산업 AI : 산업의 미래

글로벌 제조업 5위 한국, 부가가치율 30% 달성이 시급한 이유

KIET 산업연구원의 정은미 선임연구위원이 경제사회노동위원회에서 진행한 인공지능과 노동연구회 회의에서 발표한 보고서에 따르면, 한국은 세계 제조업 경쟁력 5위권을 유지하며 다양한 산업 포트폴리오와 양호한 산업생태계를 갖추고 있다. 그러나 2010년대 중반 이후 수출 및 생산 증가율이 둔화되면서 지속성장 가능성에 대한 기대와 우려가 공존하고 있다.

선진국에 비해 제조업 부가가치율이 낮은 점도 문제다. OECD 평균이 30%인 반면, 한국은 그보다 낮은 수준이다. 또한 산업의 고부가가치화와 양질의 일자리 창출이 시급한 과제로 대두되고 있다. 특히 고위기술 산업군이 성장을 주도하는 반면, 중위기술 산업군의 부가가치율은 낮은 상황이어서 생산구조와 제품구조의 고도화와 혁신형으로의 전환이 필요하다.

AI 에이전트의 등장: 사람 없이 스스로 작업하는 지능형 시스템의 현실화

주력산업 전반이 위기상황에 직면한 가운데, 신제품 창출 지체, 비용경쟁력 취약, 생산가능인력 감소, 지역근무 기피 등의 문제가 심화되고 있다. 이러한 상황에서 수요변화에 대응하는 생산의 유연화, 산업안전 확보, 탄소중립 실현, 양질의 일자리 창출 등이 주요 과제로 부상했다.

산업 AI는 이러한 과제들을 해결하고 한국 산업의 재도약과 성장동력 창출을 위한 핵심 도구로 기대를 모으고 있다. 특히 제조업에서 AI 에이전트 활용이 본격화되고 있다. AI 에이전트는 사람의 개입 없이 환경과 상호작용하며 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 소프트웨어 시스템이다.

자율성과 상호작용을 통해 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하며, 사람을 도와주거나 대신하는 AI의 정확성이 상당한 수준으로 발전하면서 액션과 연결되고 있다. 디지털 트윈(Digital Twin)을 기반으로 설계와 공정을 최적화하고, 고장을 최소화하는 모델을 구성한 후 액션으로 연결하는 에이전트가 등장하고 있다.

산업 AI 태스크 12가지, 자동차부터 철강까지 산업별 맞춤 적용

산업 AI는 산업설비 및 컴포넌트, 환경 등의 데이터를 기반으로 산업 전반의 밸류체인을 고도화해 효율과 이익을 극대화하는 인공지능 기술이다. 이는 산업에서 공통적으로 해결해야 하는 문제나 목표를 달성하기 위한 핵심 프로세스인 '태스크'에 적용되어 문제해결과 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다.

주요 태스크로는 시장 예측, 공급망 구매효율화, 연구개발(신소재 발굴 등), 디자인, 공정 최적화, 자율제조, 물류 및 유통 효율화, 예지 보전 및 품질 관리, 고객 케어, 안전, 인력 교육 및 훈련, 보안 등이 있다. 이러한 태스크들은 자동차, 조선, 철강, 가전 등 다양한 산업에 적용되어 산업별 특성에 맞는 솔루션을 제공한다.

차량은 IT 디바이스로, SW 비중 30%까지 확대되는 자동차 산업의 변신

자동차 산업에서는 글로벌 수요 둔화와 구조적 패러다임 변화 속에서 경쟁력 확보를 위해 AI 기술을 적극 도입하고 있다. 자율주행 기능이 추가되면서 차량이 IT 디바이스로 변화하는 가운데, 완성차 업체 중심이었던 가치사슬 구조에도 변화가 생기고 있다. 매출 중 소프트웨어 비중이 최대 30%까지 확대되고 있으며, 자동차의 서비스 플랫폼화가 진행되고 있다.

AI 기술은 R&D와 디자인 단계에서 시뮬레이션을 통한 효율화, 자율주행 기술 고도화를 위한 데이터 분석, 생산효율과 품질 향상을 위한 제조 과정에 활용되고 있다. 향후에는 AI 기술의 보편화로 스마트 제조가 일반화되고, 다양한 소비자 니즈에 대응하는 공급능력이 확보될 것으로 전망된다. 또한 시간과 공간 제약이 없는 판매 전략 수행, 제품 개발 방식의 변화(DevOps), AI가 탑재된 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로의 진화가 예상된다.

스마트홈 시장 연평균 11.4% 성장: 가전 산업의 AI 혁신 경쟁

가전 산업에서는 수요 정체 속에서 AI와 IoT를 결합한 스마트홈이 가파른 성장세를 보이고 있다. 세계 가전 시장은 연평균 3.3% 성장하는 반면, 스마트홈 시장은 연평균 11.4%의 고성장이 전망된다. 경쟁요인도 품질과 가격 중심에서 연결성과 지능화 서비스로 변화하고 있다. 미국과 중국의 빅테크 기업들이 AI 플랫폼 기반의 스마트홈 시장을 주도하는 가운데, 한국의 선도 대기업들은 가전용 온디바이스 AI 전용칩 개발과 모델 경량화로 경쟁력을 유지하고 있다.

