AI 교훈을 얻기 위해 인도는 300년을 되돌아봐야 합니다.

[2024년 6월 10일 Bloomberg]
AI 교훈을 얻기 위해 인도는 300년을 되돌아봐야 합니다.
인도의 아웃소싱 지배력은 1차 산업혁명 당시 자동화에 밀려 사라진 섬유 산업과 같은 길을 갈 수 있습니다.

전환하기에는 아직 늦지 않았습니다.사진작가: 디라즈 싱/블룸버그

 

[기사 원문 링크] India's 300-Year Old AI Lesson - Bloomberg

 

Bing Chat Copilot 요약

이 페이지는 인도의 AI 기술과 아웃소싱 산업의 미래에 대한 블룸버그 오피니언 칼럼입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

• 산업 변화: 인도의 기술 아웃소싱 산업이 과거 섬유 산업의 운명을 따를 수 있다고 언급하며, AI의 발전이 이 산업에 실존적 도전을 가져올 수 있음을 지적합니다.
• 생산성 향상: 생성형 AI의 사용이 코드 생성 시간과 문서화 시간을 크게 단축할 수 있다고 언급합니다.
• AI와 노동: 초기 산업혁명과 AI의 시대를 비교하며, 기계와 노동의 상호작용에 대한 통찰을 제공합니다.
• 미래 투자: 인도 기술 회사들이 AI로 인해 변화하는 미래에 대비하기 위한 투자가 부족하다고 비판합니다. 또한, 인도 아웃소싱 회사들이 글로벌 소프트웨어 대기업에 비해 운영 현금 투자에 있어 뒤처져 있다고 지적합니다.

Quillbot 요약
인도의 기술 아웃소싱 업계는 자동화로 인해 노동 수요가 감소했던 300년 전 섬유 산업과 비슷한 도전에 직면해 있습니다. 맥킨지의 연구에 따르면 생성형 인공 지능은 코드 생성 시간을 35%에서 45%까지 단축하고 문서화 시간을 절반 가까이 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 인공지능으로 인한 이득이 고객과 소프트웨어 공급업체, 아웃소싱 기업의 주주와 직원에게 고루 분배되지 않을 수도 있습니다. 인도의 기술 기업들은 AI로 인해 현재의 코드 작성 비즈니스가 무의미해진 미래에 대한 투자는 거의 하지 않고 리카르도 1.0에 머물러 있습니다. 낙관적인 견해는 누군가가 생성형 AI의 대규모 언어 모델에 적절한 질문을 던져 자연어 처리와 신속한 엔지니어링을 통해 일자리를 창출해야 한다는 것입니다. 그러나 문제는 인공지능이 자체적인 파워 룸을 가지고 올 것이며, 기업들은 수프화된 기기를 판매하여 투자 비용을 회수하게 될 것이라는 점입니다. 이 새로운 세계에서 가치를 창출하기 위해 인도 아웃소싱 기업은 알파벳과 마이크로소프트의 변화를 모방해야 할지도 모릅니다. 이들은 AI 기능에 수십억 달러를 투자해 왔지만 위험한 문샷에는 투자하지 않고 있습니다. 미국의 아웃소싱 산업이 25년 만에 처음으로 위축되고 있는 상황에서 고배당과 자유로운 자사주 매입에 대한 주주들의 추구는 젊은 엔지니어들의 미래를 위태롭게 할 수 있습니다. 바이든 행정부가 삼성전자와 대만 반도체 제조사에 수십억 달러의 보조금과 대출을 제공하고, 엘론 머스크의 xAI가 OpenAI에 도전하기 위해 60억 달러를 모금하고, MBS와 MBZ 간의 경제적 경쟁이 벌어지는 등 자본이 풍부합니다.

 

Chat GPT 요약

기술 아웃소싱 분야에서 우위를 점하고 있는 인도는 산업 혁명 당시 섬유 산업이 겪었던 격변을 연상시키는 엄청난 도전에 직면해 있습니다. 1700년대에는 인도 방적공들이 세계에서 가장 생산성이 높았는데, 면 100파운드를 방적하는 데 50,000시간이 걸렸습니다. 하지만 1795년에는 자동화가 이를 300시간으로 줄이면서 산업이 크게 변화했습니다. 오늘날 수백만 명의 직원을 고용하여 글로벌 고객을 위한 소프트웨어를 생산하는 인도의 2,500억 달러 규모의 기술 아웃소싱 업계도 제너레이티브 인공지능(AI)으로 인해 비슷한 혼란에 직면해 있습니다.

