本論文は、AI技術の発展に基づいて企業の技術政策決定の最適化問題を経済的原則に基づいて分析するインシリコフレームワークを提示します。モンテカルロシミュレーションに基づいて、複雑さの異なる作業の実行における人間および機械技術の経済的影響を個別または共同配置シナリオで分析します。その結果、自動化は一般化の難易度が低いか中レベルの作業に最も経済的に効率的な戦略ですが、より複雑なシナリオでは人間の技術の経済的有効性に追いつくことができないことを定量的に支持します。特に、人間と機械技術の組み合わせは、高いレベルの一般化が必要な場合に最も効果的な戦略になることができますが、真の増強が達成されたときにのみ可能であり、相乗効果を生み出すことができなければ、むしろ経済的価値を破壊する最悪の選択になる可能性があることを示しています。したがって、高い一般化能力が必要な場合、人間と機械技術を単に割り当てるだけでは不足し、人間-機械技術政策は万能解決策や低リスク戦略ではなく、競争力向上のための重要な機会であるが、増強を可能にする強力な組織的努力を必要とするという結論を提示します。さらに、機械技術のコスト効率を改善することは、増強を達成するための基本的な必要性を置き換えることができないことを示している。
