캔바, 한국 첫 브랜드 캠페인 공개…일상 속 창의력 발휘 조명 신입사원의 캔바   세계 유일의 올인원 비주얼 커뮤니케이션 및 협업 플랫폼 캔바(Canva)가 한국 시장을 겨냥한 첫 브랜드 캠페인을 공개하며 국내 사용자들과의 소통 강화에 나섰다. ‘뭐든지 만든다’는 핵심 메시지를 담은 이번 캠페인은 지난 5월 1일과 5일, 두 편의 감각적인 영상을 통해 공개되어 창의력이 업무에서 일상까지 매 순간을 특별하게 변화시키는 놀라운 힘을 보여준다. 한국 업무 문화에서 영감…일상 속 창의력 발휘하는 캔바 활용법 제시 이번 캠페인은 한국 특유의 활기차고 열정적인 업무 문화에서 영감을 받아 제작되었다. 영상은 신입사원의 풋풋한 시작부터 워킹맘의 바쁜 일상까지, 캔바를 통해 삶의 다양한 영역에서 창의력을 발휘하는 다채로운 모습을 생생하게 담아냈다. 이는 디자인의 힘을 모든 이들에게 제공하고자 하는 캔바의 핵심 가치를 다시 한번 강조하며, 창의력이 변화와 혁신, 그리고 사람 간의 연결을 촉진하여 개인의 잠재력을 극대화하고 아이디어를 현실로 구현하는 데 캔바가 어떤 역할을 하는지 효과적으로 보여준다. "신입사원의 캔바" 편…능숙한 캔바 활용으로 아이디어 현실화 캠페인의 첫 번째 영상인 "신입사원의 캔바"는 열정 넘치는 신입 마케터의 설레는 첫 출근 날을 그린다. 영상 속 신입사원은 캔바의 직관적인 다양한 도구들을 활용하여 시선을 사로잡는 SNS 게시물, 흥미로운 릴스 영상, 설득력 있는 프레젠테이션 자료 등을 막힘없이 제작해나간다. 태블릿과 데스크톱을 자유롭게 넘나들며 아이디어를 생생하게 구현하는 모습과 함께, 제작한 콘텐츠가 성공적으로 바이럴되는 순간을 보여주며 캠페인의 핵심 메시지인 “좋아하는 거라면 뭐든지 만든다”를 효과적으로 전달한다.   "워킹맘의 캔바" 편…따뜻한 감성으로 전하는 마음 두 번째 영상 "워킹맘의 캔바"는 바쁜 업무 마감과 육아를 캔바를 통해 여유롭고 창의적으로 병행하는 워킹맘의 따뜻한 일상을 섬세하게 담아냈다. 영상 속 엄마는 캔바의 편리한 화이트보드 기능과 프레젠테이션 기능을 활용하여 중요한 제안서를 성공적으로 준비하는 프로페셔널한 모습을 보여준다. 동시에, 가장 아끼는 인형을 잃어버려 슬픔에 빠진 딸을 위해 동일한 도구를 사용하여 인형의 상상 속 모험 이야기를 담은 감성적인 디지털 동화책을 직접 만들어 선물한다. 이는 직장 상사의 마음뿐만 아니라 딸의 마음까지 사로잡는 감동적인 순간을 연출하며, “전하고 싶은 마음까지 뭐든지 만든다”는 캔바의 캠페인 메시지를 시청자들에게 깊이 각인시킨다. 한국 시장 성장세 발맞춰 사용자 관계 강화 이번 브랜드 캠페인은 한국 사용자들과의 관계를 더욱 돈독히 하고자 하는 캔바의 적극적인 의지를 보여주는 중요한 이정표가 될 것으로 보인다. 실제로 지난해 캔바의 국내 월간 활성 사용자 수는 놀랍게도 두 배 이상 증가했으며, 개인 사용자뿐만 아니라 기업 및 교육 분야에서도 캔바의 입지는 꾸준히 확대되고 있다. 김대현 캔바 코리아 지사장은 “이번 캠페인은 한국 사용자들이 실제 일상 속에서 캔바를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 진솔한 이야기를 담고자 노력했다”며 “캔바는 사용자들이 창의성을 발휘하여 일상의 부담감을 덜고, 평범한 작업들을 더욱 의미 있고 만족스러운 경험으로 변화시킬 수 있도록 돕는다. 