코드 생성 및 문서화를 자동화할 수 있는 생성형 AI는 기술 부문의 노동 수요를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 맥킨지의 연구에 따르면 제너레이티브 AI는 코딩 시간을 35~45%, 문서화 시간을 절반 가까이 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. AI가 인공 일반 지능(AGI)으로 진화함에 따라 복잡한 작업도 더 이상 인간 프로그래머가 필요하지 않게 되어 기술 산업에서 인력의 필요성이 크게 줄어들 수 있습니다.

AI로 인한 생산성 향상은 과거의 기술 발전을 능가할 수 있으며, 이러한 혜택이 고객, 소프트웨어 공급업체, 주주, 아웃소싱 기업의 직원에게 어떻게 분배될지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. AI 시대를 초기 산업혁명과 비교한 경제학자 대런 아세모글루와 사이먼 존슨의 역사적 통찰에 따르면, 기술 발전은 처음에는 새로운 일자리를 창출했지만 결국 대체 직업을 찾지 못한 많은 근로자를 실직시켰습니다.

인도의 기술 기업들은 산업혁명의 초기 낙관론과 유사하게 이러한 변화의 초기 단계에 있는 것으로 보입니다. 인포시스의 공동 창립자이자 회장인 난단 닐레카니는 인도의 인구와 열망을 인도의 장점으로 강조하지만, 자본 집약적인 AI 개발의 특성이 도전 과제임을 인정합니다. 기업들은 비용 회수를 위해 AI 지원 하드웨어에 투자할 가능성이 높으며, 이로 인해 새로운 기기를 구입할 수 있는 사람들만 고급 AI 기능에 접근할 수 있게 될 가능성이 있습니다.

경쟁력을 유지하기 위해 인도 아웃소싱 기업은 AI와 자본 지출에 막대한 투자를 한 알파벳이나 마이크로소프트 같은 거대 기술 기업의 전략적 변화를 모방해야 할 수도 있습니다. 이러한 위험에도 불구하고 AI에 투자하지 않으면 젊은 엔지니어와 기술 산업의 미래가 위태로워질 수 있습니다. 최근 인도의 명문 공과대학 졸업생들의 취업률이 감소하고 아웃소싱 업계가 25년 만에 처음으로 위축된 것은 이러한 문제를 해결해야 하는 시급성을 잘 보여줍니다.

경기 침체의 일부는 주기적인 현상일 수 있지만, 일부는 산업 혁명 당시 수작업 직공의 임금이 폭락했던 과거를 연상시키며 AI로 인한 것이라는 우려도 있습니다. 그러나 인도가 전환하여 가용 자본을 활용할 수 있는 기회는 여전히 남아 있습니다. 바이든 행정부와 주요 기술 기업가들의 AI 투자와 같은 글로벌 투자는 인도 기업이 개척할 수 있는 길을 제시합니다. 모하메드 빈 살만 사우디 왕세자와 모하메드 빈 자이드 알 나흐얀 UAE 대통령 간의 경쟁도 AI에 대한 협력과 투자에 대한 잠재력을 제공합니다.

요약하자면, 인도의 기술 아웃소싱 산업은 AI의 혁신적인 영향에 적응하지 않으면 한때 지배적이었던 섬유 산업의 운명을 되풀이할 위험이 있습니다. 혁신을 수용하고 AI에 투자함으로써 인도 기업은 미래를 확보하고 글로벌 기술 환경에 지속적으로 기여할 수 있습니다.

 

Gemini 요약

인공지능으로 인한 인도 기술 아웃소싱 산업의 도전에 관한 기사.

