미국에서는 노동을 알고리즘으로 대체하려는 노력이 정보기술 발전을 견인하는 원동력이었던 반면, 한국은 디지털 서비스의 상당 부분에서 알고리즘보다 인간의 수작업에 많이 의존해 왔다. 이러한 경향은 인지컴퓨팅 연구에서도 마찬가지여서 미국은 거대 데이터를 스스로 학습하는 알고리즘을 연구하는데 집중하는 반면, 한국은 인간의 지식을 일일이 코딩하는 방식에 아직도 많이 의존한다. 특히 한국처럼 빅데이터 구축이 취약한 환경에서는 통계 기반 방법론보다 과거의 규칙 기반 접근이 단기적으로는 성과가 더 좋기 때문에 이 방식에 매달리게 된다. 단기적 성과를 얻기 힘들더라도 장기적으로 유용한 데이터 학습 알고리즘 연구를 강화해야 한다.
노동의 알고리즘 대체 노력이 정보기술 발전을 견인했던 미국과 달리 주로 인간의 수작업에 기대어 온 한국은 장기적인 시각에서의 데이터 학습 알고리즘 연구 강화가 요구된다.