AI 시대의 노동 생산성 향상을 위한 리소스

인공지능(AI)은 작업을 자동화하고, 프로세스를 최적화하고, 의사 결정을 지원하여 생산성을 높여 모든 경제 부문이 엄청나게 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI가 모든 산업의 업무 흐름에 계속 스며들고 긍정적인 영향이 점점 더 두드러지면서 모든 개인과 조직은 경쟁 우위를 위해 AI의 역량을 활용하고자 할 것입니다. 일러스트 사진. (출처: 아마존)

베트남은 2025년에 거시경제 및 금융 지표와 균형이 점차 개선되고, 세계의 공통 기준을 점차 충족시키는 비즈니스 환경과 함께 디지털 시대로 접어들 것입니다. 우리나라는 FDI 유치 규모에서 세계 상위 15개국에 속하며, 2025년 초까지 누적 활동 프로젝트 수는 40,800개가 넘고 총 등록 자본금은 약 4,900억 달러에 달합니다.

2024년 GDP 성장률은 7.09%에 도달할 것으로 예상되며, 이는 이 지역 및 전 세계에서 높은 성장률을 보이는 몇 안 되는 국가 중 하나입니다. 경제 규모는 약 5000억 달러로 동남아시아에서 4위, 세계적으로는 34위를 차지하고 있습니다. 국가 브랜드 가치는 5000억 달러를 돌파했으며, 세계 193개 국가 중 32위를 차지했습니다. 총 수출입 거래액은 8,000억 달러를 돌파하여 사상 최고치를 기록했습니다.

노동 생산성의 역할

세계는 5.0 산업혁명의 '새벽'에 접어들고 있으며, 첨단기술을 통합하고, 로봇의 역할을 촉진하고, 자동기계를 도입하고 있습니다. 이러한 현실은 첨단기술을 기반으로 한 글로벌 노동생산성 경쟁의 추세를 초래합니다. 그 과정에서 반도체와 AI만큼 중요한 첨단기술은 없습니다. AI는 작업을 자동화하고, 프로세스를 최적화하고, 의사 결정을 지원하여 생산성을 높여 모든 경제 부문이 엄청나게 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

노동력은 경제의 경쟁력과 번영을 위한 결정적인 자원이다. 40여 년 전 우리나라의 "10차 계약" 역사를 살펴보면 농업 메커니즘의 변화가 노동 생산성을 높이고, 베트남을 식량이 부족한 나라에서 세계 최대의 쌀 수출국으로 전환시켰음을 알 수 있습니다. 그러나 현재 경제관리에 있어서 가장 부족한 부분은 여전히 ​​노동생산성지수이다. ASEAN 지역 통계에 따르면, 2023년 베트남의 노동 생산성은 싱가포르 수준의 7.6%에 불과할 것으로 전망된다. 말레이시아의 19.5% 태국의 37.9% 인도네시아의 45.6%, 필리핀의 56.9% 캄보디아의 노동 생산성보다 1.6배 더 높습니다. 이는 부상하고 발전하는 과정에 있는 베트남 경제의 가장 큰 과제입니다…

정치국의 2024년 12월 22일자 과학기술혁신 및 국가디지털전환의 획기적인 진전에 관한 결의안 제57-NQ/TW호에서는 다음과 같이 명확히 명시하고 있습니다. "과학기술이 발달한 국가와 과학연구 및 기술개발 협력을 촉진하고, 특히 AI 분야에서 디지털전환을 개발하는 데 주력하세요..."

효과적인 AI 마이닝 솔루션

AI가 모든 산업의 업무 흐름에 계속 스며들고 긍정적인 영향이 점점 더 두드러지면서 모든 개인과 조직은 경쟁 우위를 위해 AI의 역량을 활용하고자 할 것입니다. 그러나 AI를 구현하려면 흔히 저지르는 함정을 피하고 지속 가능한 결과를 얻기 위한 신중한 계획과 체계적인 접근 방식이 필요합니다. AI는 ChatGPT와 같은 지원 챗봇부터 로봇, 예측 분석에 이르기까지 많은 것을 포괄하며, AI는 끊임없이 변화하고 있습니다. 모든 상황에 맞는 단일 해결책은 없지만, 적절한 접근 방식을 찾아낼 수는 있습니다.

디지털 기술 전문가에 따르면 AI 산업이 강력하고 지속 가능하게 발전하려면 정부와 기업 모두에서 긍정적인 솔루션이 필요합니다.

정부 수준

정보기술산업 육성, 국내 AI기업 지원, OpenAI, Google, Meta, Nvidia, Deepseek 등 선도적 기술기업과의 협력 강화를 통해 지방의 AI생태계를 개발한다. 동시에 국가행정에 AI를 적용하여 경제자원 활용의 효율성을 높이고 낭비와 부정성을 방지한다. 가까운 미래에는 사회 자원 관리(제도 및 거시 관리 환경 등 포함)를 최적화하고, 기구를 효율화하며, AI 및 반도체 산업과 주요 경제 분야 간의 연계를 촉진하는 것이 필요합니다.

