한국산업지능화협회는 ‘한국산업지능화협회 창업보육센터’를 가산디지털단지역 인근 가산테라타워 13층에 개관한다고 밝혔다.  한국산업지능화협회 창업보육센터는 입주기업 규모에 맞게 다양한 형태의 보육실(2인실, 3인실, 4인실, 6인실 등)을 보유하고 있고, 온라인 회의가 가능한 소회의실부터 40인석 규모의 대회의실, 최대 40명이 입실할 수 있는 교육장까지 갖췄다.  한국산업지능화협회는 “비즈니스에 필요한 인프라를 모두 갖춘 올인원 업무 공간으로, 단순 공간 지원 뿐만 아니라 입주기업의 성장을 위한 보육 지원 혜택과 협회의 회원사로서 누릴 수 있는 혜택까지 전방위적 지원을 함께 한다”고 소개했다.  24시간·365일 개방된 업무 공간은 사무가구 및 OA 시설을 제공하고 관리비를 무상 지원한다. 개별 냉·난방 시스템 에어컨 및 흡·배기 시스템을 설치했다. 보육 지원과 관련해서는 우수 초기 창업기업 투자 지원, 노무·세무·법률·특허·BM 등 전문가 1:1 멘토링, 우수 기업 VC 연계 및 TIPS 연계 지원, 스타트업 IR 대회 지원 등이 이뤄진다. 또한, 협회는 산업기술 동향 및 최신 R&D 정보를 제공하고, 입주사 대상으로 국내외 전시 및 콘퍼런스 할인, 홍보·마케팅 지원, 입주사 간 네트워킹 지원 등을 할 예정이다. 한국산업지능화협회 이상진 본부장은 “한국산업지능화협회는 금천 G-밸리 지역에서 기업의 사무 공간 제공뿐만 아니라 기업 성장의 동반자로서의 역할을 수행할 계획”이라며, “앞으로 창업보육센터를 통해 기업 창업 활성화와 일자리 창출에 기여하며, 산업지능화 생태계 조성의 핵심 거점으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.  한국산업지능화협회 창업보육센터는 오는 12월까지 보육료 할인 프로모션을 실시한다. 자세한 사항은 한국산업지능화협회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.  

현장에서 얻은 것 No. 21   “데이터의 양이 아니라 활용이다. 우리는 쌀을 먹지 않고 밥을 먹는다.” – 최재홍 교수(가천대)   거대한 전환점에 선 제조업 21세기, 우리는 산업 혁명의 물결이 AI(인공지능)라는 이름으로 다시금 거세게 밀려오는 시대를 살고 있다. 제조업은 그 최전선에 서 있다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터가 생산 방식을 송두리째 바꿔놓았듯이, 이제 AI는 우리가 제품을 설계하고, 생산하고, 유통하며, 심지어 소비자와 소통하는 방식까지 근본적으로 재편하고 있다. 많은 제조업체는 이 변화의 물결 속에서 생존과 번영을 위한 새로운 전략을 모색하고 있다. 기존의 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 성장을 기대하기 어렵다는 냉정한 현실에 직면하게 된 것이다. 이 거대한 전환점에서 우리는 AI를 어떻게 받아들이고 활용해야 할까? 단순히 자동화를 위한 도구로만 생각할 것인가, 아니면 그 이상의 잠재력을 가진 파트너로 인식할 것인가? 이선 몰릭 교수의 저서 ‘듀얼 브레인’은 이러한 질문에 대한 명쾌한 해답을 제시한다. 바로 AI를 인간의 ‘두 번째 뇌’로 활용하여 시너지를 창출하는 ‘듀얼 브레인’ 개념이다. 이번 호 칼럼은 ‘듀얼 브레인’의 핵심 인사이트를 바탕으로, AI 시대 제조업이 나아가야 할 생존 전략을 제시하고자 한다.   ▲ ‘듀얼 브레인’ 서평 맵(Map by 류용효컨셉맵연구소) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI, 단순한 도구에서 두 번째 뇌로 “인간의 마음은 한계가 없으며, 그것은 스스로를 확장하는 방법을 끊임없이 찾아낸다.” – 이선 몰릭(‘듀얼 브레인’ 저자) 오랜 시간동안 제조업 현장에서 자동화는 주로 육체 노동의 효율을 높이는 데 초점을 맞추었다. 로봇 팔이 정밀하게 부품을 조립하고, 자동화된 설비가 제품을 대량 생산하였다. AI 역시 이러한 자동화의 연장선상에서 ‘똑똑한 도구’로 인식되는 경향이 강하였다. 그러나 ‘듀얼 브레인’이 강조하는 바는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 확장하고 보완하는 ‘두 번째 뇌’가 될 수 있다는 점이다. 제조업 현장에서 AI는 더 이상 데이터를 수집하고 분석하여 보고서를 제공하는 수동적인 역할에 머무르지 않는다. AI는 설계 단계에서 수많은 변수를 고려하여 최적의 디자인을 제안하고, 생산 공정에서 예측 불가능한 오류를 사전에 감지하며, 품질 검사에서 인간이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 찾아낸다. 이는 AI가 인간의 인지적 한계, 즉 방대한 데이터 처리 능력의 부재나 고정관념에서 벗어나지 못하는 사고의 경직성을 보완해 주기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 신제품 개발에 있어 인간 디자이너는 오랜 경험과 직관으로 디자인을 구상한다. 