하버드 비지니스 리뷰 -인공지능 AI 경영
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[ AI 경영] 아래는 하버드 대학교 간략 개요이다. -위키 백과 참조
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하버드 대학교는 1636년에 매사추세츠 식민지 일반 의회가 설립하였다. 미국에서 가장 오래된 대학교며, 처음에는 '새로운 대학'(New College) 또는 '새 도시 대학'(The college at New Towne)으로 불렸으나, 1639년 3월 13일에 '하버드 칼리지'(Harvard College)라는 이름을 지었다. 젊은 청교도 성직자 존 하버드의 성을 따서 지은 것이다. 그는 유언을 남겨서 4백여 권의 책과 재산의 절반인 현금 779파운드를 학교에 기부하였다. [3] 훗날에 여러 학과와 전문대학원들이 통합되면서 하버드 대학교가 되었다. 지금도 학부는 하버드 칼리지라고 부른다.
찰스 윌리엄 엘리엇은 40년간 하버드 총장으로 일하면서 하버드 대학교를 근대 연구 대학으로 변모시켰다. 엘리엇의 개혁은 선택 과목, 소규모 강의 등에 관한 변화도 포함하고 있었다. 하버드 모델은 미국 교육에 영향을 끼쳤다.
하버드 대학교는 현재까지 졸업생과 교수를 포함해서 세계에서 가장 많은 157명의 노벨상 수상자를 배출했다. [4] 또한 프랭클린 루스벨트와 존 F. 케네디에 이르기까지 미국에서 가장 많은 총 7명의 미국 대통령, 36명의 퓰리처상 수상자, 미국에서 가장 많은 21명의 연방 대법원 대법관과 7명의 세계은행 총재, 세계에서 가장 많은 62명의 억만장자와 미국에서 가장 많은 335명의 로즈 장학생이 하버드를 졸업했다. [5][6] 세계 각국에 포진한 하버드 유학파들로 인해 하버드 출신은 미국뿐만 아니라 전 세계의 지도층을 형성하고 있다는 말이 나올 정도로, 미국 내뿐만 아니라 세계적으로도 높은 권위를 자랑한다.
하버드 대학교의 학부는 4년제 과정이다. 학부 학생들은 의학, 법학, 경영학 등의 전문 분야는 공부할 수 없으며 자연과학, 응용과학, 사회과학, 인문학 등을 공부한다. [7] 전문대학원 과정에 메디컬 스쿨, 로스쿨, 비즈니스 스쿨과 케네디 스쿨 등을 두고 있다.
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1636년에 설립된 미국 최초의 대학교 지금으로 부터 약 383년 전 , 조금 더 있으면 400년의 전통을 자랑하는 학교이다. 임진홰란 일어난 시기와도 그리 멀지 않은 연대기를 굳이 꺼내는 이유는 100년이 몇 번 바뀌어 지금은 인공지능 시대이기 때문이다. 이번 글의 주제는 AI 경영에 관한 것이다. 흔히들 4차 력명이라고 일컬어지는 기술 중에는 태동은 물론 인터넷 기번의 인트라넷이라 네트워크 그리고 나아가 플랫폼 사업화된 구글이나 아무 존 같은 기업들이 사람의 음성 인식을 통한 선 주문 발주를 간단하게 수행할 수 있는 집안의 집사 알렉사를 두면서 일대 미국인의 생뢀 혁명을 일으킨다.
대표적인 테크 놀러지의 하나인 인지기능으로는 머신 러닝도 있다. 수년 전 바둑으로 인간 세상을 제압한 알파고가 그 주인공이고 태어난 지 3일 만에 자동 학습으로 알파고를 100 대 0으로 이겨 버린 알파 제로는 초기능 AI이다.
그러나 그럼에도 불구하고 인간을 완전 대체 하기는 어려워서 아직까지는 에비 비서 수준 정도이지만 괄목상대할 수도 잇다라는 것이 경영 그루들의 생각이기도 하다.
산업체에 이제는 일상화돼가는 3D 프린팅 기술과 하늘을 수직 이 착률 하며 조금 더 가까운 미래에는 사람을 배달? 하거나 실어 나를 수 있는 수단으로 도 개발되는 드론 , 증강 현실과 블록체인은 무결점의 세상에 도전하며 완전 암호화 코드와 된 어떤 문건이나 데이터는 비밀 코드를 잃어버리는 순간 스위스 은행 계좌의 잠금장치가 된다. 플러스 쪽으로 많이 활용 가치가 있는 블록체인 기술은 은행이나 문서 보안에 주효하다.
