1. 들어가며
기계가 인간의 지능을 모방하고 일반적으로 인간의 인지가 필요한 작업을 수행할 수 있게 하는 컴퓨터 과학의 한 분야인 AI는 제조 부문에 혁명을 일으키고 있다. 데이터 복잡성, 기술적 문제, 잠재적 위험 및 윤리적 고려 사항에 대한 지속적인 우려에도 불구하고 전 세계 제조업체는 더 나은 품질의 제품을 대량으로 생산하고 폐기물과 비용을 절감하며 궁극적으로 이윤을 높이기 위해 AI 솔루션을 생산 라인에 통합하고 있다.
전 세계적으로 정부와 민간 부문은 제조업에서 AI의 최전선에 서기 위해 경쟁하고 있다. 예를 들어, 중국은 AI 규제를 수립하는 선구자로 자리매김했을 뿐만 아니라 이러한 노력을 전략적으로 집중하여 제조업을 활성화하고 있다. ‘메이드 인 차이나 2025’ 이니셔티브는 AI 기술을 통합해 생산 품질과 효율성을 향상시킴으로써, 중국을 저가형 제품 생산국에서 첨단 기술 및 첨단 제조 부문의 세계적 리더로 끌어올리는 것을 목표로 한다.
미국에서는 인공지능(AI) 거버넌스를 강화하기 위한 중요한 조치로 ‘미국 AI 안전 연구소(United States AI Safety Institute)’가 설립되었으며, 이는 책임 있는 AI 활용을 촉진하는 것을 목표로 한다. 이를 지원하기 위해 NIST(National Institute of Standards and Technology)의 Manufacturing USA 연구소가 운영되고 있으며, 제조업에서 AI를 활용하여 회복탄력성과 생산성을 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 또한, 첨단 제조 기술(MFGTech) 로드맵 프로그램은 AI 기반 자동화 확대 및 생산 공정의 안전성 강화를 목표로 하는 대표적인 정책 사례로, 미국이 제조업 분야에서 AI 기술을 전략적으로 발전시키고자 하는 의지를 잘 보여준다.
사우디아라비아는 데이터 및 AI 국가 전략을 통해 AI 연구 개발에 막대한 투자를 함으로써 주목할 만한 진전을 이루고 있다. 2020년 10월을 시작으로 한 이 전략은 2030년까지 사우디가 AI 분야의 글로벌 리더로 자리매김하는 것을 목표로 한다. 여기에는 20,000여명의 AI 및 데이터 전문가를 양성하고, 300개의 AI 스타트업을 설립한다는 야심찬 계획이 포함되어 있으며, 200억 달러에 달하는 투자 목표가 있다. 이는 제조업을 포함한 여러 부문에 AI를 통합하여 효율성과 생산성을 향상하려는 광범위한 비전의 일부이다. 이 전략은 사우디 데이터 및 AI 관리국(SDAIA)이 주도하며, 사우디 전역에서 AI 이니셔티브를 구현하는 데 중요한 역할을 한다. 산업광물자원부는 최근 SDAIA와 협력하여 제조 및 광업을 위한 AI 센터를 출범했다. AI 잠재력을 최대한 활용하여 글로벌 물류 허브가 되겠다는 사우디의 전략적 야망을 지원하기 위함이다. AI 센터는 혁신적인 솔루션을 통해 산업 과제를 해결하고 해당 부문에서 AI 기술의 광범위한 채택을 주도하여 산업 및 광업 생태계를 혁신할 준비가 되어 있다. 또한 미래 공장 프로그램과 같은 이니셔티브는 이러한 노력을 지원하기 위해 재정적 인센티브와 교육 기회를 제공한다.
본 글에서는 제조업에 미치는 AI의 잠재적 영향, 특히 AI를 가장 잘 활용할 수 있는 위치와 방법에 대해 논의한다. 제조업에서 AI의 구체적인 응용 사례를 탐구하고, AI 기술 채택을 위한 프레임워크를 평가하며, AI 통합의 결과를 검토하고, 구현 과제와 AI에 대한 의존도 증가에 따른 위험 및 윤리적 딜레마를 고려한다.