하지만 AI는 방대한 고객 데이터, 시장 트렌드, 과거 성공 사례 등을 학습하여 인간이 상상하기 어려웠던 수십, 수백 가지의 디자인 대안을 즉시 제시할 수 있다. 또한, 각 디자인의 생산성, 재료비, 잠재적 소비자 반응까지 예측하여 제공함으로써 인간 디자이너의 의사결정을 획기적으로 개선한다. 이는 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 진정한 듀얼 브레인의 작동 방식이라 할 수 있다. 따라서 제조업은 AI를 단순히 공정을 자동화하는 기계로 볼 것이 아니라 R&D, 설계, 생산 관리, 품질 관리, 마케팅 등 모든 분야에서 인간의 지적 파트너이자 두 번째 뇌로 장착해야 한다. 이러한 관점의 전환이야말로 AI 시대 제조업이 생존하고 번영할 첫 걸음이 될 것이다.   듀얼 브레인 활용법 : 질문, 실험, 그리고 인간의 역할 “중요한 것은 질문하는 것을 멈추지 않는 것이다. 호기심은 그 자체로 존재 이유가 있다.” – 알베르트 아인슈타인 듀얼 브레인을 제조업에 효과적으로 장착하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 활용법을 숙지해야 한다. 단순히 최신 AI 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 중요한 것은 ‘어떻게 AI와 협업할 것인가’이다. 첫째, ‘질문하는 기술’의 중요성이다. AI, 특히 생성형 AI는 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 전혀 다른 결과물을 내놓는다. 제조업에서는 AI에게 ‘현재 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 개선 방안을 제시하라’, ‘신소재 개발을 위해 특정 물성을 가진 분자 구조를 추천하라’, ‘고객 불만 데이터에서 제품 개선에 필요한 핵심 인사이트를 도출하라’와 같이 구체적이고 명확한 질문을 던질 수 있어야 한다. 추상적인 질문은 모호한 답변을 낳고, 결국 AI 활용의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 질문의 질이 곧 AI 활용의 질을 결정한다는 사실을 명심해야 한다. 둘째, ‘실험적 사고’와 ‘빠른 반복’이다. AI는 완벽하지 않다. 때로는 잘못된 정보(환각 현상)를 생성하거나, 우리가 의도한 바와 다른 결과를 내놓기도 한다. 제조업에서는 이러한 AI의 특성을 이해하고, 두려워하지 않고 다양한 가설을 세워 AI와 함께 실험하는 태도가 중요하다. AI가 제시한 생산 최적화 방안이 실제로 효과가 있는지 소규모 테스트를 거치고, AI가 제안한 디자인을 프로토타입으로 제작하여 시장 반응을 살피는 등의 빠른 반복 과정이 필수이다. 실패를 통해 배우고, 그 학습을 바탕으로 다음 실험을 진행하는 애자일(agile) 방식이 듀얼 브레인 시대의 핵심 역량인 것이다. 셋째, ‘인간의 개입과 검증’이다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 통계적인 결론을 도출하지만, 그 결과가 항상 현실의 복잡한 맥락이나 윤리적 판단에 부합하지는 않는다. 제조업에서는 AI가 제시한 생산 계획이 과연 현장의 인력 운용이나 안전 규정에 부합하는지, AI가 추천한 신소재가 환경 규제를 만족하는지 등을 인간 전문가가 반드시 검토하고 최종 결정해야 한다. AI의 결과물을 맹목적으로 신뢰하기보다는, 비판적인 시각으로 검증하고 인간의 경험과 지혜를 더하는 것이 듀얼 브레인을 완성하는 핵심 단계이다. AI는 강력한 보조 도구이지만, 최종적인 책임과 판단은 결국 인간의 몫인 것이다.   창의성과 생산성 증대 : 제조업의 새로운 경쟁력 “생산성은 우연이 아니다. 그것은 항상 탁월함에 대한 헌신, 지능적인 계획, 집중된 노력의 결과이다.” – 폴 마이어 듀얼 브레인 개념을 제조업에 적용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 창의성과 생산성의 비약적인 증대이다. 이는 AI 시대 제조업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 창의성 증대 측면에서 제조업은 전통적으로 ‘효율’과 ‘정확성’을 강조해왔다. 그러나 AI는 이제 제조업의 ‘창의성’을 자극하는 촉매제가 되고 있다. 예를 들어, 제품 디자인 과정에서 AI는 기존 데이터를 기반으로 전혀 새로운 형태나 기능을 제안할 수 있다. 이는 인간 디자이너의 고정관념을 깨고 상상력을 자극하여 혁신적인 제품 개발로 이어진다. 또한, AI는 제조 공정 자체의 혁신에도 기여한다. AI 시뮬레이션을 통해 기존에는 불가능하다고 여겼던 새로운 생산 방식을 탐색하고, 재료의 낭비를 최소화하며, 에너지 효율을 극대화하는 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있다. 