경제학 관점으로 본 AI 도입과 기업 전략(AI 문고)

AI 성과는 왜 기업마다 달라지는가
같은 AI를 도입해도 기업의 성과는 같지 않다. 어떤 기업은 생산성을 끌어올리고, 어떤 기업은 투자 비용만 남긴다. 이 차이를 기술 수준이 아니라 기업의 조직 구조, 데이터 활용 능력, 의사 결정 방식, 인적 자본, 시장 경쟁 구조에서 찾는다. AI는 전기, 컴퓨터, 인터넷처럼 경제 전반을 바꾸는 일반목적기술이지만, 그 잠재력은 자동으로 생산성으로 바뀌지 않는다. 전기 혁명 때 공장 배치와 작업 방식이 다시 설계되어야 했듯이, AI 역시 데이터 기반 의사 결정, 디지털 전환, 조직 역량의 재구성과 결합할 때 성과를 낸다. 이 책은 생산성 역설, 상보성 이론, 경쟁과 혁신의 관계를 바탕으로 한국 기업의 AI 도입 격차를 분석한다. 대기업과 중소기업 사이의 이용률 차이가 왜 발생하는지, 빅데이터 활용과 경영정보시스템, IT 투자가 AI 도입 확률에 어떤 영향을 미치는지, AI가 산업 내 경쟁을 촉진하는지 아니면 소수 기업의 집중을 강화하는지를 실증 자료와 경제학 이론으로 따져 본다. 또한 글로벌 AI 지수와 국내 기업 마이크로데이터를 활용해 한국의 위치를 점검하고, 기업 전략과 정책 지원이 어디서 맞물려야 하는지 제시한다. AI 시대의 승패는 기술 구매 여부가 아니라 기술을 흡수할 조직의 설계 능력에서 갈린다.

신기술의 도입과 성과는 모두에게 공평하지 않다

01 일반목적기술과 생산성 역설
02 AI 도입의 측정
03 상보성의 경제학
04 데이터 기반 의사 결정
05 조직 역량과 디지털 전환
06 AI 도입의 결정 요인
07 AI 도입이 경쟁에 미치는 영향
08 AI 도입과 혁신 성과
09 경쟁과 혁신의 관계
10 정책적 대응 및 기업 전략을 위한 시사점

이창근 KDI국제정책대학원 교수다. 서울대학교에서 경제학과 산업공학 학사학위를 취득하고(2004), 미국 미시간대학교에서 경제학 박사학위를 받았다(2015). 한국개발연구원(KDI)에서 연구위원으로 재직했다(2015∼2018). 경제사, 노동경제학, 응용미시경제학을 바탕으로 기술과 노동시장의 상호작용을 주로 연구하며, 최근에는 자동화·AI가 노동시장과 근로자 삶에 미치는 영향을 집중적으로 분석하고 있다. 생성형 AI의 기업 생산성 효과와 기업 규모별 AI 활용 격차의 구조적 메커니즘을 규명하는 연구도 수행하고 있다.