22일 진행된 '2026 월드 IT쇼(WIS)'의 글로벌 ICT 전망 콘퍼런스(사진=위즈경제)

[위즈경제] 이정원 기자 =기업들이 인공지능(AI)을 업무 전반에 도입하며 AX 전환에 속도를 내고 있지만, 제조·설비·정비 등 산업 현장에서는 일반 사무 업무와는 다른 접근이 필요하다는 진단이 나왔다.

22일부터 24일까지 사흘간 열리는 국내 최대 ICT 종합 전시회 '2026 월드 IT쇼(WIS)'의 글로벌 ICT 전망 콘퍼런스에서 김세환 옥타브(Octave) 기술이사는 산업 현장에 AI를 적용하기 어려운 이유에 대해 설명했다. 

김 이사는 "기업에서 만든 AI든, 빅테크에서 만든 AI든 모두가 '정확하지 않을 수 있다', '실수를 할 수 있다'는 점을 강조한다"며 "바로 이것이 산업 현장에 AI가 적용되기 어려운 첫 번째 이유이며, 확실하지 않기 때문에 승부를 걸 수 없게 되는 것"이라고 설명했다. 

이어 AI가 일하기 쉬운 환경으로 업무 워크플로우를 조정하는 것이 'AI 파운데이션'의 핵심이라고 강조했다. 

김 이사는 "매킨지가 2025년 10월 2,000개 기업을 대상으로 한 조사 결과, 이 가운데 약 78%가 AI를 도입해 사용하고 있다고 답했다"며 "다만, 이 중 단 5.5%만이 AI를 사용해 영업이익을 향상시켰다고 답했으며, 즉 AI를 써서 돈을 번 회사는 2,000개 회사 중 약 5.5%에 불과하다"고 밝혔다. 

또 "보고서에서 매킨지는 이러한 회사들을 '하이퍼포머'라고 칭하고 있다"며 "하이퍼포머들은 목적이 달랐고, 워크플로우를 뜯어고쳤고, 단단한 데이터 기반을 구축했다는 점이 달랐다"고 설명했다. 

그는 "기존의 AI 적용 방식은 사람이 일하는 방식의 워크플로우를 그대로 둔 상태에서, AI 에이전트를 통해 무언가를 바꿔보려는 방식이었다"며 "하지만 진짜로 해야 할 일은 AI가 일하기 쉬운 환경으로 업무 워크플로우를 먼저 조정하는 것"이라고 말했다. 

아울러 산업 현장에 AI를 도입하는 것은 일반 사무 업무와는 다른 차원의 접근이 필요하다고 설명했다. 

그는 "일각에서는 '우리 회사는 AI를 잘 사용하고 있다'고 생각할 수 있다"며 "사무실에서는 AI가 뛰어난 동료처럼 작동하고 있다"고 말했다.

이어 "기존 업무 방식이 여러 복잡한 단계를 거쳤고, 하나의 팀과 또 다른 팀이 협업해 업무를 수행했다면, 이제는 많은 부분을 AI가 대체해주고 있다"면서 "과거에는 엑셀을 잘 다루거나, 보고서를 잘 만들고, 문장을 잘 쓰는 인재가 업무적으로 대우를 받았지만, AI 시대에는 어떤 목적을 가지고 AI에게 일을 시킬 수 있느냐, 도메인 지식을 얼마나 많이 가지고 있느냐, 그 지식을 바탕으로 얼마나 창의적인 아이디어로 AI를 활용할 수 있는냐에 초점이 맞춰지고 있다"고 전했다. 

다만 김 이사는 산업 현장에서는 일반 사무 업무와 달리 작은 실수나 오차가 안전 문제로 번질 수 있다고 설명했다. 아울러 AI가 숙련자의 현장 감각과 암묵지를 곧바로 대체하기 어렵고, AI가 이해하고 학습할 수 있는 데이터 기반도 충분히 갖춰져 있지 않다는 점을 주요 한계로 짚었다.

김 이사는 "산업 현장에서는 실수의 무게가 다르다"며 "실수나 오차가 안전이나 환경에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 도면에서, 금형에서 발생한 1mm의 오차가 어떤 영향을 줄지 알 수 없다"고 밝혔다. 

이어 "AI는 사람이 가지고 있는 감각적인 부분, 예를 들어 '이런 소리가 들리니 저 설비를 점검해야 한다'는 식의 암묵지를 선택할 수 없다"며 "또한 데이터는 많이 있지만, 그 데이터가 과연 AI가 이해하기 좋은 데이터인지, 학습에 좋은 데이터인지를 생각해봐야 할 문제"라고 덧붙였다.

이에 따라 산업 현장에서 실행 가능한 AI를 구현하기 위해 AI 전문가보다 현업 전문가의 역할이 중요하다고 강조했다. 

김 이사는 "요즘에는 좋은 AI 개발 도구들이 많이 제공되고 있다"며 "이러한 도구들을 현장 전문가가 직접 활용해 무언가를 만들어낸다면, 우리 산업 현장에 적용될 수 있는 좋은 AI 에이전트가 될 수 있다"고 설명했다.

이어 AI 레디 데이터 확보도 주요 과제로 제시했다. 

그는 "AI 에이전트가 아무리 잘 만들어져 있다고 해도 데이터를 확보하지 못한다면, AI는 동작하기 어렵거나 환각 현상을 불러일으키게 된다"고 말했다.