이는 인간의 직관과 AI의 방대한 계산 능력이 결합되어 가능해지는 결과이다. 생산성 증대 측면은 더욱 명확하다. 제조업의 생산성 증대는 곧 비용 절감과 납기 단축으로 이어져 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 듀얼 브레인 시스템은 다음과 같은 방식으로 생산성을 극대화할 것이다. 예측 유지보수 : AI가 설비의 미세한 진동, 온도 변화, 전력 소비량 등을 실시간으로 분석하여 고장을 예측하고 사전 유지보수를 가능하게 함으로써, 예기치 않은 생산 중단 시간을 획기적으로 줄일 것이다. 생산 공정 최적화 : AI는 복잡한 생산 라인에서 각 단계의 효율성을 분석하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리와 물류 흐름을 최적화하여 생산 리드 타임을 단축시키고 생산량을 증대시킬 것이다. 품질 관리 혁신 : AI 기반의 비전 검사 시스템은 인간의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 불량까지 정확하게 찾아내어 불량률을 낮추고 제품 품질을 일관되게 유지할 것이다. 데이터 기반 의사결정 : AI는 시장 동향, 고객 피드백, 공급망 데이터 등 방대한 정보를 분석하여 경영진의 전략적 의사결정을 지원하고, 이는 곧 더 빠르고 정확한 시장 대응으로 이어질 것이다. 이처럼 듀얼 브레인은 제조업의 고질적인 문제를 해결하고 나아가 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 것이다.   AI 시대, 제조업 인간의 역할 재정립 “기계는 인간의 일을 대신할 수 있지만, 인간의 마음을 대신할 수는 없다.” – 스티븐 호킹 AI가 제조업 현장에 깊숙이 들어올수록, 많은 이들이 인간의 역할에 대한 불안감을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 ‘듀얼 브레인’은 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 역량을 더욱 빛나게 하고 그 역할을 재정립할 기회를 제공한다고 역설한다. 제조업 현장에서 AI는 반복적이고 위험하며, 데이터 기반의 정량적 분석에 특화된 업무를 수행하게 될 것이다. 그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 문제 정의 및 비판적 사고 : AI는 주어진 문제를 해결하는 데 유능하지만, 무엇이 진정한 문제인지 파악하고 AI가 도출한 결과에 대해 비판적으로 질문하며, 맥락을 이해하여 의미를 부여하는 것은 여전히 인간의 몫이다. 예를 들어, AI가 불량률 감소를 위한 수치적 해답을 제시할 수는 있지만, ‘이 불량이 고객에게 미치는 정서적 영향’이나 ‘기업의 장기적인 브랜드 이미지’와 같은 비정량적인 가치를 판단하고 정책을 결정하는 것은 인간 경영자의 역할인 것이다. 창의적 기획 및 혁신 : AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들 수는 있지만, 완전히 새로운 개념을 무에서 유로 창조하거나, AI의 한계를 뛰어넘는 파격적인 아이디어를 제안하는 것은 인간의 고유 영역이다. 제조업에서 다음 세대 먹거리를 기획하고 시장 판도를 바꿀 기술을 상상하는 것은 AI가 아닌 인간 전문가의 몫인 것이다. 감성 지능 및 공감 : 협상, 팀 빌딩, 고객과의 관계 형성 등 인간 상호작용이 필요한 부분에서는 AI가 인간의 감성을 이해하고 공감하는 데 한계가 있다. 제조업의 영업, 마케팅, 인력 관리 등에서는 여전히 인간의 감성 지능과 공감 능력이 필수인 것이다. 윤리적 판단과 책임 : AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 윤리적 가치 판단이나 사회적 책임을 스스로 질 수 없다. 제조업 공정에서 발생할 수 있는 환경 문제, 노동자의 안전, 제품의 사회적 영향 등 윤리적 딜레마에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 인간에게 달려 있는 것이다. 따라서 AI 시대 제조업의 인재는 AI를 활용하는 ‘도구적 능력’을 넘어, AI가 할 수 없는 ‘인간 고유의 역량’을 더욱 갈고 닦아야 한다. 이는 AI를 두려워할 것이 아니라, 오히려 AI의 도움을 받아 자신만의 강점을 극대화하는 길을 모색해야 함을 의미한다.   미래를 위한 제언 : 제조업의 듀얼 브레인 로드맵 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다.” – 피터 드러커 AI 시대 제조업의 생존과 번영은 듀얼 브레인을 얼마나 성공적으로 장착하느냐에 달려 있다. 