을 수 있습니다. 노출 된 일자리의 대략 절반이 AI 통합의 혜택을 누리면서 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 다른 절반의 경우, AI 응용 프로그램은 현재 노동 수요를 낮출 수 있습니다. 사라질 수 있습니다.”

창조적 인 전문가의 경우 위협은 직업 안보를 넘어 예술적 정체성과 지적 재산에 관한 문제로 확장됩니다. 많은 저자들은 Atlantic 's Libgen 과 같은 데이터베이스에서 자신의 책을 발견했습니다. 여기에는 LLM을 훈련시키기 위해 Meta가 해제 된 작품을 나열합니다. 시각 예술가들은 AI 시스템에 의해 독특한 스타일이 복제 된 것을 보았습니다.

비 AI 예술가를위한 소셜 디스커버리 플랫폼 인 Cara의 사진 작가이자 창립자 인 Jingna Zhang은 블로그 게시물 에서이 위반을 표현했습니다.“예술을하는 많은 사람들에게는 인터넷에서 단순한 그림이 아닙니다. 우리의 일은 우리의 정체성, 우리의 공예와 꿈에 전념 한 삶입니다. 그리고 우리가 분사를 통해 우리가 무엇을 할 것인지에 대한 느낌이 들지 않습니다.

이러한 다른 경험과 관점은 모든 AI 발전에 따라 넓어지는 계급 분할을 나타냅니다. 기술과 비즈니스 엘리트는 더 많은 돈과 힘을 얻고 있으며,-사회 경제적 불균형이 이미 빈곤선을 통해 미국인의 11.1%를 밀고있는 세상에서, 미국인의 거의 절반 이 월급을받는 급여를 받는다.

두 관점 모두 진실을 포함합니다. AI는 틈새 의학적 치료 개발에서 환경 자원 할당 최적화에 이르기까지 긍정적 인 변화를 주도 할 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 동시에 불평등을 넓히고 편견을 전파하며 천연 자원을 고갈시킬 위험이 있습니다.

반대 현실이 공존하는 대부분의 복잡한 문제와 마찬가지로 각 그룹이보다 공평한 결과를 향해 노력할 수있는 단계가 있습니다.

AI로부터 혜택을받는 권력이있는 사람들은 고려해야 할 것

인력을 높이십시오. 예를 들어, Glowforge의 CEO 인 Dan Shapiro는 AI 숙련도를 회사 전체의 명령으로 만들었습니다. 모든 직원은 특정 역할에 맞게 사용자 정의 된 최신 AI 도구에 액세스 할 수 있으며 효과적으로 사용하도록 교육을받습니다. 그 결과 비즈니스의 모든 영역을보다 효율적으로 만든 AI 전문가의 인력.

인력을 재조정하십시오. Armoire 의류 임대 CEO Ambika Singh는이 접근법을 보여줍니다. 자동화가 반환 품목을 기록한 직원들을 교체했을 때, Singh는 해당 인적 자본을 손상된 의류를 자극하는 새로운 이니셔티브에 재배치했습니다. 이 전략적 리더십은 직원들에게 비즈니스를위한 새로운 수익원을 창출하면서 직업 보안 및 경력 발전을 제공했습니다.

AI 윤리에 대한 강력한 이해를 가진 다양한 사람들을 고용하십시오. 개발자들 사이의 표현 부족으로 인해 AI에는 수많은 편견의 예가 있습니다. 최근에, 의료 검출 AI 모델은 여성 및 흑인 환자의 질병을 식별 할 가능성이 적다는 것이 밝혀 졌습니다. AI 인력의 29% 만이 AI 인력과 흑인 직원이 잠재적 인 AI 일자리의 8%를 차지하는 여성으로 인해 의도적 인 다양성 노력 없이도 그러한 편견은 계속 될 것입니다.

AI에 의해 소외 될 수있는 사람들은 고려해야 할 것

AI 풍경을 이해하십시오. 모든 사람이 현재 작업에 직접적인 영향을 미치지 않더라도 AI에 대한 기본 사항을 아는 것이 유익합니다. 생성 AI가 어떤 생성 AI가 잘하는지 (예 : 아이디어, 콘텐츠 제작), 그것이 어려움을 겪고있는 것 (예 : 사실을 소설과 구별 , 복잡한 데이터 분석 ), 오용 방법 (예 : 심해 , 피싱 공격 )을 이해하는 것이 도움이됩니다. 소화 가능한 독서를 위해 Wharton 교수 Ethan Mollick은 자신의 블로그에서 " AI를 사용하는 15 번, 5 번을 사용하지 않는다 "와 같은 가이드를 포함하여 귀중한 리소스를 제공합니다.

AI를 사용하는 방법을 배우십시오. "AI가 당신의 일을하지는 않지만 AI에 큰 사람이 될 수도있는 사람"은 진실의 커널을 포함하고 있다는 지금 공동체의 속담입니다 . 전적으로 사실이 아닐 수도 있지만 (이전 직무 손실 데이터 참조) 후보 풀의 AI 전문가가되지는 않습니다 . 불행히도, 누가 AI를 배우고 있는지에 이미 불균형이 떠오르고 있습니다.

하버드 비즈니스 스쿨 부교수 렘브란드 코닝 (Rembrand Koning) 교수는 AI 도구를 남성보다 25% 낮은 비율로 AI 도구를 채택하는 고르지 않은 AI 채택을 관찰했습니다 . 상식 미디어 보고서에 따르면 흑인 학생들은 백인 학생들에 비해 AI 생성으로 일을 잘못 표시 할 가능성이 두 배나 높습니다. 이러한 데이터 포인트는 AI-Fluent 직원이 더 많은 돈을 벌기 위해 성별 및 인종 급여 격차에 대한 걱정스러운 영향을 미칩니다.

소득을 다각화하십시오. 구직 시장 변동성이 높아짐에 따라 포트폴리오 경력 모델은 더 큰 보안을 제공 할 수 있습니다. 2024 년 은행 조사에 따르면 미국 성인의 3 분의 1 이상이 1 차 수입 이상의 돈을 벌고있는 것으로 나타났습니다. 이 접근법은 여러 수익원의 위험을 분배하여 산업별 혼란에 대한 완충액을 제공합니다.

모든 사람에게 가장 중요한 단계는 AI 대화에서 목소리를 찾는 것입니다. 이것은 의도적으로 인간의 창의성을 보여주는 예술을 만들거나, AI 훈련 데이터에 대한 공정한 보상 및 속성을 옹호하거나, 일과 삶에 대한 생성 AI의 영향에 대한 중요한 대화를하는 것을 의미 할 수 있습니다.

빠르게 진화하는 기술 환경에서, 이것은 생성 AI에서 얻을 수있는 혜택을 어떻게 분배하는지, 그리고 그 피해를 완화하는 방법에 대해 의도적으로해야 할 때입니다. AI는 세상을 변화시키고 있으며, 우리 모두는 그 변화가 어떻게 전개되는지에 대해 말해야합니다.

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