저자: 사티아 나델라 , 마이크로소프트 CEO

작성: 율리야, PANews

편집자 주: 이 기사는 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라의 최근 발언을 번역한 것입니다. 나델라는 AI 기반 경제에서 기업의 미래 발전 방향에 대해 고찰했습니다. 그는 AI 모델이 계속 발전함에 따라 기업의 핵심 과제는 단순히 어떤 디지털 도구를 사용할 것인가가 아니라, 기업 고유의 AI 역량을 나타내는 "인적 자본"과 "토큰 자본"을 어떻게 구축하고 축적할 것인가라고 지적했습니다. 또한 AI의 개입이 인간의 가치를 떨어뜨리는 것이 아니라, 오히려 인간의 주도성으로 인해 강력한 시너지 효과를 창출할 것이라고 강조했습니다. 동시에 나델라는 세계화 초기 단계에서 발생했던 산업 공동화 현상을 되풀이해서는 안 된다고 경고하며, 소수의 AI 모델이 모든 가치를 독차지하도록 방치해서는 안 된다고 강조했습니다. 사회 전체가 협력하여 번창하는 "최첨단 생태계"를 구축하고, 모든 조직이 지적 재산권과 학습 주기를 관리할 수 있도록 함으로써 AI 시대에 진정으로 지속적인 상생 효과를 달성해야 한다고 역설했습니다. 다음은 번역된 내용입니다.

이를 뒷받침할 생태계가 없다면 어떤 최첨단 기술도 확고하게 자리 잡을 수 없습니다.

최근 저는 인공지능 기반 경제에서 기업의 미래에 대해 깊이 생각해 보았습니다.

이러한 변화는 이전의 어떤 플랫폼 전환과도 다릅니다. 과거에는 디지털 시스템을 활용하여 인적 자본을 강화했지만, 이제는 처음으로 인간과 디지털 시스템 간에 진정한 인지적 연결 고리를 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 기업 내 "업무"의 근본적인 정의를 완전히 바꾸기 때문에 매우 혁신적인 변화입니다.

진정한 과제는 특정 디지털 도구나 시스템을 어떻게 사용하는가가 아니라, AI 모델이 인간과 조직의 전문 지식을 지속적으로 흡수하고 상품화하는 상황에서 조직이 어떻게 계속해서 학습하고, 지적 재산을 구축하고, 차별화하고, 번영할 것인가 하는 점입니다.

모든 기업은 제가 "인적 자본"과 "토큰 자본"이라고 부르는 것을 구축하기 시작해야 합니다. 인적 자본에는 직원의 지식, 판단력, 대인 관계 기술, 창의력 및 패턴 인식 능력이 포함되며, 토큰 자본은 기업이 개발하고 소유하는 독자적인 AI 역량을 의미합니다.

토큰 자본이 증가한다고 해서 인적 자본의 가치가 떨어지는 것은 아니라는 점을 강조하고 싶습니다. 오히려 그 가치는 더욱 높아질 것입니다! 저는 인간의 주도성이 토큰 자본 성장의 핵심 동력이 될 것이라고 믿습니다. 인간은 야심찬 목표를 세우고, 다양한 분야를 넘나들며 연결고리를 만들고, 네트워크를 확장하고, 가장 중요한 패턴을 찾아낼 것입니다. 인간의 주도가 없다면 컴퓨팅 능력은 정체될 수밖에 없습니다.

즉, 진정한 기회는 최적의 모델을 선택하는 데 있는 것이 아니라, 그 모델 위에 학습 순환 시스템을 구축하여 인적 자본과 토큰 자본이 복리 효과를 창출하도록 하는 데 있습니다. 업무나 심지어 일자리까지도 아웃소싱할 수 있지만, '학습' 능력은 결코 아웃소싱할 수 없습니다. 미래의 비즈니스는 인간과 AI 간의 학습 순환 시스템을 지속적으로 축적하고 증폭시키는 능력에 달려 있습니다.