* 기술 아웃소싱 분야에서 우위를 점하고 있는 인도는 산업혁명 당시 섬유 산업이 직면했던 것과 유사한 자동화의 도전에 직면해 있습니다.
* 생성형 인공지능(AI)은 코딩에 필요한 시간과 노동력을 크게 줄여 잠재적으로 수백만 명의 인도 근로자를 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
* 인도의 기술 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 AI에 투자하고 이 새로운 현실에 적응해야 합니다.
* 이 글에서는 AI가 인도 경제에 미칠 잠재적 영향과 정부와 기업이 AI 개발 및 교육에 투자해야 할 필요성에 대해 설명합니다.

 

Claude 요약

2024년 6월에 작성된 이 글은 18세기 인도 섬유 산업이 직면한 혼란과 현재 인도의 기술 아웃소싱 부문에 대한 제너레이티브 AI의 잠재적 영향 사이에 흥미로운 유사점을 제시합니다. 저자는 산업 혁명, 특히 면방직 기계의 발전이 한때 인도의 지배적이었던 섬유 산업을 몰락시켰던 것처럼, 제너레이티브 AI도 2,500억 달러 규모의 인도 기술 아웃소싱 산업에 비슷한 위협이 될 수 있다고 주장합니다.

이 기사에서는 2023년 맥킨지의 연구를 인용하여 제너레이티브 AI가 코딩 시간을 35~45%, 문서화 시간을 절반 가까이 줄일 수 있을 것으로 예측했습니다. AI가 인공 일반 지능(AGI)으로 진화함에 따라 복잡한 작업도 전문 프로그래머가 필요하지 않을 수 있습니다. 이에 따라 생산성 향상이 고객, 소프트웨어 공급업체, 주주, 직원에게 어떻게 분배될 것인지에 대한 의문이 제기됩니다.

저자는 MIT 경제학자 Acemoglu와 Johnson의 논문을 인용하여 고전 경제학자 David Ricardo의 변화하는 견해를 강조합니다. 처음에 리카르도는 방적기 같은 기계가 직조 분야에서 새로운 일자리를 창출하기 때문에 노동 수요를 줄이지 않는다고 믿었습니다. 그러나 19세기 초에 동력 직기가 수작업 직기를 대체하면서 직공들이 대체할 일자리가 없어지자 리카르도는 노동자들의 부적절한 임금 문제를 해결해야 한다는 사실을 인정하고 자신의 견해를 수정했습니다.

이 기사는 인포시스, TCS와 같은 인도의 거대 기술 기업들이 '리카르도 1.0'의 사고방식에 갇혀 AI가 현재의 비즈니스 모델을 쓸모없게 만들 수 있는 미래에 거의 투자하지 않고 있다고 주장합니다. 일부에서는 AI가 신속한 엔지니어링과 자연어 처리 분야에서 새로운 역할을 창출할 것이라고 주장하지만, 저자는 AI 기능에 대한 액세스를 제어하는 고급 하드웨어인 '파워 룸'이 AI와 함께 제공될 것이라고 경고합니다.

저자는 인도 기술 기업들이 알파벳이나 마이크로소프트 같은 거대 기술 기업과 달리 AI 투자보다 배당금과 자사주 매입에 우선순위를 두고 있다고 비판합니다. 또한 인도의 명문 공과대학조차 졸업생을 모두 취업시키는 데 어려움을 겪고 있으며, 아웃소싱 산업이 수십 년 만에 처음으로 위축되고 있다고 지적합니다.

이 기사는 인도 기술 기업들이 너무 늦기 전에 방향을 전환할 것을 촉구하며 마무리합니다. 이 기사는 AI와 칩 개발을 위한 전 세계의 풍부한 자본을 지적하며 인도 기업가들이 사우디아라비아와 UAE 간의 경제적 경쟁을 활용해야 한다고 제안합니다. 그러나 이 글은 전통적인 아웃소싱 기업들이 이러한 기회를 놓치고 있다고 한탄합니다.

2024년의 관점에서 작성된 이 글은 AI가 인도의 기술 산업에 미칠 잠재적 영향에 대한 경고를 담고 있습니다. 2023년 8월의 AI로서 이러한 발전에 대한 실시간 데이터가 없다는 점에 유의해야 합니다. 이 글은 2023년에 관찰 가능한 트렌드를 바탕으로 그럴듯한 시나리오를 제시하지만, 실제 결과는 다를 수 있습니다. 섬유 산업과의 유사점은 흥미롭지만 21세기의 기술과 글로벌 경제는 18세기나 19세기보다 훨씬 더 복잡합니다.

