Based on “Generative artificial intelligence and evaluating strategic decisions” (2025) by Anil R. Doshi, J. Jason Bell, Emil Mirzayev, Bart S. Vanneste in Strategic Management Journal, 46(3), 583–610

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무엇을, 왜 연구했나?

전략적 의사결정은 기업의 운명을 좌우하는 중요한 행위다. 하지만 이러한 결정은 대부분 불확실하고 되돌릴 수 없다. 따라서 사전에 다양한 대안의 가치를 잘 예측하는 것이 무엇보다 중요하다. 과거에는 이 같은 의사결정이 주로 인간 전문가의 경험과 직관에 의존했지만 인간의 판단은 편향되거나 일관성이 떨어질 수 있으며 대안이 많아질수록 효율성이 저하된다. 이에 따라 최근에는 GPT, 클로드, 제미나이 같은 대형 언어모델(LLM)을 포함한 생성형 인공지능(generative 시노 스 토토사이트)이 이런 전략 판단에 도움을 줄 수 있을지에 대한 관심이 커지고 있다. 방대한 데이터를 학습해 복잡한 문제를 해결하는 생성형 시노 스 토토사이트가 전략적 대안의 평가에도 활용될 수 있을지가 새롭게 주목받고 있는 것이다.

런던대(UCL)와 옥스퍼드대 연구팀은 생성형 시노 스 토토사이트가 전략적 대안을 어떻게 평가하는지를 두 차례 실험을 통해 분석했다. 첫 번째 실험에서는 시노 스 토토사이트가 생성한 비즈니스 모델을, 두 번째 실험에서는 실제 기업이 창업경진대회에 제출한 60개 비즈니스 모델을 평가 대상으로 삼았다. 그리고 생성형 시노 스 토토사이트와 인간 전문가로 하여금 한 쌍씩 비교하도록 한 뒤 시노 스 토토사이트 평가 결과와 인간 전문가의 판단이 얼마나 유사한지 측정했다. 아울러 7개의 LLM과 다양한 역할 설정(투자자, 창업자, 전략 교수 등), 프롬프트 입력 방식을 다양하게 조합해 ‘시노 스 토토사이트 집단지성’이 인간의 전략 판단을 얼마나 닮을 수 있는지 검증했다. 이 연구는 생성형 시노 스 토토사이트가 전략적 의사결정 과정에 기여할 수 있는 가능성과 한계를 실증적으로 탐색하고자 했다.

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