맥킨지‘AI도입기업들수익성없다’이재명체제400조국민성장

McKinsey: Companies Adopting AI Unprofit

맥킨지 ‘AI 도입 기업들 수익성 없다’ 이재명체제 ‘400조 국민성장’

AI 도입 미국 거대 기업들이 ‘수익성 없다’고 보고서를 맥킨지 컨설턴트가 6월 13일 내놨고 이재명 체제 국정기획위는 8월 13일 AI 강국에 ‘400조 국민성장 시장’을 공표했다.

AI에서 수익성이 거의 없음에도 서로 간에 기술경쟁에 뒤처지지 않으려는 거대 기술기업들이 경쟁적으로 수십억 달러 투자경쟁을 보인다고 뉴욕타임스가 13일 보도했다.

맥킨지의 <에이전트 AI 이점 확보> 보고서는 <10개 기업 중 거의 8개 기업이 생성형 AI를 사용하고 있다고 보고했지만, 그만큼 많은 기업이 수익에 큰 영향을 미치지 않는다고 보고했다>면서 <이를 "생성형 AI 역설"이라고 생각하라>고 13일 밝혔다.

보고서는 <이 역설의 중심에는 빠르게 확장되었지만 확산되고 측정하기 어려운 이익을 제공하는 '수평적'(전사적) 부조종사와 챗봇과 약 90%가 파일럿 모드에 머물고 있는 보다 혁신적인 '수직적'(기능별) 사용 사례 간의 불균형이 있다>면서 <그러나 더 큰 도전은 기술적인 것이 아니다. 신뢰를 얻고, 채택을 촉진하고, 에이전트 자율성을 관리하고 통제되지 않은 무분별한 확산을 방지하기 위한 올바른 거버넌스를 구축하는 것은 인간적인 일이 될 것이다>고 밝혔다.

보고서는 일부 긍정성에 대해 <AI 에이전트는 생성형 AI 역설에서 벗어날 수 있는 방법을 제공하며, 에이전트는 자율성, 계획, 메모리 및 통합을 결합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하여 생성형 AI를 사후 대응 도구에서 사전 예방적이고 목표 중심적인 가상 협업자로 전환할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 이러한 변화는 효율성 그 이상을 가능하게 하며, 상담원은 운영 민첩성을 높이고 새로운 수익 기회를 창출한다>며 <그러나 에이전트 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 에이전트를 기존 워크플로에 연결하는 것 이상이 필요하며, 이를 위해서는 에이전트를 핵심으로 이러한 워크플로를 처음부터 재구상해야 한다>고 기술의 한계성을 밝혔다.

보고서는 <빠르게 진화하는 조직 AI 환경을 관리하고 팀이 증가하는 기술 부채와 새로운 위험 등급을 관리하면서 맞춤형 에이전트와 기성 에이전트를 혼합할 수 있도록 하려면 새로운 AI 아키텍처 패러다임인 에이전트 AI 메시지가 필요하나 더 큰 도전은 기술적인 것이 아니다>며 <에이전트 시대에 영향력을 확장하려면 조직은 AI 혁신 접근 방식을 분산된 이니셔티브에서 전략적 프로그램으로 재설정해야 한다>고 밝혔다.

보고서는 이어 <사용 사례에서 비즈니스 프로세스까지; 사일로화된 AI 팀에서 부서 간 혁신 팀까지; 실험에서 산업화되고 확장 가능한 제공>에서, <신뢰를 얻고, 채택을 촉진하고, 에이전트 자율성을 관리하고 통제되지 않은 무분별한 확산을 방지하기 위한 올바른 거버넌스를 구축하는 것은 인간적인 일이 될 것>이라고 밝혔다.

보고서는 ‘조직’에 대해 <조직은 에이전트 시대에 효과적으로 운영할 수 있는 기반을 구축해야 한다>며 <인력의 기술을 향상시키고, 기술 인프라를 조정하고, 데이터 제품화를 가속화하고, 에이전트별 거버넌스 메커니즘을 배포해야 한다>고 밝히고, 결론으로 <CEO만이 할 수 있는 전환점인 생성형 AI 실험장이 마무리되는 순간이 왔다>고 제시했다.

NYT는 “거의 40년 전, 개인용 컴퓨터 붐이 한창이었을 때 ‘생산성 역설’로 알려진 현상이 AI 붐에서 다시 등장했다”며 “이는 기업들이 신기술에 막대한 투자를 했음에도 불구하고 근로자의 효율성이 그에 상응하는 향상에 대한 증거가 거의 없었다는 것을 언급하는 것‘이라고 밝혔다.