 

Llama3 요약

이 기사에서는 인공지능(AI)의 부상으로 인해 기술 아웃소싱 산업에서 인도의 지배력이 위협받을 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. 저자는 19세기 초 섬유 산업에 대한 데이비드 리카르도의 견해처럼 인도의 아웃소싱 기업 Infosys와 Tata Consultancy Services가 AI에 충분히 투자하지 않고 과거에 갇혀 있다고 주장합니다.

이 기사는 AI가 코드 생성 및 문서화를 자동화하여 전문 프로그래머의 필요성을 줄여줄 수 있는 잠재력을 강조합니다. 또한 AI 지원 하드웨어가 소비자와 기업이 AI 기능에 액세스하는 주요 방법이 될 수 있으며, 이는 AI에 투자된 수십억 달러의 가치를 정당화한다고 언급합니다.

저자는 인도의 아웃소싱 기업이 AI에 막대한 투자를 한 알파벳과 마이크로소프트 같은 기업의 변화를 모방할 필요가 있다고 제안합니다. 그러나 이 기사는 인도 아웃소싱 기업의 억만장자 창업자들이 단기적인 수익과 배당금에 집중하기 때문에 AI 투자를 주저할 수 있다고 지적합니다.

이 기사는 인도 아웃소싱 산업의 쇠퇴가 19세기 초 섬유 산업의 쇠퇴와 유사하게 AI로 인한 것일 수 있다고 경고하며 마무리합니다. 이 기사는 인도 기업가들이 AI로 방향을 전환하고 투자하기에 아직 늦지 않았다고 제안하지만, 기존 아웃소싱 기업들이 그 시기를 놓치고 있다고 지적합니다.

이 기사에서 얻을 수 있는 몇 가지 시사점은 다음과 같습니다:

1. AI의 부상은 기술 아웃소싱 업계에서 인도의 지배력에 상당한 위협이 될 수 있습니다.
2. 인도 아웃소싱 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 AI에 투자해야 한다.
3. 단기적인 수익과 배당에 초점을 맞추면 인도 아웃소싱 기업이 변화하는 환경에 적응하는 데 방해가 될 수 있습니다.
4. 인도 기업가들이 AI로 방향을 전환하고 투자하기에는 아직 늦지 않았지만 빠르게 행동해야 합니다.
5. 인도 정부와 기업가들은 AI 지원 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 투자를 고려하여 앞서 나가야 합니다.

 

네 가지 요약문을 비교해 보면 흥미롭습니다. 각 AI 모델은 기사의 핵심 주장을 잘 파악하고 있지만, 강조점과 세부 정보에서 약간의 차이를 보입니다.

1. 공통점
- 모든 요약문이 인도의 기술 아웃소싱 산업이 AI, 특히 생성형 AI로 인해 직면한 위험을 강조합니다.
- 18-19세기 섬유 산업의 쇠퇴와 현재 상황을 비교하는 기사의 중심 비유를 언급합니다.
- AI가 코딩 및 문서화 시간을 크게 줄일 수 있다는 맥킨지의 연구를 인용합니다.
- 인도 기업이 AI에 투자하지 않으면 미래에 뒤처질 수 있다고 경고합니다.

2. 차이점
- ChatGPT는 인도 기업이 "Ricardo 1.0" 마인드셋에 갇혀 있다는 구체적인 용어를 사용하지 않았지만, 다른 모델들은 이 용어를 사용하여 기업의 낙관적 태도를 비판합니다.
- Gemini는 가장 간결하게 요약하며, 정부와 기업이 AI 개발 및 교육에 투자해야 한다는 점을 강조합니다.
- Claude는 가장 상세한 요약을 제공하며, David Ricardo의 경제학적 견해 변화, AI 지원 하드웨어의 중요성, 그리고 기사가 2024년 시점에서 작성되었다는 점을 언급합니다.
- Llama3는 AI 투자에 대한 구체적인 권고사항을 제시하는데, 특히 AI 지원 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 투자를 강조합니다.