2. 제조 부문에서의 AI 활용
제조업은 지금 중대한 변화의 정점에 서 있다. 제조 value chain 전반에서 AI는 방대한 잠재력을 입증하는 수많은 활용 사례를 통해 기존 솔루션을 뛰어넘으며 제조 수준을 끌어올리고 있다. 아래는 제조 value chain의 여러 단계에 AI가 어떻게 통합되는지 보여준다. 여기에는 핵심 value chain에서의 적용 뿐 아니라, 이를 지원하는 다양한 지원 기술이 포함되어 있다.
► AI는 여러 일반적인 방식으로 제조 value chain의 다양한 단계에 통합될 수 있다.
특히 AI 활용의 잠재적 영향이 가장 큰 6개 분야를 살펴보자.
재료 발견
전통적인 신소재 발견 방법은 오랫동안 실험실에서 시간이 많이 걸리는 시행착오 과정에 의존해 왔으며, 성공을 거두기까지 수 년 간의 실험이 필요한 경우가 많았다. 이는 산업 고객이 신소재의 물리적 특성을 예측하고 정제하여 최적화할 수 있도록 하는 소재 발견용 AI 소프트웨어(예: 오스뮴 AI)를 사용함에 따라 크게 달라질 수 있다.
성공 사례로는 N2116이라는 새로운 고체 전해질 소재를 발견한 Microsoft AI가 있다. 이 소재는 배터리의 리튬 사용량을 70%까지 줄여 다가오는 리튬 부족 사태를 완화할 수 있다. 3,200만 개의 재료를 선별하고 상위 18개를 선정한 이 AI 기반 프로세스는 9개월 이내에 작동하는 프로토타입을 만들어 리튬 수요가 급증함에 따라 에너지 저장을 위한 잠재적으로 지속 가능한 대안을 제시했다.
공정 및 제조 설계
AI는 센서를 통해 정보를 포착하고 이를 처리하여 의사결정을 돕는 강력한 힘 덕분에 새로운 생산 방식을 가능하게 한다. 설계 단계에서는 AI 기반의 “스마트” 디지털 트윈이 새로운 생산 라인과 시설을 최적화한다. 이러한 디지털 복제본은 실제 조건을 시뮬레이션함으로써 제조업체가 비효율성을 식별하고, 프로세스를 자동화하며, 결과를 예측하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 하여, 궁극적으로 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있게 한다.
예를 들어, 대만에 본사를 둔 전자 제품 제조업체인 페가트론은 NVIDIA 제품을 사용하여 AI 지원 디지털 트윈으로 공장 운영을 시뮬레이션하고 최적화했다. 페가트론의 개발자는 엔지니어와 공장 관리자가 생산 라인을 공동으로 계획, 시뮬레이션 및 최적화할 수 있는 유연한 디지털 트윈 플랫폼을 구축하여 시설, 장비 및 유지보수 작업에 대한 실시간 인사이트를 제공했다. 이제 팀은 운영 문제를 신속하고 효과적으로 파악하고 해결할 수 있다.
예측 유지보수
AI 기반 예측 유지보수는 주기적인 수동 유지보수, 시간 기반 점검, 기본 예측 분석 소프트웨어와 같은 전통적인 방법을 넘어 CNC(컴퓨터 수치 제어)나 컨베이어와 같은 기계의 과거 데이터를 분석하여 장비 성능을 최적화한다. 각 기계를 정확하게 복제하고 온도와 압력과 같은 중요한 매개변수에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 동시에 구성 요소의 수명을 예측하여 고장을 예지하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지한다.
UAE의 석유 및 가스 메이저인 ADNOC이라는 회사는 터빈, 모터, 원심 펌프, 압축기 등 중요한 회전 장비의 업스트림 및 다운스트림 운영 전반에 걸쳐 자산 효율성과 무결성을 극대화하기 위해 예측 분석을 활용한다.
