산업 현장에서의 AI 활용법[김현정의 IT 세상]

[김현정 한국IBM 컨설팅 대표]스웨덴 남부의 한 대형 건설 현장. 고압 전류가 흐르는 배선, 수톤(t)이 넘는 철골을 나르는 크레인, 그 사이를 빠르게 오가는 작업자들로 현장은 늘 팽팽한 긴장감이 흐른다. 과거 이곳에서는 건설 사고로 인한 인명 피해가 발생한 바 있다. 수많은 안전 규정이 존재하지만 실제 작업자들이 그 복잡한 지침을 실시간으로 해석하고 현장에 적용하기란 결코 쉽지 않았다. 이는 수많은 산업 현장에서 반복적으로 나타나지만 여전히 뚜렷한 해법을 찾지 못한 채 어려운 숙제로 남아 있다.

이 복잡한 현실을 기술적 전환의 기회로 바라본 것이 스웨덴의 건설 기술 스타트업 에드스베르드 홀바르헤트다. 이들은 속도가 빠른 현장에서는 아는 것과 행동으로 옮기는 것 사이의 간극이 커진다는 현실을 그 누구보다도 잘 알고 있었다. 따라서 반복적인 교육이나 규정 강화만으로는 더 이상 현장의 안전을 보장할 수 없다는 판단 아래 IBM과 협력해 인공지능(AI) 기반의 실시간 안전 조율 시스템 개발에 착수했다. 양사는 경고 알림이나 문서 지원 수준이 아닌 현장 내 다양한 책임 주체 간 기술 정보를 실시간으로 분석하고 작업자들의 업무와 협업 플로를 AI가 정교하게 조율하는 시스템을 개발하고자 했다. 일차적으로 도출한 시제품(MVP)은 정보 탐색 시간 50% 감축, 수작업 데이터 입력과 같은 반복 행정 업무 최대 75% 감소, 업무 효율성 50% 이상 향상의 성과를 보였는데 이는 솔루션 확대 적용 의사 결정까지 빠르게 이어졌다. 실제 현장을 관리하는 에드스베르드 홀바르헤트 모회사의 최고경영자(CEO)는 이를 두고 “AI 솔루션이 업무 디지털화를 넘어 기술 정보를 활용하는 방식 자체를 바꾸어 놓았다”고 평가했다.

AI는 이제 유통·금융·통신 등 디지털 친화적인 서비스 산업을 넘어 제조·헬스케어·건설과 같은 고난도 물리 현장까지 혁신의 지평을 넓히고 있다. 변화가 더딘 산업 현장의 ‘작동 방식’ 자체를 재정의하고 있는 것이다. 예를 들어 제조업에서는 AI가 설비의 유지보수를 예측하고 생산 라인의 효율성을 극대화하며 헬스케어 분야에서는 환자 데이터를 분석해 개인화한 치료법을 제안하는 데 사용하고 있다. AI는 기초적인 기술적 도구를 넘어 현장의 복잡한 문제를 새롭게 접근해 해결하고 실질적인 운영 성과를 이끌어내는 수단으로 작동할 수 있음을 보여준다.

실제로 최근 IBM 조사에 따르면 AI 기반 워크플로는 2024년 기준 3% 수준에서 2026년 25%로 확대될 것으로 전망된다. 이는 단순한 생산성 향상이 아니라 업무 방식 자체의 재설계와 조직 운영 모델의 전환이 있을 때 가능한 수치다. 그리고 전략적으로 AI를 도입한 ‘AI 퍼스트’ 조직들은 사업 성과 역시 동종 업계 대비 우위를 확보하고 있는데 전체 기업 평균 7.7%보다 높은 평균 18% 이상의 투자수익률(ROI)을 달성하고 있다. AI 퍼스트 기업들은 기술 실험을 넘어 AI를 통해 비즈니스를 재정의하고 재구성하고 있다는 증거다.

이러한 성과는 기술을 도입했다고 해서 자동으로 따라오는 것이 아니다. 성공적인 AI 혁신을 위해서는 전략적 접근이 필요하다. 우선적으로 AI를 통해 사업의 본질과 가치를 새롭게 정의할 수 있는 전략적 사고가 필요하다. 비용 절감이나 효율화에 머무르지 말고 AI를 통해 새로운 고객 경험, 새로운 시장, 새로운 수익 모델을 설계해야 한다. AI 거버넌스도 빼놓을 수 없다. 자율성을 갖춘 AI가 기업 깊숙이 통합돼 안전하고 책임감 있게 작동하려면 윤리적 기준, 모니터링 체계, 투명한 의사결정 구조가 반드시 뒷받침돼야 한다.

마지막으로 데이터를 ‘제품화’ 할 수 있는 역량 역시 필수적이다. 신뢰할 수 있고 재사용 가능한 데이터세트은 AI의 성능을 좌우하는 핵심 자산이며 이를 위해서는 명확한 데이터 거버넌스와 전사에서 데이터를 제대로 활용할 수 있도록 통합된 데이터 아키텍처가 사전에 갖춰져야 한다.

이제 이론은 충분하다. AI는 이미 다양한 산업 현장에서 실질적인 혁신을 만들어내고 있으며 스웨덴 건설 현장 사례는 그 가능성을 보여주는 하나의 출발점일 뿐이다. 앞으로 중요한 것은 각 기업이 자신의 산업 특성과 조직 구조에 맞는 AI 전략을 어떻게 설계하고 실행할 것인가다. AI를 조직의 중심에 두고 전사적 관점에서 통합적으로 접근하는 기업만이 다음 시대의 주인공이 될 수 있다.