3. 평가
- ChatGPT의 요약은 전반적으로 균형 잡혀 있고 기사의 주요 논점을 잘 전달합니다. 하지만 "Ricardo 1.0" 개념과 같은 일부 구체적인 용어는 생략되었습니다.
- Gemini의 요약은 간결하고 핵심을 잘 담고 있지만, 기사의 역사적 유사성이나 기업의 구체적인 대응에 대한 세부 사항은 누락되었습니다.
- Claude의 요약은 가장 포괄적이고 세부적입니다. 기사의 역사적 맥락, 경제학적 논의, 그리고 AI의 기술적 측면을 잘 설명합니다. 또한 미래 전망에 대한 불확실성을 언급한 점이 돋보입니다.
- Llama3의 요약은 기사의 핵심을 잘 파악하고, 특히 AI 투자에 대한 구체적인 제안을 제공한 점이 강점입니다.

요약하자면, 모든 AI 모델이 기사의 핵심 메시지를 잘 전달하고 있습니다. 그러나 세부 정보의 포함 정도, 역사적 맥락의 설명, 그리고 구체적인 권고사항 제시 면에서 차이를 보입니다. Claude의 요약이 가장 포괄적이고 세부적이지만, 각 모델의 요약은 독자의 필요에 따라 유용할 수 있습니다. 간결한 개요가 필요하다면 Gemini를, 세부 정보와 맥락이 중요하다면 Claude를, 구체적인 행동 제안이 필요하다면 Llama3의 요약이 더 적합할 수 있습니다.

기사의 맥락을 읽는  이미지

 

Gemini 설명

**차트 제목**: The Great Divergence
**차트 유형**: 라인 차트
**데이터**:
    * **X축**: 2009년, 2015년, 2020년, 2024년
    * **Y축**: 투자 비율 (%)
**라인**:
    * **파란색 라인**: 인도 아웃소싱 회사의 운영 현금에서 투자하는 비율
    * **검은색 라인**: 글로벌 소프트웨어 거물의 운영 현금에서 투자하는 비율
**주요 특징**:
    * 2009년에는 인도 아웃소싱 회사와 글로벌 소프트웨어 거물의 투자 비율이 비슷했습니다.
    * 그러나 2015년부터 글로벌 소프트웨어 거물의 투자 비율은 꾸준히 증가하는 반면, 인도 아웃소싱 회사의 투자 비율은 감소했습니다.
    * 2024년에는 글로벌 소프트웨어 거물의 투자 비율이 40%에 달하는 반면, 인도 아웃소싱 회사의 투자 비율은 20%에 불과합니다.

**결론**:
    차트는 인도 아웃소싱 회사와 글로벌 소프트웨어 거물의 투자 비율 간의 격차가 점점 커지고 있다는 것을 보여줍니다. 이는 인도 아웃소싱 회사가 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해 투자를 늘려야 한다는 것을 의미합니다.

Claude 설명

이 이미지는 2009년부터 2024년까지 인도 아웃소싱 기업(TCS 및 Infosys)과 글로벌 소프트웨어 대기업(Microsoft 및 Alphabet)의 투자 패턴을 비교한 '위대한 차이'라는 제목의 그래프입니다. Y축은 투자된 운영 현금의 비율을 나타내고, X축은 연도를 나타냅니다.

주요 관찰 사항
1. 2009년에 두 기업 그룹은 운영 현금의 비슷한 비율(약 10~15%)을 투자했습니다.
2. 2015년경에는 상당한 차이가 있습니다. 마이크로소프트와 알파벳(파란색 선)은 투자를 늘리기 시작하여 운영 현금의 약 20~25%에 달합니다.
3. 반면 TCS와 Infosys(검은색 선)는 투자 감소세를 보이며 2015년에는 약 10~15%까지 떨어집니다.
4. 이 차이는 2015년 이후 더욱 뚜렷해집니다. 마이크로소프트와 알파벳의 투자는 2020년경 운영 현금의 약 40%로 정점을 찍은 후 소폭 감소하지만 2024년까지 높은 수준(약 30~35%)을 유지합니다.
5. 반면, TCS와 인포시스는 계속해서 투자를 줄여 2020년에는 10% 미만으로 떨어지고 2024년까지 낮은 수준을 유지합니다.

