Microsoft Copilot은 Tesla의 초기 자동차 제조와 같습니다. 생산 속도는 최고이지만 품질 관리는 설명하기 어렵습니다.

Copilot 도구의 가장 큰 장점은 '수량'입니다. 즉, 작업을 완료하는 데 걸리는 시간이 크게 단축되고, 이를 통해 고용, 성과, 작업 프로세스가 모두 바뀔 수 있습니다. 물론 Copilot도 '품질'을 향상시킬 수 있지만, 현재 생성 AI는 충분히 성숙되지 않았고 품질 개선 측면에서도 뛰어나지 않습니다.

비유하자면 Microsoft Copilot은 초기에 자동차를 만들었던 Tesla와 같습니다. 매우 빠르게 자동차를 생산했지만 품질은 평균 수준이었습니다. '속도'를 추구하는 직원들에게는 생성 AI 도구가 매력적이지만 동시에 품질도 무시해서는 안 된다.

Tesla의 생성 AI를 살펴보면

실제로 Tesla에 비유할 수 있습니다. Tesla는 자동차 시장에 진출했을 때 '기술 회사'라는 아우라를 지녔으며 자동화와 로봇 공학을 매우 중요하게 여겼습니다. 당시 테슬라는 자동차를 만드는 방법에 대한 깊은 이해가 없었지만 결국 테슬라는 충분히 저렴한 전기차를 만들었습니다.

테슬라 자동차가 인기가 많지만 품질 문제가 자주 발생합니다. Tesla는 속도와 비용에 세심한 주의를 기울이기 때문에 사용하는 로봇과 자동화 기술은 생산 속도를 높이지만 품질은 향상되지 않습니다. 이는 현재 생성 AI의 성능과 동일합니다.

재규어를 다시 보세요. 원래는 새로운 자가화학 공장에서 F-타입을 생산했고, 공장 전문가들은 메르세데스-벤츠에서 채용했습니다. F-TYPE의 생산량은 높지 않았지만 품질은 뛰어났는데, 공장을 운영하는 전문가들이 수준 높은 관리 경험을 가져왔기 때문에 생산된 차량에는 문제가 거의 없었습니다.

로봇과 AI 기술은 의심할 여지 없이 생산 속도를 크게 높일 수 있습니다. 생산의 좋은 부분의 속도가 빨라지면 나쁜 부분의 속도도 빨라집니다. 기술 자체로는 좋은 것과 나쁜 것을 구별할 수 없기 때문입니다. 물론 AI를 훈련시켜 "좋음"과 "나쁨"의 차이를 구분할 수는 있지만 AI는 여전히 높은 품질을 달성하는 방법을 이해하지 못합니다.

AI도 창의력이 없습니다. 콘텐츠를 생성하는 AI도 마찬가지입니다. 사용자가 "고품질"을 만드는 방법을 알아야만 AI가 작동하고 인간이 고품질 제품을 만드는 데 진정으로 도움이 될 수 있습니다. 사용자가 양을 위해 품질을 희생한다면 AI는 여전히 품질이 낮은 제품 생산에만 도움이 될 것입니다.

시간이 지날수록 Tesla 자동차의 품질은 계속해서 향상되지만 처음에 얻은 이점은 줄어들었습니다. Tesla 전기 자동차의 초기 구매자는 자동차 품질에 대해 매우 우려하는 Porsche 소유자일 수 있습니다. Tesla의 낮은 초기 평판은 자동차 구매자의 태도에 영향을 미칠 것입니다.

Copilot for PowerPoint

Copilot을 사용할 때 Copilot이 어떻게 생산성을 향상시키는지, 다른 한편으로는 "품질"을 향상시키는지에 주의를 기울여야 합니다. PowerPoint에서 Copilot을 사용하면 주의 깊게 살펴볼 가치가 있는 흥미로운 경험을 얻을 수 있습니다.

많은 사람들이 강의 노트로 PowerPoint를 사용하지만 시각적 정보를 전달하기 위해 PowerPoint를 사용하는 것은 고려하지 않습니다. Copilot은 변화를 가져왔고 더 많은 시각적 미디어 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거에는 PowerPoint를 사용할 때 사용자가 더 나은 "프레젠테이션"을 추구했을 수도 있지만 이제는 풍부한 "시각적 요소"를 추가할 수 있습니다.

당신이 이야기를 잘한다면 Copilot은 당신을 더욱 강력하게 만들어줄 수 있습니다. Copilot은 문서와 책에 대한 그림을 만들고, 시각적 요소를 사용하여 다양한 개념을 설명함으로써 보다 직관적인 의사소통을 할 수 있습니다. 이야기를 어떻게 전달해야 할지 모르면 Copilot을 사용해도 여전히 문제에 부딪히게 됩니다.

생성 AI를 익히려면 시간과 학습이 필요합니다. 생성 자동화 AI 도구를 깊이 배우고 익히면 작업 속도가 크게 향상됩니다. 다른 자동화 도구와 마찬가지로 처음부터 결함을 제거하기 위해 노력하면 향후 결함을 더 잘 제어할 수 있습니다. 처음에 탐닉하고 결함 제거에 주의를 기울이지 않으면 앞으로는 조정하는 데 더 많은 시간을 소비해야 합니다.

제너레이티브 AI 도구는 아직 진화의 초기 단계에 있습니다. 컴퓨터를 마스터하는 사람이 타자기와 계산기를 사용하는 사람을 없애듯이, 미래에는 이 기술을 익히는 사람이 그렇지 않은 사람을 없앨 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

제너레이티브 AI가 어떤 변화를 가져올지는 알 수 없습니다. 그러나 미국은 계속해서 생산 도구를 최적화하고 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 연구 개발 방향은 우리 회사로부터 배울 가치가 있습니다. (칼)

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