이를 위한 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, CEO를 포함한 경영진의 인식 전환과 비전 공유가 필수이다. 듀얼 브레인 전략은 단순히 기술팀만의 과제가 아니다. 최고 의사결정권자가 AI를 기업의 핵심 전략 자산이자 ‘두 번째 뇌’로 인식하고, 전사적인 변화의 비전을 제시해야 한다. 기술 투자뿐만 아니라 인력 재교육 및 문화 변화를 위한 투자를 아끼지 않아야 한다. 둘째, 지속적인 학습과 실험 문화를 정착시켜야 한다. AI 기술은 빠르게 진화하고 있다. 어제의 최적해가 오늘의 최적해가 아닐 수 있다. 제조업체는 AI 기술 트렌드를 주시하고, 새로운 AI 도구를 끊임없이 실험하며, 실패를 두려워하지 않고 거기서 배우는 문화를 구축해야 한다. 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 AI 활용의 성공 경험을 쌓고, 이를 점차 확대해 나가는 방식이 효과적일 것이다. 셋째, 인력 재교육 및 역량 강화에 적극적으로 투자해야 한다. 기존 인력들이 AI를 두 번째 뇌로 활용할 수 있도록 AI 기초 교육, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 교육 등을 제공해야 한다. 동시에 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량 즉 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강화하는 교육 프로그램도 병행해야 한다. 넷째, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립해야 한다. 듀얼 브레인은 결국 데이터에 기반한다. 제조업 현장의 모든 데이터(생산, 품질, 재고, 고객, 시장 등)를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있는 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI가 더 정확하고 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 인간의 의사결정 역시 데이터에 기반하여 더욱 합리적으로 이루어질 수 있을 것이다. 다섯째, 외부 AI 전문 기업과의 협력을 고려해야 한다. 모든 AI 역량을 자체적으로 구축하는 것은 현실적으로 어렵고 비효율적일 수 있다. AI 설루션 제공 기업, 컨설팅 회사, 학계 등 외부 전문가 그룹과의 협력을 통해 필요한 AI 기술과 노하우를 빠르게 도입하고 내재화하는 전략도 필요할 것이다.   결론 : 듀얼 브레인, 제조업의 새로운 항해를 위한 나침반 “완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 실행하고(선지랄 후수습), 시장과 고객의 피드백을 통해 방향을 수정해 나가는 것이 중요하다.” – 최재홍 교수(가천대) AI 시대는 제조업에 거대한 도전인 동시에 전례 없는 기회이다. 이 기회를 잡기 위해서는 AI를 단순한 생산성 향상 도구로 여기는 구시대적 관점을 벗어나, 인간의 지적 능력을 확장하고 협력하는 듀얼 브레인으로 장착해야 한다. 인간의 비판적 사고와 창의성, 그리고 AI의 방대한 처리 능력이 결합될 때 제조업은 새로운 차원의 혁신과 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 이제 제조업은 단순히 물건을 만드는 것을 넘어, 지능형 시스템과 인간 지능이 함께 작동하는 ‘코인텔리전스 제조(co-intelligence manufacturing)’의 시대로 진입하고 있다. 듀얼 브레인을 장착하고, AI와 함께 배우고 실험하며, 인간 고유의 가치를 더욱 빛내 나간다면, AI 시대의 제조업은 더욱 강력하고 지속 가능한 미래를 향해 성공적으로 항해할 수 있을 것이다. 이는 선택이 아닌 필수 생존 전략이 될 것이다. 최재홍 교수는 2025년 7월 9일 미모세(미래모빌리티세미나) 2025 키노트에서 이런 말을 남겼다. “오너는 될 때까지 하기 때문에 실패가 없다.” 이 말은 강연장에 모인 스타트업 그리고 상장사 CEO들에게 큰 영감과 감동을 주었다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 한국에서 인공지능(AI) 도입이 계속해서 가속화되고 있는 가운데, 기술 인재 부족과 규제 비용 및 불확실성이 국내 기업의 AI 도입에 장애가 되고 있다는 새로운 연구 결과를 발표했다. 이번 조사는 다양한 규모의 기업이 AI를 어떻게 활용하고 있으며, 향후 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 파악하기 위해 리서치 기관인 스트랜드 파트너스(Strand Partners)와 함께 진행됐다. ‘한국의 AI 잠재력 실현’이라는 제목의 이번 보고서는 국내 기업 리더 1000명과 일반인 1000명을 대상으로 진행됐다. 