본 논문은 인공지능 기술 발전에 따라 기업의 기술 정책 결정 최적화 문제를 경제적 원칙에 따라 분석하는 인실리코 프레임워크를 제시합니다. 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로, 복잡성이 다른 작업 수행에 있어 인간 및 기계 기술의 경제적 영향을 개별 또는 공동 배치 시나리오에서 분석합니다. 결과적으로, 자동화는 일반화 난이도가 낮거나 중간 수준인 작업에 가장 경제적으로 효율적인 전략이지만, 더 복잡한 시나리오에서는 인간 기술의 경제적 효용성을 따라잡지 못할 수 있음을 정량적으로 뒷받침합니다. 특히, 인간과 기계 기술의 결합은 높은 수준의 일반화가 필요한 경우 가장 효과적인 전략이 될 수 있지만, 진정한 증강이 달성될 때에만 가능하며, 시너지 효과를 창출하지 못하면 오히려 경제적 가치를 파괴하는 최악의 선택이 될 수 있음을 보여줍니다. 따라서 높은 일반화 능력이 필요한 경우 인간과 기계 기술을 단순히 할당하는 것만으로는 부족하며, 인간-기계 기술 정책은 만능 해결책이나 저위험 전략이 아니고, 경쟁력 향상을 위한 중요한 기회이지만, 증강을 가능하게 하는 강력한 조직적 노력을 필요로 한다는 결론을 제시합니다. 또한 기계 기술의 비용 효율성을 개선하는 것은 증강 달성에 대한 기본적인 필요성을 대체하지 못한다는 점을 보여줍니다.