NYT는 “AI가 모든 것이 혁명을 일으킬 것이라는 기대를 불러 일으켰으나 기술 부문 이외의 기업에 대한 보상은 챗봇이 무었인가를 꾸며내는 짜증나는 경향을 포함한 문제로 인해 뒤처지고 있다”면서 “이는 기업이 뒤처지지 않기 위해 수십억 달러를 계속 투자해야 한다는 것을 의미하지만, 기업이 점차적으로 무엇이 가장 효과적인지 알아내기 때문에 기술이 경제 전반에 걸쳐 성과를 거두기까지는 몇 년이 걸릴 수 있다”고 ‘단기간 수익성은 없다’고 밝혔다.

기술 리서치 회사인 IDC은 “AI 역설의 세대"에 대해 ”기업의 생성 AI에 대한 투자는 올해 94% 증가한 619억 달러를 기록할 것으로 예상한다“고 NYT에 밝혔다.

반면, 데이터 및 분석 회사인 S&P Global은 1,000명 이상의 기술 및 비즈니스 관리자 대상 설문조사에서 “대부분의 AI 파일럿 프로젝트를 포기하는 기업의 비율은 전년도 17%에서 2024년 말까지 42%로 급증했다”고 밝혔다.

S&P Global의 수석 분석가인 Alexander Johnston은 “프로젝트가 기술적인 장애물 때문일 뿐만 아니라 종종 직원과 고객의 저항 또는 기술 부족과 같은 ‘인적 요인’ 때문에 실패했다”고 NYT에 말했다.

기술적 "과대 광고 주기"를 차트로 작성하는 리서치 및 자문 회사인 Gartner는 AI가 "환멸의 골짜기"라고 부르는 단계로 미끄러지고 있다고 예측했고, Gartner의 수석 예측가인 John-David Lovelock은 “이 기술이 결국 입증된 생산성 도구가 되기 전에 내년에 저점이 예상된다”고 급락 가능성으로 NYT에 말했다.

AI는 개인용 컴퓨터나 인터넷과 같은 과거 기술의 패턴을 따라 갔고, 초기의 번성, 기술을 마스터하는 힘든 노력, 그리고 산업과 업무의 변화가 뒤따랐다.

AI에서 지금까지 승자는 AI 기술과 조언의 공급업체에 국한됐다.

여기에는 AI 소프트웨어를 제공하는 Microsoft, Amazon 및 Google이 포함되며 Nvidia는 AI 칩 분야의 폭주하는 리더들이 중심이다.

이들 회사의 경영진은 AI가 어떻게 자신의 인력을 재편하여 일부 초급 코딩 작업의 필요성을 없애고 다른 직원을 더 효율적으로 만들고 있는지 자랑했고 한국의 이재명 체제는 100조 펀드로 ‘AI 강국 만들기’로 주식 부양 정책으로 정부를 전환했다.

AI 강국 전략에는 결국에 AI가 인간 직원 전체를 대체할 것이라고 가설에 정치 기반을 두로 행정부를 AI가 통제 관리하는 체제 전환이 포함됐고, AI에 거액 투자 기업이 사회 주류에서 널리 수용되고 정치적 반향을 주도하는 체제로 구축했다.

매사추세츠 공과대학(MIT) 디지털 경제 이니셔티브(Initiative on the Digital Economy)의 수석 연구 과학자이자 공동 책임자인 앤드류 맥아피(Andrew McAfee) 교수는 "원시적인 기술 마력은 훌륭하지만 AI가 경제를 얼마나 빨리 변화시키는지를 결정하지는 못할 것"이라고 NYT에 말했다.

NYT는 “2년 전, 미국 최대 은행인 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)는 잠재적인 보안 위험을 이유로 자사 컴퓨터에서 ChatGPT에 대한 액세스를 차단했다”며 “현재 수백 명의 데이터 과학자와 엔지니어만이 AI를 실험할 수 있었다”고 밝혔다.

현재 추계로 약 20만명의 은행 직원이 데이터 검색, 비즈니스 질문에 답변, 보고서 작성과 같은 작업을 위해 업무용 컴퓨터에서 범용 AI 비서(본질적으로 비즈니스 챗봇)에 액세스할 수 있다.