결함 감지 및 프로세스 최적화
AI는 시각적 패턴을 감지하여 제품의 결함을 식별할 수 있으며, 이를 통해 제품 품질을 향상시키고 결함 및 결함 단위를 최소화할 수 있다. 기업들은 결함 감지를 사용하여 식별된 문제와 중단에 대응하여 프로세스 매개변수를 자동으로 조정할 수 있다.
볼보는 더 짧은 수명을 예측하기 위해 카메라 기반 AI 도구를 사용하여 타이어와 차량 하부의 시각적 패턴을 검사했다. 자동차 수리점에서는 이러한 패턴 인식 AI 도구를 사용하여 결함과 균열을 찾을 수도 있다.
재고 최적화
머신러닝 알고리즘을 활용함으로써 AI 도구는 기존의 전통적인 통계 방법, 규칙 기반 시스템, 기본 재고 관리 소프트웨어와 같은 접근 방식에 비해 재고 부족을 줄이고 예측 정확도를 높일 수 있다. AI 모델은 수요 예측, 리드 타임, 안전 재고 요구 사항, 보관 비용 등 다양한 요소를 통합하고 제한된 창고 공간, 재고 회전율 목표, 주문 처리율과 같은 제약 조건을 고려하여 재고를 최적화할 수 있다.
베이커 휴즈는 C3.ai 의 재고 최적화 도구를 구현하여 재고 수준을 효과적으로 조정하여 주문 이행율, 정시 배송 및 현금 흐름 최적화를 개선했다.
교육 및 온보딩 프로그램
AI는 용접, 조립, 장비 제어와 같은 중요한 분야에서 기술 개발을 정교화하여 교육 및 온보딩 프로그램을 혁신한다. 제조 공정과 사용자 피드백에서 파생된 데이터셋을 분석하여 AI는 해당 작업에 참여하는 직원의 요구에 맞게 교육 모듈을 맞춤화한다. 이 맞춤형 접근 방식은 표준화된 교육 프로그램이나 획일적인 교육 프로그램과 같은 전통적인 솔루션과 달리, 교육 콘텐츠를 제조 환경의 고유한 과제와 요구 사항에 맞게 세밀하게 조정하고 신입 직원의 온보딩 프로세스를 가속화한다.
포춘 500대 미국 산업용 공구 및 가정용 하드웨어 제조업체인 스탠리 블랙앤데커는 AI를 사용하여 자사의 시그니처인 ‘크래프트맨 툴박스‘의 용접 및 접힘 공정에 대한 기존 교육을 강화한다. 딥하우 AI 편집기를 사용하여, 팀은 숙련된 직원을 촬영하고 전문가가 알려주는 교육용 비디오를 만들어 작업 현장에 배포했다. 그 결과 온보딩 속도가 빨라지고 숙달에 필요한 시간이 줄어들며 온보딩 비용이 54% 절감되었다.
3. 제조 부문 AI 기술 도입을 평가하기 위한 프레임워크
분명히 AI는 제조 운영을 혁신할 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 이 잠재력을 실현하는 핵심 중 하나는 기술을 어디에 어떻게 배포할지 결정하는 것이다. 이와 관련하여 2차원 우선순위 프레임워크는 제조업체가 주요 AI 적용 분야의 선택을 간소화하고 사용 사례 우선순위를 지정하기 위해 전략적이고 정보에 입각한 접근 방식을 취하는 데 도움이 될 수 있다. 이 프레임워크는 1) 잠재적 영향력과 2) 기존 솔루션 대비 구현 용이성이라는 두 가지 차원을 기반으로 각 사용 사례를 평가한다.
► 2차원 우선순위 프레임워크는 제조업체가 주요 AI 적용 분야 선택을 간소화하는데 도움이 될 수 있다.
잠재적 영향력과 실행 가능성 기준으로 보면 AI 적용 분야를 네 가지 유형으로 분류할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 AI 적용 노력을 어디에 집중해야 할지 파악할 수 있다. 아래 예시에서 볼 수 있듯이, 많은 "손쉬운 기회" 분야는 높은 잠재적 영향력을 가지면서도 비교적 구현이 용이하다. 따라서 제조업체는 초기 AI 도입 단계에서 이러한 분야에 우선적으로 집중하는 것이 바람직하다.