인터넷의 발달로 이젠 초고속이 아니면 개발을 할 수 없을 정도가 되어 버린 허브 네크웍 , 허브 경제의 대면서 구글과 아마존 , 이를 모방한 중국의 텐센트나 바이두 또한 마찬 가지로 유니콘 기업이다.
하버드 리뷰에서는 이러한 혁신기술의 성장과 빨라지는 미래에 대비한 신 기술들이 어떤 방식으로 경영의 의산 결정과 판단에 도움을 주고 영향을 줄 수 있는지에 대해서 연구하고 공부하고 논문을 내어 놓았는데 여러분들이 읽고 있는 이 글이 그 일부의 요약 본이다.
다시 글의 주제로 돌아가면 AI는 산업 생태계에 앞으로 혹은 현실 세계에 어떤 영향을 미치며 어떤 모습으로 용복합을 이뤄내고 잘 전 성장 해 나가야 하는 것이 바람 직한 모습일까 라는 한계 상황을 설정하며 질의에 들어간다.
이면에는 로봇과 이러한 빅 데이터들에 대한 가공할 정보 분석 능력부터 인간의 인지 기능을 초월한 데이터 처리 능력은 한치의 오차 범위도 없는 설정값으로 명령을 수행하고 이핼 시킬 수도 있다... 만약 인공지능 AI 로봇이 상사 라면 인간 직급의 근무자들은 무척 피곤할 수 있다. 왜냐면 무엇이던 기억하고 사진기처럼 복사하며, 매 초별로 어떤 경로로 어떤 서류를 검토하고 데이터 저장을 했는지를 알 수 있으며 센서에 의한 회사 내외부 공간의 드나듬을 어떤 감시 체계 없이도 알 수 있어서 자동 초단위 근태 관리가 가능하다.
또한 완벽한 지시 복사가 가능하여 어느 지점에서 소통 과정에 오류가 생겼는지를 년대기 별로 파악도 가능하며 원천 데이터를 잃어 버릴 우려 해 안전한 곳에 가성 서버로 백업을 해놓게 되면, 그야말로 빅브러더 경영 감시 시대로 인간이 오히려 제약을 받는 시대로 들어 설지 모르겠다.
인간은 어쩌면 약간은 느슨하고 여류가 있는 시간과 공간 속에서 창의성과 변화의 리듬감을 더 찾아볼 수도 있지 않는가...
사람, 상품 , 시장 자본의 가치 사슬을 연결하고 있는 것은 무언일까, 기업이 혹은 기업 경영의 1 순위로 내세우는 것이 기업의 이익이고 주주들 ( 투자자들)에 대한 이익 회수율로 고전적인 기업의 당위성에 일부는 설명되지만 지속 경영 가능하고 더욱 성장하기 위한 발판을 만드는 일에는 미래 기술 혹은 지금 벌어지고 있는 신 기술에 대한 개방성 흡수와 유연함을 갖춘 받아들임이 우선순위 일듯 싶다.
경영의 그루들 또한 이러한 신기술들이 앞으로 더욱 시너지 있는 경영 기법의 일환으로 사용될지 아니면 독이 될 수도 있는 상황을 상정하여 여러 가지 시나리오를 만들어 볼 수도 있겠다.
무언가 최적화하고 , 가성비 높은 경영 기법 , 효과와 요율을 높이기 위한 수단으로 인공 지능 머신러닝 텍스트 마이닝, 블록체인 , 자연언어 인식 시술 등 , 수십수백 가지 신기술들 하나하나 특징들이 달라서 동시에 무엇이 좋다는 약방의 감초는 존재할지 않을 수도 았다는 점이다.
글의 중간쯤으로 다시 돌아가서 인공 지능 스마트한 로봇 상사는 경영에 항상 좋은가에 대한 질문은 글쎄요 일수도 잇다라는 말이다.. 아직은 인간 까리 더욱 소통이 필요사한 시대일 수도 있다. 아무 말 없이 직업적 성과만으로 경영의 지표를 완성할 수도 있겠지만 누군가 혹은 무언가의 매개로 인해 우리들은 늘 카페에서 만나고 얘기 하고 회의실에서 혹은 학자는 거연정에서 교실에서 누군가의 피드백을 받고 멘토와 맨티의 사이 관계로 유지하기를 원하며 살아가고 있다.
역시 인간은 아직 까지도 외로운 존재 인지도 모른다.. 다 같이 원활한 소통을 위한 그날까지 다른 경영자들 또한 더욱 그러하기를 기대하며... 책력 거 99 또한 바라다.