JP모건의 용도에 맞게 맞춤화된 이 어시스턴트는 ChatGPT 및 기타 AI 도구를 활용하는 동시에 기밀 은행 및 고객 정보에 대한 데이터 보안을 보장한다.

NYT는 “이는 근로자의 약 절반이 정기적으로 사용하고 있으며 기본적인 사무 업무에 일주일에 최대 4시간을 덜 소비한다고 보고했다”며 “은행의 자산 고문은 은행, 시장 및 고객 데이터를 사용하여 부유한 고객에게 투자 연구 및 조언을 제공하는 보다 전문화된 AI 비서를 고용하고 있고, 이 은행은 정보를 검색하고 이전보다 거의 두 배 더 빠르게 투자 추천을 할 수 있도록 도와 매출을 늘렸다고 말한다”고 ‘업무 보조자’로 밝혔다.

JP모건의 글로벌 최고 정보 책임자인 Lori Beer는 전 세계 60,000명의 기술 직원을 감독한다.

NYT는 “그녀는 AI 프로젝트를 종료했는가? 아마도 총 수백 명 정도일 것이라고 그녀는 말했다”면서 “보류된 프로토타입 중 상당수는 개념과 코드를 개발하여 다른 지속적인 프로젝트에 접근했다”고 보도했다.

AI 컨설팅 회사인 Workhelix의 설립자이기도 한 MIT 연구 과학자 McAfee 교수는 "초기 AI 노력이 부족하다는 것은 놀라운 일이 아니다"라며 "혁신은 상당히 정기적으로 실패하는 과정이다"고 NYT에 밝혔다.

AI 결함이 드러나는 회사 중 하나는 군인과 그 가족에게 보험 및 은행 서비스를 제공하는USAA이다.

NYT는 “몇 가지 파일럿 프로젝트(그 중 일부는 종료된 후)를 마친 후 회사는 16,000명의 고객 서비스 직원이 특정 질문에 대한 올바른 답변을 제공할 수 있도록 AI 비서를 도입했고, USAA는 AI 투자를 추적하고 있지만 콜센터 소프트웨어에 대한 재정적 보상(있는 경우)에 대한 계산은 아직 없다”면서 “회사는 아직 ‘직원들의 반응은 압도적으로 긍정적이었다’고 말했으나, 현재 온라인으로 고객 질문에 답변할 수 있는 소프트웨어 앱이 있음에도 불구하고 근무자가 있는 콜센터는 하루 평균 200,000건의 전화를 받는다”고 ‘인간 노동력 운영’ 체제로 밝혔다.

USAA의 최고 데이터 분석 및 AI 책임자인 Ramnik Bajaj는 "그런 순간이 중요한 순간이다"며 "그들은 전화 반대편에서 사람의 목소리를 원한다"고 인간 근무의 콜센터 유지 이유를 밝혔다.

이는 건축 장비, 소프트웨어 및 서비스의 대형 공급업체인 Johnson Controls의 현장 작업자를 위해 1년여 전에 개발한 AI app과 유사하다.

이 회사는 기계의 작동 및 서비스 매뉴얼을 문제 요약을 생성하고 수리를 제안하며 모든 것을 기술자의 태블릿 컴퓨터로 전달하도록 훈련된 AI 프로그램에 제공했다.

이 앱은 테스트에서 한 시간 이상의 수리 요청을 10분에서 15분 단축했고, 이는 유용한 효율성 향상이지만 그 자체로는 직장 혁신이 아니다.

이 회사의 25,000명의 현장 서비스 근로자 중 2,000명 미만이 AI 도우미에 액세스할 수 있지만 회사는 확장을 계획하고 있다.

Johnson Controls의 최고 디지털 및 정보 책임자인 Vijay Sankaran은 "아직 초기 단계이지만 시간이 지남에 따라 모든 사람이 사용할 것이라는 생각한다"라며 “장기적인 비전은 기업이 AI를 사용하여 판매, 조달, 제조, 고객 서비스 및 재무를 포함한 여러 시스템을 개선하는 것이고 이것이 게임 체인저이다"고 말했지만 그는 ”그 변화가 최소 5년이 걸릴 것으로 예측한다“고 NYT에 밝혔다.

