인공지능 거품과 오래된 시장의 실수의 반복

모든 주요 기술 변화에는 역설이 수반되며, 불가피하지만 단기적으로도 과대평가됩니다. 인공지능이 그 지점에 도달한 것 같은데, 연약하거나 덧없어서가 아니라 피할 수 없는 목적지로 너무 빨리 승격되었기 때문입니다.

따라서 문제는 AI가 관련이 있는지 여부가 아니라 이미 해결되었습니다. 가장 정직한 질문은 시장이 행복감, 진정한 내러티브 가치, 잘 포장된 약속의 구체적인 결과에서 인프라를 분리할 수 있는지 여부입니다.

역사는 19세기 말에 철도가 미래를 상징하고 철도에 투자하는 것이 발전에 베팅을 의미했던 이 시나리오와 평행을 이룹니다. 문제는 주어진 순간에 레일이 있는 곳에서 수입을 중단하고 존재하기에 충분하다는 것입니다. 라인은 수요 없이 구축되었고 기업은 지속 가능한 비즈니스 모델 없이 등장했으며 잘못된 지표가 설치 및 비승객 킬로미터와 같은 성공을 정의하기 시작했습니다.

오늘날에는 연설이 다르지만 더 큰 모델, 더 많은 매개변수 및 더 많은 처리된 토큰으로 패턴이 반복됩니다. 그러나 정교한 기술 메트릭은 종종 운영상의 영향에서 연결이 끊어졌습니다. 과거와 같이 철도 네트워크의 확장으로 진행 상황을 측정했지만 이제는 제공된 결과가 아니라 모델 척도로 혁신을 측정합니다.

딜룸, 데이터 플랫폼 및 인텔리전스의 분석에 따르면 2024년 한 해에만 AI 스타트업에 대한 글로벌 투자가 약 12만 1000억 달러에 달했다. 이러한 투자는 대부분 불분명한 수익 주기와 함께 여전히 불안정한 이니셔티브에 집중되었습니다. 동시에 대규모 AI 프로젝트를 시작한 기업의 일부가 파일럿에서 생산으로 일관되게 이동할 수 없다는 것을 알았습니다. 이 병목 현상은 기술, 경제, 조직 및 운영에 거의 영향을 미치지 않습니다.

이 불일치는 기술을 무효화하지 않습니다. 반대로 철도 거품이 터지고 투자자가 돈을 잃었고 회사가 사라졌고 흔적이 남아 있었고 다음 수십 년 동안 산업 성장을 위한 중요한 기반 시설이 되었습니다. 인공지능에서도 마찬가지다.

가장 큰 위험은 궁극적인 시장 수정이 아니라 버블의 극치에 수반되는 심리적, 즉 뒤처지는 것에 대한 두려움입니다. 담론이 “지금 입양하지 않으면 무의미해진다”고 할 때 합리성은 서두르게 하고, 분석이 아닌 불안을 기반으로 전략적 결정을 내린다.

이 시점에서 다음과 같은 주요 AI 이니셔티브에 앞서 몇 가지 질문이 있어야 합니다. 이 응용 프로그램에 대한 실제 수요가 있습니까? 아니면 솔루션을 정당화하기 위해 문제를 강요하고 있습니까? 투자 수익은 측정 가능하거나 프레젠테이션에서 예상되는 것입니까? 계산, 에너지 및 운영 비용이 예상되는 이점과 대화합니까? 시스템 오류, 환각 모델 및 규제 영향과 같은 위험을 처리하기에 충분한 거버넌스가 있습니까? 이러한 문제를 무시하는 것은 경로가 없는 곳에 트랙을 두는 것입니다.

이러한 압력의 환경에서 그것을 사용하는 사람들의 차이가 전략적 소품으로 형성되고 그것을 구조적 이점으로 통합하는 사람의 차이입니다. 거품과 성숙을 교차하는 조직은 기술을 목적이 아닌 수단으로 취급하여 명확한 프로세스, 객관적 지표 및 구체적인 비즈니스 결정에 연결하는 조직입니다. 스마트 자동화가 모든 것을 대체하는 것이 아니라 이미 존재하는 것을 더 잘 조정하는 것임을 이해하는 것입니다.

인공 지능은 실제로 운영, 생산성 및 의사 결정 모델을 재정의하지만 많은 내러티브가 제안하는 마법의 방식은 아닙니다. 실제로 번성하는 흔적이 도시, 산업 및 사람과 연결된 흔적과 마찬가지로 살아남을 AI는 실제 문제, 명확한 지표 및 지속 가능한 결과와 연결됩니다.