이번 조사 결과에 따르면, 지난 1년 동안 AI를 도입한 국내 기업은 약 49만 9000 곳으로, 이는 매 1분마다 1개 기업이 AI를 도입한 셈이다. 초기 도입 기업들은 주당 평균 13시간의 업무 시간 절감과 평균 21%의 매출 증가라는 실질적인 성과를 보고했다. 현재 국내 기업의 48%가 AI를 도입한 상태이며, 전년 대비 20%의 연간 증가율을 보였다. 이 같은 수치는 AI 도입의 생산성과 경제적 잠재력이 크다는 점을 보여준다.     스타트업부터 대기업에 이르기까지 다양한 형태의 기업이 AI를 도입하고 있지만, 대부분은 여전히 AI의 고도화된 활용까지는 나아가지 못하고 있다. 국내 기업의 70%는 일정 관리, 루틴 업무 자동화, 시판 설루션 도입 등 기본적인 효율화 중심의 사례에 집중하고 있었으며, 이는 주로 공개형 AI 어시스턴트 활용에 국한됐다. 전체의 7%만이 AI를 여러 기능에 걸쳐 통합적으로 활용하는 ‘중간 단계’에 진입했으며, 고객 경험 개선이나 운영 효율 향상 등을 위한 보다 진보된 사례를 실현하고 있었다. 또한 전체의 11%만이 제품 개발, 전략적 의사결정, 비즈니스 모델 수립 등 기업 운영의 핵심에 AI를 통합한 ‘변혁적 단계’에 도달한 것으로 나타났다. 이들은 다수의 AI 도구나 모델을 결합하거나 자체 모델을 구축해 복잡한 문제를 해결하며, 조직 전반의 운영 방식을 혁신하고 있다. 이러한 격차는 특히 ‘제품 혁신’ 분야에서 두드러진다. 스타트업의 21%가 AI를 활용해 새로운 제품이나 서비스를 개발 중인 반면, 대기업은 10%에 그쳤다. 이 같은 양상은 AI 혁신의 편차를 심화시켜, 한국이 ‘양극화된 AI 경제’ 구조에 빠질 수 있음을 시사한다. 이번 연구는 AI 공급자 선택에 대한 선호도 역시 보여준다. 전체 기업의 66%는 자사에 적합한 설루션을 선택할 수 있는 충분한 유연성을 보유하고 있다고 응답했으며, 90%는 공급자 선택권이 자사의 AI 전략에서 핵심 요소라고 강조했다. 국내 기업의 44%는 국산 및 해외 설루션을 병행 활용하고 있으며, 24%는 국산 설루션만, 29%는 글로벌 설루션만 사용하는 것으로 나타났다. AI가 한국 경제에 미치는 효과는 이미 가시화되고 있다. 2023년 한 해 동안 클라우드 및 클라우드 기반 AI는 한국 GDP에 약 80억 달러를 기여했다. 이번 연구는 아시아태평양 지역 전체를 기준으로 클라우드 및 AI가 2030년까지 최대 2조 9000억 달러의 경제 효과를 창출할 것으로 내다봤으며, 이 중 AI 단독으로는 2030억 달러에 이를 것으로 전망했다. 이번 연구 결과를 소개한 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 AI 도입의 확산을 가로막고 있는 인재 격차와 규제 불확실성을 해소하기 위해 기술, 자금, 규제 환경 등 세 가지의 우선 과제를 제시했다. 그는 “첫째, 예측 가능하고 혁신 친화적인 규제 환경 조성을 통해 모든 기업이 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있도록 해야 한다. 둘째, 업종별 수요에 맞춘 디지털 기술 인재 양성 프로그램에 대한 투자를 확대할 필요가 있다. 셋째, 국민적 관심이 높은 보건과 교육 분야를 중심으로 공공 서비스의 디지털 전환을 가속화해야 한다”고 전했다.     한편, AWS는 2018년부터 2022년까지 한국에 총 2조 7300억 원을 투자했으며, 2023년부터 2027년까지 추가로 7조 8500억 원을 클라우드 인프라에 투자할 계획이라고 소개했다. AWS는 이런 투자가 한국 GDP에 약 15조 600억 원의 경제 효과를 낳고, 연평균 약 1만 2300개의 정규직 일자리를 창출할 것으로 기대하고 있다. 또한, AWS는 최근 SK그룹과의 15년 전략적 파트너십을 통해 울산에 ‘AWS AI 존(AWS AI Zone)’을 구축할 계획을 밝혔다. 이 시설은 최첨단 반도체를 탑재한 전용 AI 서버, AI 훈련 및 추론 속도를 높이는 울트라클러스터 네트워크(UltraCluster network), 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 아마존 Q(Amazon Q) 등의 AI 서비스를 갖추고, 국내 기업과 기관이 경쟁력 있는 AI 모델 및 서비스를 자체적으로 개발할 수 있도록 지원할 예정이다.  함기호 AWS 코리아 대표는 “한국은 이미 전체 기업 중 절반에 가까운 기업들이AI를 도입하고 생산성과 매출 등에서 실질적인 효과를 경험하고 있으며, AI 도입 여정에서 높은 잠재력을 보이고 있다”며, “글로벌 AI 경쟁에서 한국이 경쟁력을 유지하려면 각 기업이 비즈니스 요구에 맞는 최적의 AI 모델을 자유롭게 선택하고 활용할 수 있는 환경이 조성되어야 한다”고 강조했다. 이어 “AWS는 인프라 투자와 기술 교육 프로그램을 통해 한국이 세계적인 AI 선도국가로 도약하는 데 지속적으로 기여할 것”이라고 밝혔다.

