본 논문은 기업의 AI 도입이 수익 증대에 미치는 영향이 미미한 현실(95%의 기업이 AI 도입으로 측정 가능한 수익 증대를 보고하지 않음)을, AI 전략이 점진적 최적화에만 집중되어 구조적 변혁을 이루지 못하기 때문이라고 주장하는 이론적 논문입니다. 본 논문은 변혁의 정도(점진적 vs. 변혁적)와 인간의 기여 방식(감소 vs. 증대)이라는 두 가지 독립적인 차원을 기반으로 AI 전략을 재구성하는 2x2 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 개별 증강, 프로세스 자동화, 인력 대체, 그리고 협력적 지능이라는 네 가지 패턴을 제시하며, 특히 첫 세 가지 패턴은 기존 업무 모델을 강화하고 지속 가능한 가치 창출 없이 국지적인 이익만을 가져온다고 주장합니다. 협력적 지능을 실현하기 위해서는 상호보완성, 공진화, 경계 설정이라는 세 가지 메커니즘이 필요하며, 특히 공진화의 부재가 시스템 전반에 걸친 영향력이 제한적인 이유라고 분석합니다. 결론적으로, 협력적 지능으로의 발전은 추가적인 도구가 아닌 역할, 거버넌스, 데이터 아키텍처의 물리적 재구조화를 필요로 하며, AI 전환을 인간과 기계 간의 노동 분업 최적화에서 그들의 융합 설계로의 전환이라는 조직 설계의 문제로 재구성합니다.