이를 위해서는 완전히 새로운 아키텍처 접근 방식이 필요합니다. 각 기업이 지적 재산권을 확고히 통제하면서 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는 지능형 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 해야 합니다. 기업은 학습 시스템에 축적된 "베테랑" 전문 지식을 잃지 않고 언제든지 "범용" 모델을 교체할 수 있어야 합니다. 미래에는 이것이 기업이 진정한 통제력과 디지털 주권을 보유하고 있는지 여부를 가늠하는 중요한 "시험대"가 될 것입니다.

기업은 비즈니스 프로세스, 도메인 지식, 축적된 판단력을 사용할 때마다 성능이 향상되는 AI 시스템으로 전환해야 합니다. 자체 도메인 평가는 모델이 기업에 중요한 비즈니스 성과를 실제로 개선하는지 여부를 정확하게 파악해야 합니다(단순히 외부 벤치마크 결과만 보는 것이 아니라!). 자체 강화 학습 환경은 조직의 실제 데이터 흐름 속에서 모델이 점진적으로 강력해지도록 지원해야 합니다. 이러한 지식 기반을 통해 내부 정책 메모리를 검색하고 토큰 사용을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.

이 폐쇄 루프 순환 시스템은 회사에 완전히 새로운 지적 재산(IP)이 될 것입니다. 저는 이것을 "등반 기계"에 비유합니다. 그리고 대부분의 자산과는 달리, 이는 누적 효과를 가지고 있습니다. 개선된 워크플로우가 생성될 때마다 더 나은 학습 신호가 생성되어 회사의 고유한 암묵적 지식 축적이 가속화됩니다. 어떤 새로운 독립적인 모델 기능이 등장하더라도, 이 폐쇄 루프를 일찍 구축한 기업은 모방하기 어려운 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

우리가 가장 보고 싶지 않은 세상은 모든 산업 분야의 모든 기업이 소수의 독점적인 모델에 가치를 넘겨주는 세상입니다. 모든 가치가 극소수의 모델에 집중된다면 정치·경제 시스템은 이를 용납할 수 없습니다. 사회는 산업 전체를 갉아먹는 인공지능의 미래를 결코 받아들이지 않을 것입니다.

세계화 1단계에서 어떤 일이 일어났는지 생각해 보십시오. 아웃소싱은 산업 경제 전체를 심각하게 약화시켰습니다. GDP 수치는 표면적으로는 인상적이었지만, 일자리를 잃은 사람들의 고통은 현실이었고, 그 여파는 오늘날까지도 이어지고 있습니다. 인공지능 시대에 이러한 악순환이 반복되도록 내버려둬서는 안 됩니다. 소수의 인공지능 시스템이 모든 경제적 이익을 독차지하는 동안, 우리는 산업 전체의 지식이 자신도 모르게 값싸게 상품화되는 것을 방관해서는 안 됩니다.

제 생각에 우리의 최우선 과제는 최첨단 모델을 개발하는 것이 아니라 최첨단 생태계를 구축하는 것입니다. 그래야만 가치가 모든 기업, 모든 산업, 모든 국가로 널리 흐를 수 있습니다. 이러한 생태계에서 모든 조직은 자체적인 지식을 전수하는 학습 순환 과정을 거쳐 인적 자본과 토큰 자본이 지속적으로 복리 이자를 창출할 수 있게 됩니다.

이것이 제가 평생 동안 고수해 온 철학입니다. 플랫폼이 창출하는 외부 가치는 플랫폼이 보유하는 가치를 훨씬 뛰어넘어야 하며, 모든 기업은 플랫폼 상에서 지속적으로 혁신하고 자체적인 가치를 창출할 수 있어야 합니다.

이 모든 것이 현실이 되면 기업은 스스로 가치를 창출할 뿐만 아니라 주변 경제에도 활력을 불어넣을 것입니다. 직원들은 자신의 전문 기술이 향상되고, 판단력이 시스템에 통합되어 복제 및 확장이 가능해지는 것을 경험하게 될 것이며, 그 결과 발생하는 혜택은 기업과 지역사회에 환원될 것입니다.

이것이 바로 기업이 스스로와 더 넓은 경제를 위해 가치를 창출하는 방식입니다. 또한 우리가 함께 만들어나가야 할 안정적인 균형점이기도 합니다.