디지털 인프라 플랫폼(강력한 광대역, 데이터 저장 및 디지털 기능)을 개발하고 AI 인력 기술을 개발(기본 디지털 리터러시부터 고급 AI 연구까지, 새로운 기술이 학교 커리큘럼 및 전문 교육에 통합되도록 보장)합니다.

사회가 변화를 수용하고, 새로운 아이디어를 탐구하고, AI 응용 프로그램에 적극적으로 참여하도록 장려하기 위해 AI 혁신 문화를 육성합니다. 리더십은 혁신을 촉진하는데, 이는 AI의 역할에 대한 명확한 비전을 전달함으로써 뒷받침될 수 있습니다. 혁신 문화를 도입함으로써 우리는 질적이고 적응력이 뛰어나며 미래에 AI를 도입할 준비가 된 인력을 구축할 수 있습니다.

공정성, 투명성, 책임성과 같은 원칙을 포함하여 위험을 관리하고 책임 있는 윤리적 프레임워크를 구축하기 위한 AI 거버넌스 프레임워크를 개발합니다.

기업 수준

목표 정의는 성공적인 AI 구현의 기초입니다.

첫 번째 단계는 디지털 혁신을 통해 해결할 수 있는 문제나 기회를 파악하는 것입니다. 그러면 회사는 이러한 문제를 목표로 전환할 수 있다. 목적의식적이고 체계적인 접근 방식을 통해 AI 이니셔티브가 집중되고, 평가를 위한 명확한 종료 지점이 마련되며, AI 모델 배포가 비즈니스 목표에 맞게 조정됩니다.

데이터 품질을 평가하고 올바른 AI 기술을 선택하세요

입력 데이터의 품질과 접근성을 평가하는 것은 모든 AI 구현 프로세스에서 중요한 첫 단계입니다. 첫째, 정확성, 완전성, 일관성, 비즈니스 문제와의 관련성을 포함한 여러 가지 기준에 따라 데이터 품질을 평가해야 합니다. 또한, 데이터는 AI 모델이 접하게 될 실제 상황을 표현해야 편향적이거나 제한적인 예측을 방지할 수 있습니다. 더욱이, AI 시스템은 데이터에 적절하게 액세스할 수 있어야 합니다.

다음으로, 기업은 자사의 AI 전략에 가장 적합한 모델링 아키텍처와 방법의 유형을 결정해야 합니다. 모델 선택 외에도 조직은 AI 시스템을 지원할 인프라와 플랫폼도 고려해야 합니다.

AI에 능숙한 팀 구축(팀워크)

숙련된 팀은 AI 개발, 배포 및 유지관리의 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 팀에는 데이터 과학자, 하드웨어 엔지니어, 소프트웨어 개발자 등 각자가 자신의 분야에서 전문 지식을 갖춘 다양한 전문가가 포함되어야 합니다. AI에 정통한 팀은 업무 실행을 향상시킬 뿐만 아니라, 내부 역량 구축을 조정하여 AI를 지속적으로 혁신하고 적응시킵니다.

모델 테스트 및 평가

이를 통해 모델이 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 실제 상황에서 가치를 제공할 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 실제 환경은 역동적이며, 모델 성능에 영향을 미칠 수 있는 데이터 패턴과 비즈니스 요구 사항이 변화합니다. 철저한 테스트와 일관된 평가를 결합하면 AI 구현이 보호되고, 시스템이 비즈니스 요구 사항을 충족하고 변화에 대응할 수 있도록 보장됩니다.

확장성과 지속적인 개선을 위한 계획

이는 AI 프로젝트의 성공에 필수적입니다. 이를 통해 시스템은 성능에 영향을 주지 않고 점점 늘어나는 데이터, 사용자 또는 프로세스를 처리할 수 있습니다. 확장성을 계획할 때 조직은 클라우드 서비스, 분산 컴퓨팅 또는 모듈형 아키텍처를 통해 확장을 지원할 수 있는 인프라와 프레임워크를 선택해야 합니다.

간단히 말해, AI는 협력적, 경쟁적 측면에서 불안정한 세상에서 중심적인 역할을 할 것입니다. AI는 5.0 산업 혁명의 문턱에서 전 세계 경제의 경쟁력을 개발하기 위한 지렛대 역할을 하기 때문입니다. 이 분야에서는 경제가 인간과 기계 간의 협력 증가를 기반으로 운영될 것입니다. "로봇 동료"와 협력함으로써 인간과 기관 조직은 혁신과 실험에 집중할 수 있으며, 산업 4.0과 산업 5.0의 기반에서 잠재력을 극대화하여 국가가 더 유연하고 생산적으로 변하고 궁극적으로 베트남을 진정으로 유명하게 만드는 것을 목표로 합니다.

출처: https://baoquocte.vn/nguon-luc-tang-nang-suat-lao-dong-trong-thoi-dai-ai-309052.html