► 네 가지 적용 분야 유형을 통해, 제조업체는 AI 노력을 어디에 해야 할 지 판단할 수 있다.
4. 제조 부문 AI 통합을 위한 주요 성공 요인
AI 활용 분야 우선순위를 정하는 것 외에도 제조업체는 AI를 전사적으로 통합하여 AI 활용과 영향을 성공적으로 확장해야 한다. 효과적인
AI 통합은 네 가지 중요한 요소에 달려 있다.
비즈니스 요구 사항
AI 기반 솔루션에 적합한 문제를 선택하려면 제조업체는 AI가 해결할 수 있는 구체적인 문제를 정확하게 정의해야 한다. 그래야 선택된 AI 솔루션이 진정으로 필요하고, 적절하게 활용될 수 있으며, 긍정적인 투자 수익(ROI)을 창출할 수 있도록 보장할 수 있다. 우리의 경험에 따르면, AI에 적합한 비즈니스 문제는 다음과 같은
네 가지 주요 특성을 가지고 있다.
다수의 의사결정 포함
예를 들어, 제조 공장에서 여러 조립 라인이나 로봇 팔 간의 작업 할당을 관리하고 최적화하는 것이다. AI는 작업량을 가장 효율적으로 분배하여 생산 흐름을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다.
대량 데이터 처리
여기에는 제조 성능, 생산량, 오류율, 생산 비용, 자원 요구 사항과 같은 과거 데이터가 포함된다. 이러한 데이터는 일정 기간 동안 수집된 정보를 기반으로 한다.
복잡한 패턴 인식 필요
단순한 방법으로는 패턴을 쉽게 파악할 수 없을 때 AI를 사용할 수 있다. 예를 들어, 조립 라인에서 사람이 쉽게 눈치채지 못하는 제품의 결함을 AI가 식별할 수 있다. AI 시스템은 질감, 색상, 형태의 미세한 변화를 분석하여 결함을 더 효과적으로 감지할 수 있다. 특히 사람의 판단이 불확실한 경우에 유용하다.
경제적 영향 고려
AI가 적용되는 작업은 시스템의 중요한 재무 측면, 즉 수익 또는 비용에 상당한 영향을 미쳐야 하며, 비즈니스가 합리적이고 유익하다고 판단할 수 있는 ROI를 가져야 한다. 예를 들어, AI를 구현하여 자동차 부품을 생산하는 공장에서 생산 수율을 크게 증가시킬 수 있다면, 경제적으로 정당화될 수 있다. 이와 같은 환경에서는 효율성 및 수익성을 높이기 위해 AI에 투자하는 것이 재정적으로 타당하다.
데이터 및 프로세스 설정
AI 시스템 개발은 비용이 많이 들 수 있으며, 그 효과는 알고리즘에 입력되는 데이터의 가용성과 품질에 크게 좌우된다. 일반적인 데이터 문제에는 데이터 접근, 형식화 및 통합의 어려움, 데이터 프라이버시에 대한 우려, 제조 환경에서의 거버넌스 프로토콜 수립 등이 포함된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심은 종합적인 데이터 관리에 대한 회사의 확고한 의지이다.
또한 고급 분석 도구의 선택이나 개발이 중요하다. 이러한 도구는 방대한 데이터를 처리할 뿐만 아니라 전략적 결정을 이끌어낼 수 있는 의미 있는 인사이트를 추출해야 한다. 광범위한 원시 데이터를 가치 있는 실행 가능한 정보로 변환하는 기능은 AI가 복잡한 운영 환경에서 혁신적인 영향을 미칠 수 있는 핵심 요소임을 강조한다.