구글코리아가 7월 2일 ‘세계적인 문화강국 및 기술강국 대한민국의 오늘, AI와 함께’를 주제로 ‘구글 포 코리아 2025’ 행사를 개최했다. 올해로 5회차를 맞은 이번 행사에서는 AI가 한국의 창의성과 혁신 생태계에 기여하는 방안을 다각도로 조명하는 자리로 마련됐다. 이번 행사에는 윌슨 화이트 구글 아시아태평양 대외정책협력 총괄 부사장, 마니쉬 굽타 구글 딥마인드 시니어 디렉터, 사이먼 토쿠미네 구글 랩스 디렉터, 앤드류 김 구글 리서치 시니어 디렉터, 김경훈 구글코리아 사장, 이화영 LG AI연구원 상무 등 국내외 주요 인사들이 대거 참석했으며, 최민희 과학기술정보방송통신위원회 위원장은 영상으로 축사를 전했다. ▲ 구글 포 코리아에서 발표하고 있는 윌슨 화이트(Wilson White) 구글 아시아태평양 대외정책협력 총괄 부사장   윌슨 화이트 부사장은 “대한민국은 AI 시대를 선도할 독보적인 기술력과 창의성을 갖춘 국가”라며, AI가 한국의 경제 전반에 새로운 가능성을 열고 구글 역시 긴밀히 협력해 나갈 것이라고 밝혔다. ▲ 구글 포 코리아에서 발표하고 있는 마니쉬 굽타(Manish Gupta) 구글 딥마인드 시니어 디렉터   마니쉬 굽타 시니어 디렉터는 제미나이(Gemini), 프로젝트 아스트라(Project Astra), 알파폴드(AlphaFold) 등 AI 연구가 창작과 과학 혁신에 실질적으로 기여하고 있음을 강조했다. ▲ 패널 토크를 진행하고 있는 사이먼 토쿠미네(Simon Tokumine) 구글 랩스 디렉터, 이낙준 작가 겸 크리에이터, 구범준 세바시 대표PD 행사 중 진행된 첫 번째 패널 토크에서는 사이먼 토쿠미네 디렉터, 이낙준 작가, 구범준 세바시 대표PD가 참여해, AI가 창작자들의 리서치와 아이디어 발굴을 지원하는 지적 어시스턴트로 진화하고 있다고 설명했다. 구글의 노트북LM(NotebookLM), 위스크(Whisk), 비오(Veo) 등이 창작 몰입을 돕는 대표 사례로 소개됐다. 두 번째 세션에서는 앤드류 김 시니어 디렉터와 이화영 상무가 AI가 산업 전반에 미치는 구조적 변화와 협력의 중요성에 대해 설명했다. 이 상무는 “AI는 산업 생태계를 함께 조성해 나가야 할 공동의 과제”라며, 글로벌 AI 기업과의 개방형 협력 생태계 구축이 필수임을 강조했다. 한편, 구글코리아는 이날 행사에서 ‘구글과 대한민국: AI로 여는 창의성과 혁신의 시대’라는 리포트를 공개했다. 영국 시장조사기업 퍼블릭 퍼스트에 따르면, AI를 도입한 한국 대기업의 85%가 비즈니스 성장에 긍정적 영향을 받았다고 평가했으며, AI로 창출된 1원의 부가가치가 경제 전반에 평균 3.8배 이상의 파급 효과를 낳는 것으로 나타났다. 또한 2024년 기준, 구글의 제품과 서비스는 한국에서 약 18조 원의 경제활동과 11만 개의 일자리 창출에 기여하고 있다. 김경훈 구글코리아 사장은 폐회사에서 “AI는 한국의 창의성과 혁신성을 증폭시켜 글로벌 경쟁력을 높일 핵심 동력”이라며, 한국 인재들이 AI 시대를 선도할 수 있도록 교육, 협업, 생태계 조성에 지속 지원하겠다고 밝혔다.