맥킨지 보고서는 “주요 문제는 ‘수평적’과 ‘수직적’ 사용 사례 간의 불균형”이라며 “직원 부조종사 및 챗봇과 같은 전자는 널리 배포되었지만 확산된 이점을 제공하는 반면, 영향력이 더 큰 수직 또는 기능별 사용 사례는 기술, 조직, 데이터 및 문화적 장벽으로 인해 파일럿 단계를 거의 벗어나지 않는다”고 밝히고, “기업이 이러한 장벽을 해결하지 않는 한, 생성형 AI의 혁신적인 가능성은 대부분 개발되지 않은 상태로 남아 있을 것이다”고 결론을 제시했다.

이재명 체제 국정기획위는 13일 ‘국민성장펀드’에 ‘AI 100조 펀드 가동’에 대해 “AI에 대한 국민들 접근성 높이는 정책을 핵심”이라 밝히고 “프로젝트파이낸싱(PF)를 통한 AI 데이터센터, 에너지 고속도로, 발전·용수 등 인프라 투자 활성화”로 3% 경제성장체제를 발표했다.

특히 AI 3대 강국은 “AI 고속도로 설치, GPU 5만장 이상 확보, 양질의 데이터 확보, 핵심기술·인재 육성"으로 밝히고, ”AI 관련 교육 확대, 홍수·산불 등 재난 예방에 AI 활용, AI 통해 공공서비스 혁신"을 최우선 국정과제로 제시했고, AI 고속도로와 에너지 고속도로는 '사업성이 존재하지 않는 미래 재생에너지용'을 앞 당겨 거액 투자 건설 펀드이다.

성장 방식에 대해 국정위는 "예술문화산업 시장을 300조원대로 확장, 문화 관련 산업 수출 50조원으로 확대해 ‘K컬처' 만들겠다"며 이를 위해 국정과제로서 “이를 위해 정부는 10조원 규모의 정책금융과 세제지원, 공연형 아레나 등 확충할 계획”이라고 재정 10조원 투입해 ’300조 시장 형성‘을 밝혀, ’국민성장‘이 ’300조 시장 조성에 국민 기여 사업‘으로 됐고, 재정 10조원을 국민이 빌려주고 이의 원금과 국채 이자는 국민 부담이 됐다.

방위산업에 대해서도 국정위는 ‘패키지 수출’ 방식으로 국민성장펀드 투자와 1조5천억 원 규모 재정투자로 ‘재정부담에 펀드 자금 모집 방식’으로 ‘주가 상승 부양’이라서 ‘국민 부담 부채 확대로 주가 부양 경제체제’ 전환으로 ‘주가 하락시 체제 붕괴 위기’가 동반됐다.

<트럼프 5개월에 1조달러 증가 37조달러 부채, 이재명 ‘AI펀드 PF 100조’ 차입, 2025냔 8월 13일자> 참조

kimjc00@hanmail.net

McKinsey: Companies Adopting AI Unprofitable, Lee Jae-myung's '400 Trillion Won National Growth'

McKinsey & Company released a report on June 13th stating that large US companies adopting AI are "unprofitable." On August 13th, The Lee Jae-myung administration's National Policy Planning Committee announced a "400 Trillion Won National Growth Market" for AI powerhouses.

The New York Times reported on the 13th that despite the near-total lack of profitability in AI, large tech companies are fiercely competing to invest billions of dollars to keep up with the technological competition.

McKinsey's report, "Securing the Agent AI Advantage," stated on the 13th that "almost eight out of ten companies report using generative AI, but just as many report that it has had little impact on their profits," and suggested that "consider this the 'generative AI paradox.'"

The report said, “At the heart of this paradox is the imbalance between ‘horizontal’ (enterprise-wide) co-pilots and chatbots, which have scaled rapidly but deliver widespread and difficult-to-measure benefits, and more innovative ‘vertical’ (function-specific) use cases, of which about 90% remain in pilot mode.” “But the bigger challenge is not technological. It will be human to build trust, drive adoption, manage agent autonomy, and establish the right governance to prevent uncontrolled proliferation.”

The report, while offering some positivity, stated, "AI agents offer a way out of the generative AI paradox. By combining autonomy, planning, memory, and integration, agents have the potential to automate complex business processes, transforming generative AI from a reactive tool to a proactive, goal-driven virtual collaborator. This shift enables more than just efficiency; agents can increase operational agility and create new revenue opportunities."

However, it also highlighted the limitations of the technology, stating, "However, unlocking the full potential of agent AI requires more than simply plugging agents into existing workflows. This requires reimagining these workflows from the ground up, with agents at their core."