AI 도입의 또 다른 과제로는 AI의 비즈니스적 의미를 이해하고 구식 레거시 시스템을 현대화해야 할 필요성이 포함된다. AI의 가치를 평가하기 위한 명확한 지표가 부족하면 비즈니스 잠재력을 이해하는데 어려움이 있을 수 있지만, 결함 감지 및 일정 최적화와 같은 많은 활용 사례에는 명확한 비즈니스 사례가 있다. 예를 들어, 예기치 않은 가동 중단, 폐기물 또는 생산 속도와 같은 특정 문제의 재정적 영향을 평가하는 것은 AI가 창출할 수 있는 가치를 명확히 보여주며, 많은 적용 분야에서 AI의 비즈니스 사례를 확립하는 데 도움이 된다.
인력 리스킬링
많은 기업들이 운영 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 효과적으로 구현하는 데 필요한 전문 지식이 부족하지만, 내부적으로 심층적인 AI 기술을 개발할 필요는 없다. 대신, 외부 플랫폼에서 제공하는 도구를 능숙하게 사용하고 이해하도록 직원들을 훈련시키고, 이미 많은 조직에 존재하는 데이터 관리 능력을 강화하는 데 집중해야 한다. 기업은 초기 AI 구현을 위해 정규직을 고용할 필요 없이 임시직이나 계약직을 영입하여 비용 절감 효과를 가져올 수 있다.
AI 통합은 운영 모델을 크게 변화시킬 수 있으며, 일상적인 업무를 자동화하고 직원들이 보다 전략적이고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 한다. 그러나 이러한 변화는 특히 인력 적응의 필요성과 관련하여 사회적 도전 과제를 제시한다. 이러한 문제를 해결하려면 조직 모든 구성원의 동의를 얻는 것이 필수적이다. 모든 사용자가 기술의 목적과 중요성을 이해하는 것도 중요하며, 이를 위해서는 종합적인 교육 프로그램과 AI의 역할과 이점에 대한 명확한 커뮤니케이션이 필요하다.
AI 기술을 유지하고 적극적으로 활용하기 위한 프로세스를 구축하는 것도 필수적이다. 정기적인 업데이트, 지속적인 모니터링, 피드백 루프를 통해 AI 모델과 데이터를 효과적으로 사용할 수 있다. 종종 조직의 이해 부족이나 참여 부족으로 인해 모델과 데이터의 활용도가 낮은 경우가 많다. AI를 중시하고 이해하는 문화를 조성함으로써 기업은 AI 투자의 혜택을 극대화할 수 있다.
자금 조달
제조업에서 효과적인 AI 통합을 위해서는 상당한 투자가 필요한 경우가 많기 때문에 자금 조달이 중요한 성공 요인이 된다. 정부는 보통 AI 기술 도입을 촉진하기 위해 맞춤형 자금 지원 프로그램(예: 저리 대출이나 세금 면제)을 제공하여 이 변화를 지원하는 중요한 역할을 한다. 이러한 재정 지원은 AI 솔루션 구현과 관련된 초기 비용을 완화하여 제조업체가 생산성과 경쟁력을 향상시키는 혁신적인 도구와 프로세스에 투자할 수 있도록 돕는다.
예를 들어, 독일 연방 정부의 “AI 액션 플랜”이 있다. 이것은 컴퓨팅 능력을 확장하고 AI 우수 센터에 자금을 지원하는 것을 목표로 한다. 주목할 만한 프로젝트 중 하나는 유럽에서 가장 야심찬 AI 생태계 중 하나가 될 “하일브론의 혁신 파크 인공지능(IPAI)”이다. 이 프로젝트의 목표는 스타트업, 기업, 연구 기관, 그리고 공공 부문 이해관계자들에게 AI를 실질적으로 적용할 수 있는 기회를 제공하는 것이다. 정부는 또한 기술 스타트업을 지원하기 위해 117억 5천만 유로의 자금을 제공할 계획을 발표했다.
5. AI 의존도 증가에 따른 위험
AI는 제조 환경에서 상당한 이점을 제공할 수 있지만, 기술에는 위험이 따르기도 한다. 적절한 활용 사례를 선택하고, 앞서 설명한 중요한 성공 요인에 주목하는 것 외에도 제조업체, 그리고 경우에 따라 정부는 AI에 대한 의존도가 높아지는 내재적 위험을 이해하고 효과적으로 관리해야 한다. 다음은 이러한 위험 중 가장 두드러진 다섯 가지이다.