씽크포비엘은 6월 25일 국립군산대에서 ‘AI 신뢰성’ 검증 기술 다루는비교과 교육과정을 운영했다.   'AI 신뢰성' 검증 기술 관련 민간 공인 자격을 취득한 전문가가 배출되어 미래 일자리 창출에 기여할 것으로 기대된다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘은 6월 25일(수)부터 27일(금)까지 국립군산대학교 IT융합통신공학과 재학생을 대상으로 ‘AI 신뢰성’ 검증 기술 교육을 실시했다고 밝혔다. 이번 교육은 전북특별자치도와 전북테크노파크의 지원을 받아 국립군산대 ICT특성화취업연계형사업단이 마련한 비교과 프로그램으로, 실무 교육은 씽크포비엘에서 맡아 진행했다. 교육 과정은 농생명 분야의 AI 데이터 활용에 필요한 다양성‧편향성 진단 시나리오 설계, 신뢰할 수 있는 AI 개발 개론, 검증 프로세스 적용 방법 등 이론 강의와 실습, 토론으로 구성됐다. 마지막 날에는 수강생을 대상으로 한 자격 시험도 진행됐다. 교육을 수료하고 자격 기준을 충족한 수강생에게는 한국산업지능화협회(KOIIA)가 발급하는 ‘산업인공지능데이터검증전문가’ 2급 자격증이 주어진다. 이 자격은 씽크포비엘이 준비 중인 ‘AI 신뢰성 검증전문가’ 자격과는 별개로, AI 신뢰성 검증 기술 중 ‘데이터 밸런스’ 기법에 초점을 맞춘 것이다. 해당 자격은 2024년 2월, 한국직업능력연구원에 정식 등록됐다. 씽크포비엘과 국립군산대는 산업부 산하 인가 단체의 공인 자격을 취득할 수 있는 교육 과정이 처음 마련됐다는 점에 의미를 두고 있다. 씽크포비엘에서는 2020년부터 국립군산대와 함께 동일한 교육과정을 6년째 운영 중이며, 지난해에는 자격증을 시범 발급한 바 있다. 그러나 공인 자격이 부재했던 과거에는 교육 이수자들의 취업에 실질적인 도움이 되지 못했다는 평가도 있었다. 국립군산대 관계자는 “AI 신뢰성 관련 기술을 배우고 자격까지 취득함으로써 학생들의 실무 역량과 현장 이해도가 높아질 것으로 기대된다”고 밝혔다. 한편, 한국산업지능화협회는 향후 ‘산업디지털전환촉진법’에 따른 디지털전환(DX) 전문기업 인증 기준에 ‘산업인공지능데이터검증전문가’ 보유 인력 여부를 포함하는 방안을 검토 중이다. 기업 수요 확대와 전문 인력 양성을 동시에 꾀한다는 전략이다. 이 자격과 교육은 특히 지방대 출신 구직자에게 새로운 기회가 될 전망이다. 씽크포비엘은 “AI 신뢰성 분야는 아직 초기 단계로, 수도권 대학 출신과의 경쟁에서 대등한 조건을 만들 수 있는 영역”이라고 강조했다. 또한 AI 신뢰성 교육은 해외에서도 주목받고 있다. 씽크포비엘에 따르면 태국 정부에서는 지난해부터 관련 아카데미 설립을 준비 중이며, 우즈베키스탄도 정부 주도의 교육 기관 설립을 검토하고 있다. 이 같은 글로벌 관심 속에서 국내 전문 인력 양성이 본격화되면 AI 신뢰성 분야의 세계적 성장 가능성도 높아질 것으로 보고 있다. 박지환 씽크포비엘 대표는 “AI 기반 바이브 코딩이 부상하면서 기존 SW 개발자 직무에 변화가 생기고 있는 상황에서, AI 신뢰성 분야는 새로운 일자리로 주목받고 있다”며, “국립군산대에 데이터 취급 전문가 역량을 파악할 자격 과정을 최초 개설된 것은 의미가 크다. 하반기에는 AI 신뢰성 전문가 자격도 공인 민간자격으로 등록해 전문 인력 양성에 속도를 낼 계획”이라고 밝혔다.  

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (4)   MRO(Maintenance, Repair, Overhaul or Operation)는 운영 중인 장비의 엔진, 장비, 부품 등에 대한 정비, 수리, 개조, 재생정비 등의 작업을 통해 안전성과 정시성, 신뢰성을 확보하기 위한 활동 및 산업을 통칭한다. 이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 활용하여 스마트 유지보수를 구현하는 가상 모델 기반의 엔드 투 엔드 유지보수 설루션을 소개한다.   ■ 최형완 다쏘시스템코리아 IC본부에서 A&D (Aerospace & Defense)부문 Technical Executive를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MRO 산업은 크게 민간 정비 사업과 군용 MRO 사업으로 나뉘며, 민간 정비 사업은 주로 항공 정비와 선박 정비로 구분한다. 민간 정비 사업 중 항공 부문의 2025년 전 세계 MRO 시장은 1230억 달러로 예상되며, 2034년에는 1640억 달러로 연 평균 3.2%의 성장률을 예상하고 있다. 우리 정부는 국내 항공 부문의 MRO 산업을 2030년까지 38억 달러(약 5조 원), 2만 3000명의 일자리를 창출하는 시장으로 키우겠다는 계획을 발표했다. 우리 나라 방산업계는 지난 2년 동안 우수한 기술력과 생산력을 바탕으로 303억 달러 규모의 무기 수출 계약을 체결하여 2년 연속 글로벌 방산 수출 상위 10위권 내로 진입하였다. 