The report stated, "Managing the rapidly evolving organizational AI landscape and enabling teams to blend custom and off-the-shelf agents while managing increasing technical debt and new risk levels requires a new AI architectural paradigm—the Agent AI Mesh.

However, the bigger challenge is not technical." It added, "To scale impact in the agent era, organizations must reconfigure their approach to AI innovation from a distributed initiative to a strategic program."

The report continued, "From use cases to business processes; from siloed AI teams to cross-functional innovation teams; In "From Experimentation to Industrialized and Scalable Delivery," it stated, "Building trust, fostering adoption, managing agent autonomy, and establishing proper governance to prevent uncontrolled proliferation will be humane."

The report stated that "organizations must build a foundation for effective operation in the agent era," and that "they must enhance workforce skills, align technology infrastructure, accelerate data productization, and deploy agent-specific governance mechanisms." It concluded by suggesting that "the moment has come when the generative AI experimentation ground, a turning point that only a CEO can achieve, is complete."

The New York Times reported that “nearly 40 years ago, during the height of the personal computer boom, a phenomenon known as the ‘productivity paradox’ has resurfaced with the AI boom,” referring to the fact that despite companies’ massive investments in new technologies, there was little evidence of corresponding improvements in worker efficiency.

The New York Times reported that “AI has raised expectations that it will revolutionize everything, but the rewards for companies outside the tech sector are lagging behind, due to problems including the annoying tendency of chatbots to make things up.” “This means companies will have to continue investing billions of dollars to keep up, but it could take years for the technology to pay off across the economy as companies gradually figure out what works best,” and that “there will be no short-term returns.”

Technology research firm IDC, regarding the “generation of AI paradox,” told the New York Times that “corporate investment in generative AI is expected to increase 94% this year to $61.9 billion.”

On the other hand, data and analytics The firm S&P Global reported in a survey of more than 1,000 technology and business managers that “the percentage of companies abandoning most AI pilot projects has surged from 17% the previous year to 42% by the end of 2024.”

Alexander Johnston, a senior analyst at S&P Global, told the Times that projects failed not only because of technical hurdles but also because of “human factors,” such as employee and customer resistance or a lack of skills.

Gartner, a research and advisory firm that charts technological “hype cycles,” predicts that AI is sliding into what it calls the “trough of disillusionment,” with John-David Lovelock, a senior forecaster at Gartner, predicting a potential downturn, saying, “We expect the technology to bottom out next year before it becomes a proven productivity tool.”

AI follows the pattern of past technologies like personal computers and the internet: an initial boom, followed by the arduous effort to master the technology, and then a shift in industry and work.

The winners in AI so far have been the suppliers of AI technology and advice. This is limited.

This includes Microsoft, Amazon, and Google, which provide AI software, while Nvidia is the runaway leader in AI chips.

Executives at these companies have boasted about how AI is reshaping their workforces, eliminating the need for some entry-level coding tasks and making others more efficient. South Korea's Lee Jae-myung administration has shifted its government to a stock-boosting policy with a 100 trillion won fund to "build an AI powerhouse."

The AI powerhouse strategy has included shifting the administration to AI-controlled management, basing its politics on the hypothesis that AI will eventually replace entire human employees. Companies investing heavily in AI have established a system that is widely accepted by the mainstream and drives political resonance.

"Raw technological horsepower is wonderful, but it won't determine how quickly AI transforms the economy," Professor Andrew McAfee, chief research scientist and co-director of the Initiative on the Digital Economy at MIT, told the New York Times.

The New York Times reported, "Two years ago, the largest bank in the United States, JPMorgan Chase blocked access to ChatGPT on its computers, citing potential security risks, and stated that only a few hundred data scientists and engineers were currently able to experiment with the AI.

Currently, approximately 200,000 bank employees have access to a general-purpose AI assistant (essentially a business chatbot) on their work computers for tasks such as data retrieval, business question answering, and report writing.

This assistant, tailored to JPMorgan's specific needs, leverages ChatGPT and other AI tools while ensuring data security for confidential bank and client information.

The New York Times reported that "about half of workers use it regularly, and it reports spending up to four hours less a week on basic office tasks." "Wealth advisors at the bank are hiring more specialized AI assistants that use bank, market, and client data to provide investment research and advice to wealthy clients.

The bank says this has boosted revenue by helping them retrieve information and make investment recommendations nearly twice as fast as before," according to Lori, JPMorgan's global chief information officer. Beer oversees 60,000 technical staff worldwide.

