4차산업혁명과 함께 등장한 인공지능의 상용화는 인공지능 기반 산업발달의 가속화를 가져왔고 농업에서 우주산업까지 거의 모든 분야에 걸쳐 적용이 가능하고 각 분야에 가장 적합한 AI 알고리즘으로 반복되는 학습 및 테스트를 거침으로 지속 발전이 가능한 유망산업이 되었다. 이러한 산업과 인공지능 발전 방법론의 특성을 고려할 때 자유로운 방식의 인공지능 기술력이 강화될 수 있기 때문에 4차산업혁명시대와 함께 변화하는 조직변화를 자세히 분석하고 이에 따라 글로벌 차원에서 대비함에 따라 과거의 성공방정식에서 벗어남으로써 앞서 변화를 소개한 경영패러다임과 전략, 사업과 기술, 인재 등과 같은 모든 것을 4차 산업에 맞춤으로 완전 새롭게 재편해야 할 것이다.

생산관리가 가장 중요한 성패가 되는 제조업에서의 4차 산업혁명을 우선 살펴보면 향상된 품질 제품에 대한 빠르고 효율적인 생산을 위해 데이터 처리 및 분석기술의 진보와 적용을 필요로 한다. 제조업뿐만 아니라 생산운영관리를 취급하는 기업에 있어 4차 산업혁명은 막연한 개념이기 보다 속도와 유연성, 품질 및 효율성을 향상해 핵심 경쟁력을 얻게 하는 수단이 된다. 따라서 기술을 어디에 활용할 것인지 보다 제조업 현장의 딜레마나 문제를 해결해 원가절감과 고객 가치를 이루는 것이다. 이러한 생산운영관리의 이상적인 대처를 보여준 국내 기업으로는 포스코를 소개할 수 있는데 철강업이란 전통적 제조기업으로 e-business에 밀리기 십상이었으며 이러한 시점에 포스코의 생산관리 체계 도입은 궁극적으로 고도의 효율과 부가가치를 창출해 미래의 생산성까지 보장해주는 결과를 가져왔다.

국외기업이 집중하고 있는 4차 산업혁명 기술에 있어 인간 및 인공지능의 역할이 각각 창조적인 일, 그리고 반복되는 일로 나뉨으로써 서로 협력하게 될 것이다. 이른바 딥러닝이라는 인공지능 기술이 반복되는 데이터에 기반을 두고 있는데 단순화하자면 반복되는 단순작업이 인공지능과 로봇에게 맡기는 것이고 인간은 자기 창조적인 일에 몰입하게 됨으로 미래의 인재상이 협력하는 괴짜로 정의될 수 있다. 또한 인공지능 기반 산업의 발달은 4차산업혁명시대에 있어 가장 두드러진 산업의 분류로써 경영의 모든 부분에 있어 디지털 기술 결합이 필요성을 가져왔다.

4차산업혁명과 함께 등장한 인공지능의 상용화는 인공지능 기반 산업발달의 가속화를 가져왔고 농업에서 우주산업까지 거의 모든 분야에 걸쳐 적용이 가능하고 각 분야에 가장 적합한 AI 알고리즘으로 반복되는 학습 및 테스트를 거침으로 지속 발전이 가능한 유망산업이 되었다. 이러한 산업과 인공지능 발전 방법론의 특성을 고려할 때 자유로운 방식의 인공지능 기술력이 강화될 수 있기 때문에 우리나라 역시 국가적 발전을 위해 4차산업혁명시대와 함께 변화하는 조직변화를 자세히 분석하고 이에 따라 글로벌 차원에서 대비함에 따라 과거의 성공방정식에서 벗어남으로써 국내외 선도 기업이 적용하고 있는 경영패러다임과 전략, 사업과 기술, 인재 등과 같은 모든 것을 4차 산업에 맞춤으로 새롭게 재편해 나가야 할 것이다.