우리는 창의력이 개인의 잠재력을 무한히 확장시킨다고 믿으며, 캔바를 통해 모든 사람들이 자신의 창의력에 쉽게 접근하여 생산성과 정서적인 교감을 높일 수 있도록 꾸준히 지원할 것”이라고 강조했다. 한편, 이번 캠페인은 광고대행사 이노션(Innocean)과의 긴밀한 협력을 통해 제작되었으며, ‘모두가 디자인할 수 있는 세상(Empowering the world to design)’이라는 캔바의 핵심 미션을 효과적으로 전달하는 동시에 캔바의 다양한 기능들을 자연스럽게 녹여냈다는 평가를 받고 있다. 캠페인 영상은 현재 TV와 다양한 디지털 플랫폼을 통해 활발하게 방영되고 있다.   캔바는 어떤 회사? 2013년 호주에서 설립된 캔바는 디자인 경험이 없는 초보자부터 전문가까지 누구나 쉽고 빠르게 전문가 수준의 디자인 결과물을 만들 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 직관적인 인터페이스와 방대한 템플릿, 이미지, AI 기반 도구를 제공하며, 개인 작업은 물론 팀 협업에도 최적화된 환경을 자랑한다. 현재 190개국 이상에서 1억 7천만 명 이상의 사용자를 확보하며 세계적인 디자인 플랫폼으로 성장했다.    

트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 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.

캔바(Canva)가 AI 시대에 팀이 창작/소통/협업하는 방식을 새롭게 정의하는 ‘비주얼 스위트 2.0(Visual Suite 2.0)’을 선보였다. 창의성과 생산성의 간극을 메우기 위해 설계된 이번 신제품군은 AI 기반 디자인, 원활한 콘텐츠 제작, 강력한 개인화(personalization) 등에 중점을 두었다. 캔바는 미국 에서 열린 제4회 ‘캔바 크리에이트(Canva Create)’ 이벤트에서 비주얼 스위트 2.0을 공개했다. 캔바는 “이번 신제품군은 2억 3000만 명 이상의 월간 활성 사용자 수를 달성하며 빠르게 성장하고 있는 캔바 커뮤니티가 이전보다 더욱 창의적인 방식으로 디자인할 수 있도록 지원한다”면서, “비주얼 스프레드시트부터 데이터 시각화, 대화형 디자인, 대규모 맞춤형 콘텐츠 제작 및 인터랙티브한 경험을 제공하는 혁신적인 방식에 이르기까지, 전 세계 팀들의 일상적인 콘텐츠 생성부터 복잡한 업무를 지원하며 비주얼 커뮤니케이션 분야의 선두 주자로서 입지를 굳힐 것”이라고 전했다.     캔바의 비주얼 스위트 2.0은 대담한 디자인 방식부터 가장 사랑받는 도구의 혁신적 업그레이드까지 콘텐츠, 데이터, 디자인의 세계를 하나의 매끄러운 경험으로 통합하며 창의성과 생산성의 새로운 차원을 선보이고자 했다. 이번에 출시된 제품들은 전반적인 캠페인 기획, 복잡한 데이터의 시각화, 대규모 브랜드 콘텐츠의 신속한 제작 등에 있어 업무의 방식과 창의성, 협업의 미래를 재정의한다. 비주얼 스위트 인 원 디자인(Visual Suite in One Design)은 문서와 프레젠테이션, 웹사이트까지 모든 것을 하나의 디자인과 통합된 형식으로 제작할 수 있는 기술이다. 이를 통해 개별 도구, 분산된 작업 흐름, 연결되지 않은 파일의 필요성이 사라지며, 기획과 브리핑부터 디자인, 납품까지 전체 캠페인을 하나의 협업 공간에서 매끄럽게 처리할 수 있다. 캔바 시트(Canva Sheets)는 시각적이고 강력하며, 모든 작업과 연결되도록 재구상된 스프레드시트이다.