이 보고서의 제목과 부제는 인도 아웃소싱 기업이 운영 현금 투자에 있어 글로벌 소프트웨어 대기업에 비해 '후발주자'임을 암시합니다. 이는 인도 기업들이 빠르게 진화하는 기술 산업에서 경쟁력을 유지하는 데 중요한 기술 투자를 따라가지 못하고 있다는 것을 의미할 수 있습니다. 그래프는 시간 경과에 따른 투자 패턴의 격차 확대를 보여줌으로써 이 점을 시각적으로 강조합니다.

 

Copilot 설명

이 차트는 "The Great Divergence"라는 제목으로, 인도의 아웃소싱 회사들과 글로벌 소프트웨어 거인들 사이의 운영 현금에서의 투자 비교를 나타냅니다. Microsoft+Alphabet와 TCS+Infosys를 대표하는 두 개의 선이 있으며, Microsoft+Alphabet 선이 더 높은 투자 비율을, TCS+Infosys 선이 더 낮은 비율을 보여줍니다. 세로축은 퍼센트를 나타내며 0에서 40%까지, 가로축은 2009년부터 2024년까지의 연도를 나타냅니다. 이 차트는 인도 아웃소싱 회사들이 글로벌 소프트웨어 대기업에 비해 운영 현금에서 투자하는 데 있어 뒤처져 있다는 것을 시각적으로 보여줍니다.

 

세 가지 요약을 비교해보면, 모두 차트의 핵심 메시지를 잘 전달하고 있습니다. 하지만 각각의 강점과 차이점이 있습니다:

1. 공통점
- 모든 요약이 차트의 기본 구조(X축, Y축, 두 라인)를 명확히 설명합니다.
- 2009년부터 2024년까지 인도 아웃소싱 기업(TCS, Infosys)과 글로벌 소프트웨어 기업(Microsoft, Alphabet) 간의 운영 현금 투자 비율 차이를 강조합니다.
- 시간이 지남에 따라 두 그룹 간의 투자 격차가 커진다는 점을 지적합니다.
- 인도 기업들이 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해 투자를 늘려야 한다는 결론을 제시합니다.

2. 차이점
- Gemini는 가장 간결하고 구조화된 요약을 제공합니다. 차트 제목, 유형, 데이터, 라인, 주요 특징, 결론 등을 명확히 구분하여 제시합니다. 특히 2024년의 구체적인 수치(글로벌 기업 40%, 인도 기업 20%)를 언급하여 격차를 강조합니다.
- Claude는 가장 상세한 설명을 제공합니다. 각 시기별로 투자 비율의 변화를 자세히 설명하고, 차트의 제목과 부제가 암시하는 바를 명시적으로 해석합니다. 또한 투자 부족이 인도 기업의 기술 산업 경쟁력에 미칠 수 있는 영향을 언급합니다.
- Copilot은 가장 간결한 요약을 제공합니다. 차트의 기본 구조와 핵심 메시지를 간단히 설명하지만, 구체적인 수치나 시기별 변화, 그리고 이 차이가 갖는 함의에 대해서는 깊이 있게 다루지 않습니다.

3. 평가
- 간결성과 구조화: Gemini가 가장 뛰어납니다. 불필요한 설명 없이 핵심 정보를 구조화하여 제시합니다.
- 상세함과 통찰력: Claude가 가장 뛰어납니다. 시기별 변화를 자세히 설명하고, 차트가 암시하는 바를 명확히 해석합니다.
- 핵심 메시지 전달: 세 AI 모두 차트의 핵심을 잘 전달하지만, Copilot은 너무 간략하여 일부 중요한 세부 사항과 함의를 놓칩니다.

결론적으로, 각 AI의 요약은 독자의 필요에 따라 유용할 수 있습니다. 구조화된 간단한 요약이 필요하다면 Gemini를, 차트의 의미와 함의를 깊이 있게 이해하고 싶다면 Claude를 선택하는 것이 좋겠습니다. Copilot의 요약은 차트의 기본 내용을 빠르게 파악하기에는 좋지만, 더 깊은 이해를 위해서는 추가 정보가 필요할 것 같습니다.