이에 따라 국내 방산업체들은 높아진 위상을 바탕으로 더 높은 수익을 장기적, 안정적으로 낼 수 있는 사업에 집중하고 있는데, 바로 MRO 산업이다. 보통 무기체계는 가격이 비싸고 한 번 도입하면 10년에서 30년 동안 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 판매 후에도 지속적인 사후 관리 서비스를 요구하는 경우가 대부분이다. 현재 글로벌 방산 MRO 사업은 전체 무기체계 시장에서 60% 이상의 비중을 차지하는 것으로 알려져 있다. 이 시장을 위해서 국내 대형 방산업체인 KAI, 한화오션, 한화시스템, LIG넥스원도 MRO 전담 조직을 설립하여 적극 투자 중이다. 항공/방위 산업을 영위하는 90% 이상의 고객사는 다쏘시스템의 설루션을 사용하고 있으며, 다쏘시스템은 고객사의 엔드 투 엔드 프로세스를 지원하는 11개 산업 특화 설루션을 보유하고 지속적으로 발전시키고 있다. 이 중에서 운영/유지보수(Keep Them Operating) 특화 설루션은 장비의 가용성을 높이고 유지보수 비용을 줄이면서도 장비의 안정성을 높이는데 중점을 두고 있는 프로세스이다.   그림 1. 모델 기반의 스마트 유지보수   이러한 흐름 속에서 요즘은 장비 생애주기 중 유지보수(sustainment)가 핵심 프로세스로 자리잡고 있다. 운영자(항공사나 사용군), 서비스 제공자, OEM들은 장비의 유지보수 가용성을 보장하기 위해서 전통적인 정비 방식에서 모델 기반 정비(modelbased maintenance)로의 프로세스 전환에 대해 피할 수 없는 변화로 여기고 있다. 다쏘시스템은 전통적인 고립된 MRO 서비스 방식과는 다른, 스마트 유지보수(smart sustainment)로 프로세스를 변화시키고 향상시키는 포괄적인 엔드 투 엔드 모델 기반 유지보수 설루션을 제공한다. 다쏘시스템의 엔드 투 엔드 모델 기반 유지보수 설루션은 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 활용하여 MRO 프로세스를 가상(virtual) 환경에 투영할 수 있으며, 다음의 여섯 단계를 통하여 스마트 유지보수를 구현한다. 이러한 과정을 통해 우리는 더 나은 의사결정 지원을 받아 장비 가용성 증대와 유지보수 비용 절감이라는 목표를 달성할 수 있다.   엔드 투 엔드 디지털 연속성 첫 번째 단계는 장비의 지속적인 운영을 위한 엔드 투 엔드 디지털 연속성이다. 설계 데이터가 MBOM(제조 BOM)과 SBOM(서비스 BOM)까지 연결되어 있으며, 설계 및 엔지니어링 활동에서 서비스 엔지니어링 활동까지 완전한 디지털 연속성이 확보되고, 이러한 모든 활동은 3D익스피리언스 플랫폼 내에서 수행된다. 전용 애플리케이션을 통해 전용 EBOM(엔지니어링 BOM)에서 파생된 모델 기반 SBOM 구조를 생성할 수 있으며, 여기에 정비 작업, 서비스 키트, 예비 부품, 정비 지침 및 제조사 정비 공지문(service bulletin) 등 주요 서비스 기술 데이터를 포함시킬 수 있다. 또한, 레거시(기존) 장비의 유지보수 데이터도 플랫폼에 가져올 수 있다는 점도 중요하다. 이렇게 하면 유지보수 데이터 모델에 통합할 수 있으며, 플랫폼에서 설계된 장비뿐만 아니라 레거시 장비 전체도 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다.   그림 2. 엔드 투 엔드 디지털 연속성     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 5월 21일 서울 코엑스 스타트업 브랜치에서 ‘25년 제1회 중견기업 산업·일자리전환 혁신포럼’을 개최했다고 밝혔다.   이번 포럼은 ‘2025년 중견기업 핵심인재육성 아카데미 교육(중견기업 신성장동력 역량강화 과정)’의 일환으로 실시된 행사로 디지털 전환, 탄소 중립 등 산업 구조가 빠르게 재편되는 상황에서 중견기업의 대응력을 강화시키고 신성장 동력을 창출하기 위한 목적으로 마련되었다.  행사에는 중견기업 및 유관기관 임직원 70여명이 참석했고 ▲산업 전환과 중견기업 조직 역량 강화 ▲소재 산업 분야의 중견기업 혁신 사례 ▲중견기업 CVC와 중견기업의 신사업 창출 ▲중견기업의 AI 적용을 위한 유의사항 ▲중견기업의 AI 전문 인력 양성 방안 등 중견기업을 위한 인사이트가 공유되었다.  특히, 소재융합기술연구조합 장형순 사무국장의 소재산업 영위 중견기업의 저탄소 대응 전략과 R&D추진 사례, 중견기업 AI 도입 효과성 증대를 위한 필수요소로 AI 신뢰성 확보를 강조한 씽크포비엘 박지환 대표의 설명 등이 진행돼 참관객의 호응을 얻었다는 것이 한국산업지능화협회의 평가이다. 산업지능화협회는 이번 포럼을 통해 도출된 인사이트와 중견기업의 의견을 바탕으로 중견기업 신사업 빌드업 교육, DX 스킬 진단 및 디지털 혁신형 직무 고도화 교육 등 다양한 후속 연계 교육을 실시할 예정이다.  한국산업지능화협회의 추현호 센터장은 “이번 포럼이 중견기업이 미래 산업 변화에 주도적으로 대응할 수 있는 현장 중심의 연결 플랫폼으로 이어지길 기대하며 많은 관심과 참여를 바란다”고 밝혔다.