 캔바 시트는 데이터를 텍스트 및 시각 자료와 매끄럽게 통합해 시각적이고 지능적이며 강력한 경험을 제공한다. 매직 스튜디오를 기반으로 한 캔바 시트는 매직 인사이트(Magic Insights)와 같은 기능을 통해 데이터셋을 스캔하여 주요 패턴과 핵심 요점을 파악하며, 데이터 커넥터(Data Connectors)를 사용해 허브스팟(HubSpot), 스태티스타(Statista), 구글 애널리틱스(Google Analytics) 등에서 데이터를 불러와 사용자가 손쉽게 데이터 시각화 작업을 할 수 있게 한다.  매직 스튜디오 확장형(Magic Studio at scale)은 향상된 속도와 규모로 개인화되고 브랜드에 맞춘 콘텐츠를 제작하도록 돕는다. 캔바 시트에 통합된 이 기능은 스프레드시트를 강력한 콘텐츠 엔진으로 변환하고, 팀이 몇 초 만에 대량의 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원한다. 다중 시장(multi-market) 마케팅 캠페인, 영업 활동 및 내부 커뮤니케이션에 사용되는 템플릿에 다이내믹한 데이터가 즉시 채워져, 수작업을 줄이고 생산 속도를 높이며 모든 접점에서 일관성을 유지할 수 있다. 매직 차트(Magic Charts)는 복잡한 데이터를 강력하고 인터랙티브한 비주얼 스토리로 즉시 변환
한다. 이를 통해 누구나 가공되지 않은 수치(raw numbers)를 몇 초 만에 동적이고 브랜드에 맞춘 시각 자료로 변환할 수 있게 한다. 스크롤 가능한 보고서, 애니메이션, 인포그래픽 등을 만들 수 있는 AI 도구는 데이터와 디자인 간 간극을 메워 모든 팀이 인사이트를 명확하고 창의적으로 전달할 수 있도록 지원한다.     캔바 AI(Canva AI)는 음성 인식이 가능한 대화형 창작 파트너이다. 캔바의 모든 생성형 AI 도구를 하나의 원활한 워크플로로 통합해 누구나 아이디어에서 실행까지 몇 초 만에 도달할 수 있게 한다. 텍스트, 슬라이드, 이미지 생성부터 사진 편집 및 디자인 크기 조정에 이르는 모든 작업이 프롬프트나 음성만으로 가능하다. 현재 대화형 디자인 생성은 영어로 지원된다. 캔바 코드(Canva Code)는 인터랙티브 콘텐츠를 디자인하는 과정의 기술적 장벽을 허물고, 간단한 프롬프트만으로 누구나 디자인에 상호 작용 가능한 요소를 더할 수 있게 지원한다. 캔바에서는 계산기부터 플래시 카드, 설문(form)까지 만들 수 있어 정적인 콘텐츠를 별도의 코딩이나 외부 도구 없이도 역동적이고 몰입감 있는 경험으로 전환할 수 있다. 랜딩 페이지, 수업 자료, 프레젠테이션 등 다양한 용도에 상호 작용 가능한 디자인을 몇 마디 단어로 쉽게 제작할 수 있다. 캔바 사진 편집기(Canva Photo Editor)는 스튜디오 품질의 이미지 제작 과정을 간편하게 만든다. 비주얼 스위트의 일부로 통합된 캔바 사진 편집기는 효율성과 편의성을 위해 더욱 강력한 도구로 진화했다. 여기에는 선택된 요소를 정밀하게 수정할 수 있는 AI 기반 포인트 앤 클릭 편집 기능(Point and Click Editing), 조명과 레이아웃을 고려한 AI 배경 생성, 손쉬운 객체 제거 및 교체 기능이 포함된다. 한편, 캔바는 2022년 비주얼 스위트 출시 이후 글로벌 성장세가 더욱 가속화되고 있으며 1억 4500만 명 이상의 신규 사용자를 확보했다고 밝혔다. 현재 1초마다 376개 이상의 디자인이 제작되며, 2013년 캔바가 출시된 이래 총 350억 개의 디자인이 만들어졌다. 캔바의 연간 매출은 30% 이상 증가하며 30억 달러 이상의 연간 수익을 달성했다. 캔바의 멜라니 퍼킨스(Melanie Perkins) 공동 창업자 및 CEO는 “10여년 전 캔바 창립 이래 최대 규모의 제품 출시이자, 창의성과 생산성이 만나는 비주얼 스위트 2.0을 발표하게 되어 기쁘다”면서, “매년 2억 3000만 명에 이르는 캔바 커뮤니티는 수백만 가지의 아이디어를 공유하고 있는데, 그 중 지속적으로 공유되는 것 중 하나는 창의성과 생산성을 하나의 원활한 흐름으로 통합하고 싶다는 것이었다. 재구성된 업무 필수 요소부터 자신만의 디자인 파트너와 함께 창작할 수 있는 완전히 새로운 방식에 이르기까지, 누구나 자신의 아이디어를 쉽게 구현할 수 있도록 지속적으로 지원할 수 있길 기대한다”고 설명했다.