조선 산업에서는 장기 불황 후 호황기에 진입하면서 스마트야드, 친환경·자율운항 선박 등으로 산업 패러다임이 변화하고 있다. 인건비 상승과 숙련 인력 부족, 중국의 경쟁력 강화로 인한 위기 속에서 AI를 활용한 복잡한 조립공정의 최적화와 자동화, 생산장비 모니터링과 예지보전, 공급망 실시간 데이터 분석 등이 추진되고 있다.

철강 산업은 신흥국 중심의 수요 증가와 수요 산업군의 저탄소 철강 소재 공급 요구 강화, 산업 인력 유출과 높은 산업재해율 등의 과제를 안고 있다. AI 기술을 통해 자율제조와 미래성장동력 확보, 탄소중립 생산을 통한 지속가능성 증대, 비용 절감, 수요 예측력 향상, 품질 향상, 안전성 확보 등의 효과를 기대하고 있다.

위험 작업은 AI로, 창의적 업무는 사람에게: AI가 가져올 2025년 작업환경의 변화

AI 기반 제조업 혁신은 산업의 가치사슬 전반에 걸친 변화와 성과를 가져올 것으로 예상된다. 생산성 증대, 장비 활용률 향상, 재고 감소, 작업환경 개선, 산업안전 향상 등의 효과가 기대된다. 업무 측면에서는 단순하고 반복적이며 위험한 업무는 AI로 대체하고, 근로자는 창의적 업무에 집중할 수 있게 될 것이다.

이러한 변화를 촉진하기 위해 인공지능 전환 촉진기금 조성, AI 혁신 워킹그룹 운영, 산업 인재 양성, 산업용 AI와 로봇 R&D 추진, AI 창업 활성화, AI 산업 데이터 뱅크 구축, 범국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축, 산업 AI 안전평가 체계 마련, AI 표준화 등의 정책이 제안되고 있다.

111만 산업 AI 인재 양성 계획: 정부의 AI 컴퓨팅 인프라(GPU 2만대) 구축 전략

글로벌 산업경쟁력을 확보하기 위해서는 AI 기술의 정확한 적용보다 빠른 적용이 중요하다. 산업별 특성에 따라 AI 기술의 적용 수준과 범위, 활용 수단에 차이가 있으므로, 기업이 AI로 해결해야 할 문제를 정의하고 빠르게 활용할 수 있도록 지원하는 것이 필요하다. 또한 AI는 문제해결의 주요 수단으로 활용되어야 하며, 개별 수요 기업이 활용 주체가 되어야 한다.

우리나라가 경쟁력을 가질 수 있는 제조업 강점과 연계된 AI 에이전트 분야, 로봇 분야 등에서 주도권을 확보하는 노력이 필요하다. 또한 업종별·기업규모별 AI 기술 활용을 촉진하기 위한 정책 인프라를 마련하여 AI 기술의 투명성과 신뢰성을 제고하고, 전후방 기업 간 연계 및 협력 기반을 조성해야 한다.

FAQ

Q: 산업 AI란 무엇이며, 일반 AI와 어떤 차이가 있나요?

A: 산업 AI는 산업설비, 컴포넌트, 환경 등의 데이터를 기반으로 산업 전반의 밸류체인을 고도화해 효율과 이익을 극대화하는 인공지능 기술입니다. 일반 AI가 범용적인 문제해결과 서비스 제공에 초점을 맞춘다면, 산업 AI는 제조, 생산, 품질관리, 유지보수 등 산업 현장의 특수한 문제와 프로세스를 최적화하는데 중점을 둡니다.

Q: 산업 AI가 일자리에 미치는 영향은 무엇인가요?

A: 산업 AI는 단순·반복적이고 위험한 작업은 자동화하여 대체하지만, 새로운 형태의 일자리를 창출합니다. AI 관련 기술 개발, 데이터 관리, 시스템 운영, 새로운 서비스 개발 등의 영역에서 고부가가치 일자리가 생겨납니다. 기존 인력은 재교육을 통해 보다 창의적이고 전문적인 업무로 전환될 수 있습니다.

Q: 중소기업도 산업 AI를 도입할 수 있을까요?

A: 네, 중소기업도 산업 AI를 도입할 수 있습니다. 정부는 중소기업의 AI 도입을 위한 다양한 지원 정책을 마련하고 있으며, 클라우드 기반 AI 서비스나 맞춤형 패키지 솔루션 등을 통해 초기 투자 부담을 줄일 수 있습니다. 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등의 효과를 통해 장기적으로는 경쟁력 강화와 수익성 개선에 도움이 됩니다.

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이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.