빠르게 변화하는 노동 시장과 인재 요구 사항
제조업에서 AI의 통합은 조직에 큰 변화를 일으키고, 이로 인해 고용에 미치는 영향에 대한 논쟁이 발생한다. 일부 사람들은 AI가 산업 부문에서 일자리 감소로 이어질 수 있다고 우려하지만, 다른 사람들은 AI를 제조업의 오랜 기술 부족 문제를 해결할 수 있는 기회로 본다. 또한 AI는 일자리 손실이 아닌 순증가를 이끌어낼 수도 있다. 1980년대의 자동화와 같은 역사적 사례들은 기업이 기계 덕분에 더 생산적이 되었고, 더 많은 노동자를 고용하게 되어 선진 경제에서 더 높은 고용률을 초래했음을 보여준다.
AI가 제조업에서 점점 더 보편화됨에 따라 인력 교육이 매우 중요하다. AI 도입 증가와 생성형 AI 시스템과 같은 기술의 혁신적 잠재력에 대한 예측에도 불구하고, 많은 기업은 AI 관련 교육에 자금을 투자하지 않고 있다. 직원들이 새로운 기술적 요구를 충족하기 위해 기술을 향상시켜야 한다는 점을 인식하는 것이 중요하다. 인력 개발에 투자하는 것은 직원들이 변화하는 기술 환경에 적응하고, AI 도구를 효과적으로 사용하며, 조직의 성공에 기여할 수 있도록 하는 데에 필수적이다.
AI 도입 및 시장 지배력의 불균형
또 다른 위험은 기업 간 지식 및 지적 재산권(IP)의 극심한 격차가 발생할 가능성이다. 일부 기업이 AI를 성공적으로 통합하고 생산성을 크게 향상시키면, AI를 활용하는 기업과 AI 도입에 어려움을 겪고 있는 전통 기업 간의 격차가 급격히 확대될 수 있다. 이 시나리오는 몇몇 기술적으로 진보한 기업들이 시장을 지배하고, 적응력이 떨어지는 수천 개의 기업들이 실패하는 시장 환경을 초래할 수 있다. 그 결과, 기존의 전통 기업들이 사라지고, 가장 빠르고 스마트한 기업들이 매우 크고 강력한 존재로 변할 수 있다. 이러한 변화는 경제적, 사회적 혼란을 초래할 수 있지만, 동시에 개발도상국들이 새로운 기술 혁신을 통해 도약할 수 있는 기회이기도 하다. AI 기반 제조로의 전환이 균형 있게 이루어지도록 하기 위해서는 신중한 관리와 정책 개입이 필요하다.
윤리적 고려 사항
AI에 대한 윤리적 고려 사항은 점점 더 중요해지고 있으며, 이러한 기술들이 안전하고 공정하며 사회적으로 책임을 다할 수 있도록 보장하는 방법에 대한 논의가 이루어지고 있다. AI의 역량이 확장됨에 따라 강력한 윤리적 프레임워크의 필요성이 분명해지고 있으며, 이는 산업 환경에서의 적용에 대한 의문을 제기하고 있다. 제조업에서 AI 개발과 활용에 대한 윤리 강령을 제정하는 것은 기업이 책임감 있게 AI를 구현하는데 도움이 될 수 있고, 이러한 첨단 시스템에 대한 신뢰와 책임을 강화할 수 있다.
예를 들어, 제조업에서 AI 알고리즘은 효율성과 생산성을 품질 및 안전 기준과 균형을 이루도록 설계되어야 한다. 이는 AI 기반 프로세스가 운영을 최적화하면서 제품 무결성이나 작업자 안전을 해치지 않는 것을 보장하기 위해 윤리적 감독의 필요성을 강조한다.
