AI 위임의 새로운 경제학

모든 주요 기술 혁신은 도구를 먼저 변화시키고 나서 사람들의 작업 방식을 변환시킵니다. 오늘날, 많은 사람들은 여전히 AI를 단순히 생산성 도구로 간주합니다. 나는 그것이 너무 협소한 관점이라고 믿습니다. 우리는 훨씬 더 근본적인 변화를 향해 가고 있습니다. 그것은 조직의 구조와 전통적인 역할 및 책임의 분배를 재구성할 것입니다.

관리 체인의 끝

많은 회사, 특히 스타트업은 창립자가 거의 모든 비즈니스 기능을 수행하는 것으로 시작합니다. 그들은 제품을 구축하고, 첫 번째 고객을 얻고, 운영을 관리합니다 – 모두同時에.

그러나 비즈니스 성장에 따라, 이러한 모델은 필연적으로 제한에 도달합니다. 작업의 양과 필요한 전문 지식이 초과하고, 창립자는渐渐적으로 책임을 위임하고, 다양한 기능을 전문가가 소유하는 조직을 구축해야 합니다.

CEO는 일부 책임을 부서장에게 위임합니다. 그 지도자들은 반대로 작업을 팀에 분산합니다. 이것은 친숙한 조직 계층 구조가渐渐적으로 형성되는 방식입니다.

그러나 수십 년 동안, 이러한 시스템은 자연스러운 경계를 가지고 있었습니다. 가장 아래에는 개인 기여자가 있었고, 그들에게 위임할 수 있는 사람이 없었습니다. 그들은 실제로 작업을 수행하는 사람들입니다. 수학에서, 이러한 구조는 트리라고 불리며, 그 끝점은 잎이라고 합니다. 조직에서 이러한 잎은 위임 체인의 끝을 표시합니다.

첫 번째로, 이러한 잎은 이제 누군가 또는 무언가에게 작업을 위임할 수 있습니다. 거의 모든 전문가는 일부 작업을 디지털 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 디지털 에이전트는 첫 번째 초안을 작성하거나, 연구를 수행하거나, 코드를 작성하거나, 문서를 검토하거나, 몇 분 내에 정보를 수집할 수 있습니다.

새로운 종류의 근로자

오늘날, 많은 사람들이 AI가 인간 근로자를 대체할 것이라고 우려합니다. 처음에는, 회사가 AI에게 작업을 위임할수록, 운영 비용이 낮아질 것이라고 가정하는 것이 논리적으로 보입니다. 그러나 현실은 더 복잡합니다.

모든 위임은 비용이 따릅니다. 관리자가 직원에게 작업을 할당할 때, 회사는 그 직원의 급여를 지불합니다. AI에게 위임하면, 회사는 완전히 다른 경제 모델을 부담합니다. 급여 비용 대신, 회사는 기초 모델, API 사용, 컴퓨팅 리소스, 데이터 저장, 컨텍스트 창, 통합, 및 현대적인 AI 에이전트가 작동하기 위해 의존하는 수십 가지 서비스에 대한 비용을 부담합니다.

실제로, 조직은 새로운 종류의 근로자를 얻고 있습니다. 이 근로자는 휴가를 가지지 않으며, 24시간 운영할 수 있지만, 무료는 아닙니다. 따라서 회사들이 지금 직면하는 가장 중요한 질문은 AI를 사용해야 하는지 여부가 아니라, 어떤 작업을 디지털 에이전트에게 위임할 가치가 있는지, 그리고 어떤 작업은 여전히 사람에 의해 더 효율적으로 처리되는지입니다.

나는 Keymakr에서我的 시간 동안 이 변화를 직접 관찰했습니다. AI 도구는 거의 모든 회사 기능에渐渐적으로 도입되었습니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 산업 이벤트를 식별하고 분석하고, 시장 조사 및 경쟁사 정보를 수집하기 위해 AI 에이전트를 사용했습니다. 운영 전반에서, AI는 문서 처리, 내부 보고, 정보 검색, 및 기타 반복적인 작업을 담당했습니다.

가장 인상적인 것은 이러한 위임이 어떻게 신중하게 구현되었는지입니다. 사람들을 대체하는 대신, AI는 반복적인, 시간 소요되는 작업을 처리하여, 팀이 인간의 판단, 창의력, 및 전략적思考이 필요한 작업에 집중할 수 있도록 했습니다. 이러한ประโยชน은 조직의 모든 수준에서, 일상적인 워크플로우의 최적화에서부터 대규모 프로젝트 및 회사 전반의 캠페인 지원까지 나타났습니다.

그때 나는 AI의 가장 큰 영향은 근본적으로 조직 전체에 걸쳐 작업이 분배되는 방식을 변화시키고 있음을 깨달았습니다.

AI의 숨겨진 비용

회사가 가장 일반적으로 하는 실수는 AI의 비용을 월간 구독료로 판단하는 것입니다. 실제로, 그것은 전체 경제의 작은 부분에 불과합니다.