The New York Times asked, "Did she kill the AI project? “It’s probably a few hundred in total,” she said, adding that “many of the shelved prototypes have been developed with concepts and code to move on to other ongoing projects.”

“It’s not surprising that early AI efforts are lacking,” Professor McAfee, an MIT research scientist and founder of the AI consulting firm Workhelix, told the Times. “Innovation is a process that fails quite regularly.”

One company where AI flaws have surfaced is USAA, which provides insurance and banking services to military personnel and their families.

The Times reported that “after several pilot projects (some of which have since ended), the company has implemented AI assistants to help its 16,000 customer service agents provide the right answers to specific questions. USAA is tracking its AI investments, but there’s no financial calculation yet on the return (if any) on the call center software.”

The company said “employee feedback has been overwhelmingly positive,” but added that despite the presence of software apps that can now answer customer questions online, its staffed call centers still receive an average of 200,000 calls a day, a significant loss for human labor. It was described as an "operating system."

"Those moments are crucial," said Ramnik Bajaj, USAA's chief data analytics and AI officer, explaining why they maintain human-powered call centers.

This is similar to an AI app developed a little over a year ago for field workers by Johnson Controls, a major supplier of construction equipment, software, and services.

The company fed machine operation and service manuals into an AI program trained to generate problem summaries, suggest repairs, and relay everything to the technician's tablet computer.

In tests, the app reduced repair calls that took more than an hour by 10 to 15 minutes, a useful efficiency gain but not a workplace innovation in itself.

Fewer than 2,000 of the company's 25,000 field service workers have access to the AI assistant, but the company plans to expand.

"It's still early days, but we think over time everyone will use it," said Vijay Sankaran, Johnson Controls' chief digital and information officer. "The long-term vision is that it will be used by everyone."

He said, “Companies are using AI to improve multiple systems, including sales, procurement, manufacturing, customer service, and finance, and this is a game changer,” but he told the NYT, “I predict that the change will take at least five years.”

The McKinsey report stated, “The key issue is the imbalance between ‘horizontal’ and ‘vertical’ use cases,” and that “while the former, such as employee co-pilots and chatbots, have been widely deployed but offer diffuse benefits, vertical or function-specific use cases with greater impact rarely move beyond the pilot stage due to technological, organizational, data, and cultural barriers.” The report concluded, “Unless companies address these barriers, the innovative potential of generative AI will remain largely untapped.”

On the 13th, the Presidential Committee for State Affairs Planning under the Lee Jae-myung administration announced the launch of the “AI 100 trillion won fund” in the “National Growth Fund,” stating, “The key is policies to increase public access to AI,” and “Infrastructure investment in AI data centers, energy highways, power generation, and water supply through project financing (PF).”

In particular, the three AI powerhouses announced their goals of "installing AI highways, securing over 50,000 GPUs, securing high-quality data, and fostering core technologies and talent." They also proposed "expanding AI-related education, utilizing AI to prevent disasters such as floods and wildfires, and innovating public services through AI" as top national priorities.

The AI highway and energy highway are large-scale investment construction funds that are being used for "future renewable energy that has no commercial viability."

They also proposed "expanding AI-related education, utilizing AI to prevent disasters such as floods and wildfires, and innovating public services through AI" as top national priorities.

Regarding the growth strategy, the State Affairs Commission stated, "We will create 'K-culture' by expanding the arts and culture industry market to 300 trillion won and increasing exports of culture-related industries to 50 trillion won."

To this end, the government announced plans to invest 10 trillion won in policy financing and tax incentives, expand performance-type arenas, and invest 10 trillion won in the national budget to create a 300 trillion won market. This transformed "national growth" into a "national contribution project to create a 300 trillion won market," with the 10 trillion won loaned to the public, with the principal and interest on government bonds becoming a national burden.

The State Affairs Commission also proposed "package exports" for the defense industry. This shift to a "stock price boosting economic system by increasing national debt burden" through "fund raising by allocating funds to the national growth fund" and a 1.5 trillion won fiscal investment, coupled with a "crisis of system collapse in the event of a stock price decline," has led to a shift to a "stock price boosting economic system by increasing national debt burden."

See <Trump's debt increased by $1 trillion in 5 months, $37 trillion; Lee Jae-myung borrows $100 trillion from AI fund PF, August 13, 2025>

AI, National Growth, National Policy Planning Committee, McKinsey, Productivity Paradox, Generative AI, Lee Jae-myung, Stock Price Decline, System Collapse, Fund Growth