다쏘시스템이 프랑스 파리의 랜드마크를 버추얼 트윈을 활용한 지속가능한 에너지 설루션으로 변모시키고, 청정 에너지의 미래를 그려내는 몰입형 증강현실(AR)체험 ‘에너지 익스피리언스(Energy Experience)’를 발표했다. 이 경험은 가상 세계와 현실 세계를 결합해 에너지 소비에 영향을 미치는 강력한 혁신, 친환경 모빌리티 재구성, 식량 생산 최적화를 상징적인 랜드마크에서 실현함으로써 개선문, 콩코드 광장, 파리 개선문, 파리 샹젤리제 및 다양한 명소를 자연에서 영감을 얻은 설루션으로 변화시킨다.     에너지 익스피리언스는 거리에서 진행하는 마케팅 활동을 비롯해 각각의 프로젝트를 찾아 상금을 받을 수 있는 앱 챌린지를 통해 진행되며, 사람들이 수직 농업 , 탈탄소화된 라스트 마일 배송 차량, 지속가능한 건축 자재, 전기를 생산하는 수력 터빈 및 CSADI(China's Central-South Architectural Design Institute), EEL 에너지, 미디파일(Midipile), 넷제로(NetZero), 폴리텍 낸시(Polytech Nancy), 스트롱 바이 폼(Strong By Form), 어반루프(Urbanloop)의 혁신을 발견하고, 이들이 생성형 경제에 가져오는 혜택을 적극적으로 체험할 수 있도록 돕는다. 2050년까지 전 세계 에너지 소비가 증가할 것으로 예상되는 가운데, 이러한 수요를 지속 가능한 에너지 설루션으로 충족하려면 기후 변화와 생물다양성을 최우선으로 고려하는 것은 물론, 지구 생태계에 영향을 주지 않고 기존 및 신규 에너지원 간의 균형을 유지해야 한다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 애플리케이션, 3D익스피리언스 랩(3DEXPERIENCE Lab), 다쏘시스템 재단을 통해 산업과 혁신가들이 미래의 청정 에너지를 구현할 수 있는 새로운 방법을 촉진하고 있다. 버추얼 트윈은 설루션, 프로세스, 인프라를 물리적으로 구현하기 전에 상상하고, 설계하며, 시뮬레이션 및 테스트하고, 최적화할 수 있는 가능성을 열어주며, 이를 통해 지구에 주는 부담을 줄여준다. 3월 12일부터 시작된 '에너지 익스피리언스'는 오는 4월 30일까지 진행된다. 에너지와 자연을 주제로 한 이번 행사는 다쏘시스템의 '오직 사람이 만들어 나간다(The Only Progress is Human)' 이니셔티브의 일환으로, 사회적·환경적 문제에 대한 인식을 높이고, 건강, 모빌리티, 도시화, 수자원 보존 등 다양한 분야에서 지속 가능한 혁신을 이끌기 위해 가상 세계의 활용을 독려하는 것을 목표로 한다. 다쏘시스템의 빅투아 드 마제리(Victoire de Margerie) 기업 마케팅 및 커뮤니케이션 부사장은 “다쏘시스템은 가상 세계의 힘이 현실의 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 힘을 가지고 있다고 믿으며, 우리는 모든 사람이 이를 가능하게 하는 버추얼 트윈 기술에 접근하고, 영향력을 발휘할 수 있도록 할 것”이라면서, “에너지 익스피리언스는 버추얼 트윈을 통해 청정 에너지 혁신가들이 모두에게 혜택을 주는 설루션으로 인류 발전을 이끄는 방법을 보여준다“고 소개했다.