실제 비용은 AI가 일상적인 비즈니스 운영에 통합될 때 나타납니다. 한 에이전트는 문서를 분석하고, 다른 에이전트는 CRM과 협업하고, 또 다른 에이전트는 보고서를 준비하고, 또 다른 에이전트는 이메일을 처리합니다. 각 에이전트는 다른 모델을 사용하고, 다른 양의 데이터를 소비하고, 다른 수준의 컴퓨팅을 필요로 합니다. 이 시점에서, 회사는 전체 디지털 인프라를积累합니다.

AI의 실제 비용은 이러한 인프라가 어떻게 효율적으로 사용되는지에 의해 결정됩니다.

예를 들어, 두 명의 직원이 동일한 작업을 받았다고 가정해 봅시다. 첫 번째 직원은 자동으로 가장 강력하고 비싼 모델을 사용합니다. 두 번째 직원은 대부분의 경우 더 작은 모델이 충분하다는 것을 이해하고, 더 비싼 모델은 실제로 추가 가치를 제공하는 작업에만 사용합니다. 결과는 동일할 수 있지만, 작업을 완료하는 비용은 크게 다를 수 있습니다.

데이터도 마찬가지입니다. 모든 AI 에이전트가 수백만 개의 레코드를 처리할 필요는 없습니다. 많은 경우에, 검색 공간을 좁히거나, 모델에 전달되는 컨텍스트를 줄이거나, 데이터 처리 워크플로를 재설계하는 것이 더 효과적입니다. 이러한 작은 결정은 조직 내에서 AI의 경제학을 형성하고 있습니다.

나는 앞으로 몇 년 안에, 회사가 AI 비용을 얼마나 효율적으로 관리하는지에 따라 경쟁할 것이라고 믿습니다. 리더들은 사람을 관리하는 방법을 배우는 것 외에도, 디지털 근로자를 관리하는 새로운 분야를 마스터해야 할 것입니다. 승리자는 동일한 결과를 달성하면서 가장 낮은 비용을 달성하는 것입니다.

첫 번째로 변화를感じ는 직업

가장 큰 변화는 구조화된, 반복 가능한, 정보 기반 작업이 AI에게 위임될 수 있는 역할에서 발생하고 있습니다. 이러한 환경은 이미 AI의 경제학이 가장 강한 비즈니스 사례를 제공합니다.

그것은 왜 첫 번째로 변화를 느낀 역할은 구조화된, 반복적인 프로세스에 기반한 역할이었는지입니다. 오늘날, AI는 디자인, 소프트웨어 개발, 법률 서비스, 컨설팅, 행정 지원 등에서 특히 빠르게 채택되고 있습니다. 이러한 분야에서 상당한 부분의 작업이 이미 위임될 수 있기 때문입니다.

나는 많은 사람들이 AI의 영향을 잘못 판단한다고 생각합니다. 그들은 사라지는 직업의 수로 측정합니다. 그러나 많은 직업은 사라지지 않을 수 있습니다. 그들의 일일 작업은 극적으로 변할 수 있지만, 몇 년 후에, 엔지니어, 디자이너, 변호사, 마케터는 여전히 동일한 직업 제목을 가지고 있을 것입니다. 그러나 근본적으로 다른 작업을 수행할 것입니다.

나는 몇 년 내에, 회사가 직원들을 전문 지식만으로 평가하지 않을 것이라고 생각합니다. 또한, 개인의 AI 에이전트 생태계를 구축하고 관리하는 능력, 다양한 모델의 강점과 약점을 이해하고, 각 작업에 적합한 도구를 선택하고, 전체 AI 인프라의 비용을 제어하는 능력이 중요해질 것입니다.

某种 의미에서, 모든 지식 근로자는 관리자가 됩니다. 차이점은 그들의 팀이 더 이상 사람들로 구성되지 않는다는 것입니다. 부분적으로 디지털 근로자로 구성됩니다.

오늘날, Introspector와의 나의 작업을 통해, 그리고 Physical AI 솔루션을 구축하는 회사와의 협력을 통해, 나는 이 진화의 다음 단계를 보게 됩니다. 첫 번째 질문은 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하는 방법이었지만, 지금은 더 근본적인 질문으로 chuyển移하고 있습니다. 즉, 사람과 지능형 시스템 사이에서 작업을 어떻게 분배하여 서로를 보완하고 경제적 가치를 창출할 수 있는지입니다.

그것이 왜 AI 관리가渐渐적으로 하나의 전문 분야가 되는지입니다. 이미 조직이 AI 워크플로우를 설계하고, 올바른 도구를 선택하고, 비용을 최적화하는 것을 도와주는 컨설턴트를 보게 됩니다. 그리고 나는 이러한 전문 지식의 수요가 계속 증가할 것이라고 확신합니다.