산업 AI 전환, 나도 성공 사례를 만들 수 있다

산업 경쟁력 강화를 위한 인공지능(AI) 기술 도입, 즉 산업 AX(Industry AI Transformation)가 우리 경제의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다. 정부는 내년 예산을 약 728조 원으로 편성하며, 이 중 AI 분야에만 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하는 등 강력한 의지를 보이고 있다. 특히 제조업 경쟁력 강화를 위해 1조 1000억 원 규모의 예산을 투입하여 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등을 지원한다.

그렇다면 이러한 정책적 지원을 바탕으로 현장에서 AI 전환의 혜택을 실제로 누릴 수 있는 방법은 무엇일까? 가장 중요한 것은 성공적인 도입 사례를 만들어내는 것이다. 정부는 2030년까지 AI 팩토리 500개 이상 구축을 목표로 하고 있지만, 단순히 숫자 채우기에 집중하기보다는 규모와 제조업 종류에 맞는 구체적인 참조 모델과 성공 사례를 만드는 데 더 많은 노력을 기울여야 한다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 ‘프레딕스’ 플랫폼을 거창하게 내세웠지만 현장 적용에 실패한 사례를 잊지 말아야 한다. 고객의 실제 고민과 기대치를 제대로 이해하지 못한 기술 중심의 접근은 실패로 이어질 수 있다.

특히 새롭게 부상하는 피지컬 AI 분야는 기회이면서 동시에 도전이다. 피지컬 AI 학습을 위해서는 기존 AI와는 다른, 인과 관계, 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등을 포함하는 복잡한 데이터 구성이 필요하다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 중요성이 커지고 있는 만큼, 자체 기술 개발 또는 외부 기술 도입에 대한 신중한 의사 결정이 요구된다. 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제들의 경쟁력을 냉철하게 평가하고 교훈을 얻는 것이 중요하다.

우리나라에는 산업단지라는 강력한 산업 인프라가 존재한다. 이러한 인프라를 기반으로 산업단지의 특성에 맞는 AI 고도화 과업을 명확히 정의하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적인 솔루션까지 검토하는 지혜가 필요하다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화뿐만 아니라, 이에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 절호의 기회이기도 하다. 기업과 AI 전문기업이 함께 문제를 공유하고 협업하며 우수 사례를 나눌 수 있는 장을 마련해야 한다. 정부는 산업 AI 허브를 구축하여 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방함으로써 누구나 AI 전환에 대한 정보를 자유롭게 얻고 활용할 수 있도록 지원해야 한다.

산업 AX는 어느 국가도 아직 본 궤도에 오르지 못한 영역이다. 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기에 하나의 모델이나 방법론이 모두에게 적용될 수는 없다. 성공적인 산업 AX 추진을 위해서는 무엇보다 현장 전문가와 AI 엔지니어 간의 긴밀한 협업과 소통이 중요하다. 팔란티어와 같이 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 함께 협의하는 방식이 성과를 창출하는 길이다. 이러한 두 문화 간의 간극을 좁히고 소통을 원활하게 돕는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 것이다.

산업 AX는 우리나라의 경쟁력 기반을 다시 세우는 매우 중요한 과제이다. 성공적인 사례를 만들어내고, 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 한다. 정책적으로도 이러한 기민성을 살리는 것이 성공의 열쇠가 될 것이다.