지적 재산권
제조업에서 AI의 중요한 과제 중 하나는 지적 재산권(IP)을 추적하는 데 어려움이 있다는 점이다. AI가 생성한 혁신이나 프로세스에 대한 IP 소유권을 결정하는 것은 특히 여러 당사자가 참여하는 경우 복잡할 수 있다. 또 다른 문제는 AI 시스템이 명확한 설명 없이 결정을 내리는 ‘블랙박스‘처럼 작동하는 것에 대한 신뢰 부족이다. 많은 고급 알고리즘에서의 불투명성은 AI가 제시한 해결책을 기존 지식과 비교하는 데 있어 전문가들을 방해하여 실수를 식별하고 수정하는 과정을 복잡하게 만든다.
예를 들어, 자동차에 사용하기에 부적합한 강철 문을 식별하도록 훈련된 AI 시스템을 생각해보자. AI 도구는 이러한 문을 전문적으로 정확하게 찾아낼 수 있지만, 이러한 결정을 내리는 특징이나 특성을 설명하지는 못한다. 이러한 불투명성은 사람들이 AI의 의사결정 과정을 완전히 이해하거나 문서화할 수 없게 만든다. 그 결과, AI가 개선한 내용은 저작권을 통해 보호하기 어려워 잠재적으로 가치 있는 IP 손실이 발생할 수 있다. 또한, 방대한 데이터셋으로 훈련된 AI 시스템에서는 이러한 시스템이 의도치 않게 기존 특허를 침해할 위험이 있으며, 특히 기본 데이터나 알고리즘이 투명하지 않은 경우 더욱 그렇다. 이는 AI에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 인간과 AI 시스템 간의 효과적인 협업 가능성도 제한할 수 있다.
지정학적 위험과 기술 외교
중요한 위험 중 하나는 지정학적 역학과 경제적 분열이 기술 채택에 미치는 영향이다. 국가들이 점점 더 기술 사용을 정치적 동맹과 일치시킴에 따라, 기업들은 선택할 수 있는 기술 플랫폼에 제한을 받을 수 있다. 특정 기술을 채택하면, 조직이나 국가가 종종 그 생태계에 고정되며, 이는 미래의 선택지를 제한하고 다른 플랫폼과의 상호 운용성을 낮추는 결과를 초래할 수 있다. 이른바 “기술 종속”은 특정 공급업체나 동맹에 의존하게 만들고, 전략적 유연성을 제한할 수 있다.
이 상황은 기술 외교의 중요성을 더욱 강조한다. 기술 외교는 복잡한 지정학적 환경을 헤쳐 나가고, 서로 다른 기술 생태계 간의 협력을 촉진하는 능력을 의미한다. 기업과 국가들이 이러한 제약을 관리하면서, 외교적 노력은 혁신과 전략적 독립성을 균형 있게 조화시키는 데 중요한 역할을 하며, 분열된 글로벌 경제에서 기술이 장애물이 아닌 다리 역할을 하도록 보장할 것이다.
6. 마치며
AI 활용이 제조 운영의 모든 측면을 근본적으로 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력이 확인됨에 따라, 제조업은 혁신적인 변화를 맞이할 준비가 되어 있다. AI는 연구개발부터 기획 및 조달, 생산 및 운영, 물류 및 유통, 소비자 분석에 이르기까지 폭넓게 활용될 수 있다. AI 역량을 확장하고 AI로부터 지속적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해, 제조업체는 외부 솔루션 및 서비스 제공업체와 전략적 파트너십을 구축해야 한다. 또한, AI를 이해하고 가치 있게 여기는 조직 문화를 조성하고, 미래의 업무 모델, 데이터 보안 및 개인정보 보호 정책을 다루어야 한다. 이를 통해 윤리적, 법적 문제를 효과적으로 관리할 수 있도록 강력한 AI 거버넌스 모델을 마련해야 한다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 공공 및 민간 부문 모두 AI의 혁신적인 가능성을 책임감 있게 활용하고, 제조업의 효율성과 경쟁력을 높이며, 변화하는 산업 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 보장한다.