인텔코리아는 지난 3월 5일 ‘인텔 테크 데이’ 미디어 간담회를 열고, 고성능 AI PC 시대를 맞아 AI 처리 성능을 대폭 강화한 노트북 프로세서인 ‘인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈’를 소개했다. 인텔은 올해 AI PC 시장의 성장세에 기대를 걸고, 성능과 전력에 중점을 둔 신제품 기반 AI PC를 파트너사와 함께 다수 선보일 계획이다. ■ 정수진 편집장   고성능 AI PC 위한 프로세서 생태계 강화 인텔코리아의 박승재 상무는 “인텔은 훌륭한 AI PC가 훌륭한 PC에서 시작된다고 믿는다. AI PC는 성능과 배터리 수명, 그리고 호환성에 이르기까지 기본적으로 뛰어난 PC여야 한다는 뜻”이라면서, “이를 위해 인텔은 지난 2024년 초 ISV 파트너들과 함께 300개 이상의 AI 기능을 시장에 도입하겠다는 목표를 세웠으며, 현재는 목표치를 넘은 400개 이상의 AI 기능이 CPU(중앙 연산 장치), GPU(그래픽 연산 장치), NPU(신경망 연산 장치) 등 모든 엔진에서 동작하고 있다”고 소개했다. 시장 조사 기관인 IDC는 2025년 글로벌 PC 시장이 전년 대비 4% 성장할 것으로 전망했다. 이는 2022년 이후 최고의 성장률이며, 윈도우 시스템 업그레이드 주기와 AI PC의 등장으로 인한 기술 전환이 주요 원인으로 분석된다. 인텔은 앞으로 18~24개월 동안 AI 기반의 PC 소프트웨어 사용 사례가 더욱 빠르게 증가할 것으로 예상하고 있으며, 2025년이 AI PC 시장에서 매우 중요한 모멘텀이 될 것으로 보았다.  박승재 상무는 “올해 새로 추가되는 PC의 40% 이상이 AI를 지원할 것으로 예상되며, 가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다”면서, “인텔은 다양한 고객 요구를 충족하는 AI PC를 제공하기 위해 생산성, 커뮤니케이션, 콘텐츠 분야를 위한 AI PC 프로세서인 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra)를 선보이고 있다”고 전했다.   ▲ 코어 울트라 신제품과 AI PC 전략을 소개한 인텔코리아 박승재 상무   고성능/고효율 AI PC 위한 코어 울트라 신제품 소개 인텔은 2024년 인텔 코어 울트라 2 시리즈를 발표하면서 노트북 PC용 프로세서인 인텔 코어 울트라 200V(코드명 루나레이크)와 데스크톱 PC용의 200S를 출시했다. 인텔은 CPU, 그래픽, AI 성능을 높인 루나레이크 프로세서를 탑재한 100여 종의 하드웨어가 파트너사를 통해 출시됐으며, 150만 개의 루나레이크 프로세서를 공급했다고 밝혔다. 그리고 지난 CES 2025에서 인텔은 고성능/고효율 AI 노트북을 위한 인텔 코어 울트라 200H 및 HX 시리즈(코드명 애로우레이크)를 발표했다. 콘텐츠 제작, 디자인 및 게임 등의 사용자를 겨냥한 코어 울트라 200H/HX는 개선된 P-코어(성능 코어) 및 E-코어(효율 코어)와 통합 NPU를 통해 AI 가속 성능을 더욱 높였으며, 인텔 아크(Arc) GPU를 내장해 그래픽 및 콘텐츠 제작 성능을 강화한 것이 특징이다. 아크 GPU는 전력, IP, 하드웨어 및 소프트웨어 등 전반적인 영역에서 개선을 이뤘다. 이를 통해 최신 그래픽 기술과 AI 가속 성능을 갖추고 가격 대비 성능을 높였다는 것이 인텔의 설명이다. ‘신 앤 라이트(thin and light)’ 고성능을 추구한 코어 울트라 200H 시리즈는 최고 16코어를 탑재해 이전 세대 H 시리즈 프로세서보다 최고 22% 개선된 게이밍 성능, 최고 17% 향상된 싱글스레드 성능, 19% 향상된 멀티스레드 성능을 지원하며, 플랫폼 기준 최대 99TOPS의 AI 처리 성능을 제공한다. 개선된 업스케일링 기술인 XeSS 2를 탑재해 게임에서 레이트레이싱이 향상됐다. “와트 당 성능 또한 업계를 선도하며, 특히 28W~45W 전력 구간에서 성능이 높다”는 것이 박승재 상무의 설명이다. 노트북에서 데스크톱 급의 성능을 제공하는 것이 목표인 코어 울트라 200HX 시리즈는 최고 24코어를 탑재해, 전 세대 HX 시리즈 프로세서 대비 최고 41% 향상된 멀티스레드 성능과 10% 향상된 싱글스레드 성능을 지원한다.   ▲ 인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈는 고성능 AI PC 노트북 시장을 겨냥한다.   파트너 생태계 통해 AI PC 시장 주도할 계획 박승재 상무는 “가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다. 인텔은 클라이언트부터 에지, 데이터센터에 이르기까지 ‘인텔 AI 인사이드’ 전략을 통해 소비자와 기업이 AI의 가치를 실현할 수 있도록 노력하고 있으며, AI가 내장된 인텔 코어 울트라 기반의 디바이스는 PC 카테고리 전반에서 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 전했다. 또한, 인텔은 최근 ‘배틀 메이지’로 알려진 인텔 아크 B 시리즈 그래픽 카드를 공식 출시했다. 특히 아크 B580 모델은 경쟁사가 제대로 공략하지 못한 시장을 타깃으로 우수한 가격 대비 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다. 박승재 상무는 “최신 그래픽 기술과 AI 가속 기능을 포함하여 게이머들의 긍정적인 반응을 얻었으며, 앞으로도 이 분야에도 투자를 이어갈 것”이라고 밝혔다. 인텔은 노트북에서 데스크톱 및 워크스테이션까지 폭넓은 제품 포트폴리오를 구축하며 지속적인 혁신을 이끌어 나간다는 전략이다. 하드웨어와 소프트웨어의 균형 잡힌 플랫폼을 위해 ISV 파트너들과 협력을 진행하면서, 올해 100 종 이상의 코어 울트라 200H/HX 기반 AI 노트북을 국내 시장에 출시한다는 계획이다. 또한, 연말에는 18A 공정 기반의 ‘팬서레이크’ 프로세서를 선보일 예정이다. 이번 테크데이에서는 인텔의 최신 AI PC용 프로세서가 탑재된 삼성전자 갤럭시 북5 프로, LG전자 그램 프로를 포함해 델, 레노버, 에이서, 에이수스, HP, MSI의 노트북 신제품이 공개됐다. 그리고 게이밍 성능, 영상 트랜스코딩, 실시간 동영상 자막 생성 등의 시연을 통해 인텔 AI PC의 성능을 소개했다.    ▲ 코어 울트라 200H/HX 시리즈를 탑재한 AI PC 제품이 다수 선보일 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 치과 확산으로 치과용 CAD/CAM 시장이 AI  기술과 융합, 성장이 기대되고 있다.(이미지 출처 : 이마고웍스)   디지털 기술과 미용 치과 수요 증가에 힘입어 글로벌 치과용 CAD/CAM (캐드캠) 시장이 고속 성장세를 보이고 있다. 시장조사기관인 포춘비즈니스인사이트(Fortunebusinessinsights )에 따르면 2024년 전 세계 치과용 CAD/CAM 시장은 약 21억 7천만 달러 규모로 추산되며, 2032년까지 46억 1천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 연평균 성장률은 9.8%에 달할 것으로 추정된다. CAD/CAM시스템은 정밀한 보철물 제작을 가능하게 하며, 치료 시간 단축과 정밀도 향상으로 치과 진료의 패러다임을 변화시키고 있다. 특히 원데이 치아 복원 치료를 가능케 하는 체어사이드(Chairside) 시스템은 환자 만족도와 치과 진료 효율성을 동시에 높이는 솔루션으로 주목받고 있다. 시장 확대의 주요 요인으로는 ▲디지털 치과 기술의 확산 ▲미용 보철물 수요 증가 ▲체어사이드 시스템의 보급 확대 등이 꼽힌다. 미국에서는 매년 수천만 개의 크라운 및 임플란트 보철물이 제작되며, 투명 교정기, 베니어 등 심미 치료 수요도 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라 고성능 구강 스캐너, CAD 소프트웨어, 밀링 머신에 대한 수요 역시 동반 상승하고 있다. 또한 코로나19 이후 감염 예방 및 빠른 진료가 중요해지면서, 디지털 방식의 비접촉 진단 및 수복 솔루션이 더욱 각광받고 있다. 체어사이드 시스템은 환자가 병원을 여러 번 방문하지 않고 한 번의 시술로 보철물을 완성할 수 있게 해주는 핵심 기술로 자리잡고 있다. 현재 치과용 CAD/CAM 시장은 Dentsply Sirona(덴츠플라이 시로나), Align Technology(얼라인 테크놀로지), Institut Straumann AG(스트라우만) 등 글로벌 리더들이 주도하고 있다. 이들 기업은 고급 CAD/CAM 소프트웨어와 광범위한 장비 라인업을 갖춘 포괄적인 제품 포트폴리오를 바탕으로 시장 확장을 가속화하고 있다. 덴마크의 3Shape(쓰리쉐이프) A/S는 2021년 CAD 소프트웨어 '3Shape Dental System'을 출시하면서, 실시간 커뮤니케이션 기능과 자동 상태 업데이트 타임라인 등으로 디지털 워크플로우를 강화했다. 이외에도 핀란드의 PLANMECA(플랜메카) OY, 터키의 예나덴트(YENADENT), 미국의 Axsys Dental Solutions 등도 고정밀 밀링 장비 및 전문 소프트웨어를 앞세워 시장 영향력을 확대하고 있다. 국내 기업 중에서는 메디트(Medit)가 주목할 만하다. 메디트는 고성능 구강 스캐너를 기반으로 글로벌 시장에서 빠르게 점유율을 확대하고 있으며, 클라우드 기반 진단 플랫폼, 모바일 연동 소프트웨어 등으로 디지털 치과 솔루션의 혁신을 이끌고 있다. 또한 의료영상, 3D프린팅, AI, 디지털 트윈 등과 결합하여 이마고웍스, 메디컬아이피 등 국내 업체들도 성장을 지속하고 있다.    고성능 CAD/CAM 시스템의 높은 가격은 여전히 시장 확산의 걸림돌이 되고 있다. 또한 많은 국가에서 치과 치료에 대한 보험 적용 범위가 제한적이기 때문에 소비자의 직접 비용 지출이 필요하다. 이에 따라 주요 기업들은 가격 경쟁력을 갖춘 보급형 제품 개발과 함께 신흥국 진출 전략을 강화하고 있다. 향후 치과용 CAD/CAM 시장은 단순한 장비 판매를 넘어, 구강 스캐너-디자인 소프트웨어-밀링 장비-보철물 제작- 3D프린팅까지 하나의 디지털 생태계로 통합하는 전략이 핵심이 될 것으로 보인다. 여기에 인공지능 기반 자동 설계, 클라우드 협업 플랫폼, 원격 진단 기술 등 신기술 접목이 가속화되면서 더욱 성장할 것으로 기대되고 있다.

젠하이저는 자사의 천장형 마이크 ‘팀커넥트 실링 시리즈’가 영상 설루션 전문 기업 에이보닉(Avonic)의 스마트 카메라 컨트롤 소프트웨어와 호환되어 영상과 음향이 결합된 통합 설루션을 제공한다고 발표했다. 네덜란드에 본사를 둔 에이보닉은 PTZ(팬·틸트·줌) 카메라 등 영상 장비를 제조하는 기업이다. 이번에 공개된 통합 설루션은 젠하이저의 천장형 마이크가 감지한 음성 데이터를 에이보닉의 AI 기반 소프트웨어 ‘캠디렉터 보이스 트래커(CamDirector Voice Tracker)’가 실시간 분석해 발언자의 위치를 파악하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 에이보닉의 PTZ 카메라인 ‘CM70’ 및 ‘CM90’이 자동으로 발언자를 추적하며 최적의 구도로 화면을 구성한다. 이 통합 시스템은 기업 및 교육기관 등에서 보다 몰입감 있는 커뮤니케이션 환경을 조성한다. 사용자는 별도의 조작 없이 협업에 집중할 수 있으며, 음성 추적과 영상 전환이 자동으로 이루어져 더욱 효율적인 소통이 가능하다. 특히, 원격 참가자들에게도 선명한 오디오와 영상 품질을 제공해 하이브리드 업무 환경과 온라인 강의 등에 최적화되어 있다.     젠하이저의 팀커넥트 실링 시리즈는 ‘TCC 2’ 및 ‘TCC M’ 등으로 구성되며, 지능형 빔포밍 기술을 활용해 실시간으로 소리의 방향을 감지하고 조정해 언제나 균일한 음질을 제공한다. 또한, 천장 설치형 디자인으로 테이블 위 마이크나 케이블이 필요 없어 깔끔한 공간 구성이 가능하며, 다양한 회의실 환경에 유연하게 배치할 수 있다. 특히, 천장 타일과 조화를 이루는 세련된 디자인은 실내 인테리어와 자연스럽게 어우러진다. 젠하이저의 찰리 존스(Charlie Jones) 비즈니스 커뮤니케이션 파트너십 담당은 “팀커넥트 실링 시리즈는 가장 정교한 오디오 기술을 제공하는 만큼, 이를 뒷받침할 최상의 파트너를 찾는다”면서, “에이보닉의 캠디렉터는 마치 전문 감독이 있는 것처럼 카메라 앵글을 자동으로 조정해 참가자들 간 원활한 회의를 지원하는 완벽한 소프트웨어”라고 말했다.

팀뷰어가 구글 미트(Google Meet)와 통합한다고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 구글 미트의 화상 회의 플랫폼을 벗어나지 않고도 팀뷰어를 활용해 원격 지원을 받을 수 있게 된다. 하이브리드 근무 환경이 확산됨에 따라, 기업과 IT 팀은 기술적 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있는 설루션이 필요해졌다. 팀뷰어는 “구글 미트와의 이번 통합이 이러한 요구를 충족하며, 기업들이 선호하는 화상 회의 플랫폼에서 직접 IT 지원을 받을 수 있도록 한다”고 소개했다. 구글 미트는 모든 규모의 기업이 일상 업무에서 활용할 수 있는 업무 커뮤니케이션 플랫폼이다. 이번 팀뷰어 통합으로 원격 접속 및 문제 해결 기능이 추가되면서, 구글 미트를 사용하는 기업은 별도의 앱이나 도구를 전환할 필요 없이 플랫폼 내에서 직접 IT 지원을 받아 기술 문제를 해결할 수 있다. ‘팀뷰어 리모트 컨트롤(TeamViewer Remote Control)’ 애드온을 이용하면 구글 미트 회의 중 별도 설치 없이 바로 원격 지원 세션을 시작할 수 있다. 지원 부서는 웹 브라우저를 통해 즉시 세션에 연결할 수 있으며, 팀뷰어를 설치하지 않은 사용자도 간단한 자동 다운로드를 통해 쉽게 참여할 수 있다. 이러한 간소화된 접근 방식은 IT 팀이 기존의 채팅, VolP, 화상 통화만으로는 해결하기 어려운 문제를 직접 화면을 보며 신속하게 해결할 수 있도록 도와준다. 특히, 실시간 회의 중에도 원격 지원 세션을 실행할 수 있어 시간을 절약하고 효율적인 협업을 보장하는 것이 이점이다.     팀뷰어는 이번 통합이 사용자의 편의를 최우선으로 고려하면서도 엄격한 보안 기준을 준수한다고 설명했다. IT 전문가는 웹 브라우저를 통해 직접 원격 지원을 제공할 수 있어 빠른 대응이 가능하며, 사용자는 복잡한 설치 과정 없이 자동 설치 프로세스를 통해 간편하게 원격 지원 세션에 참여할 수 있다. 구글 미트용 애드온은 현재 구글 워크스페이스 마켓플레이스를 통해 이용할 수 있다. 팀뷰어의 슈테판 프레스텔(Stefan Prestele) 전략적 제휴 담당 수석부사장(SVP)은 “오늘날 많은 기업이 구글 미트를 커뮤니케이션 도구로 적극 활용하고 있지만, 기술적인 문제가 발생하면 생산성이 저하될 수 있다”면서, “팀뷰어의 강력한 원격 접속 기능을 통합함으로써 여러 앱을 전환할 필요 없이 회의 중에도 즉각적인 IT 지원을 제공하고, 실시간으로 문제를 해결해 복잡한 기술적 이슈를 신속하게 처리하고 보다 원활한 협업을 지원할 것”이라고 전했다. 팀뷰어코리아의 이혜영 대표이사는 “국내에서도 사무실과 원격지에서의 근무를 병행하는 하이브리드 근무 환경이 정착되면서, IT 지원의 중요성이 더욱 커지고 있다”면서, “팀뷰어는 구글 미트와의 통합으로 빠르고 안전한 방식으로 기술 문제를 해결할 수 있으며, 기업들은 기존 워크플로를 방해받지 않고 원활하게 협업할 수 있어 보다 생산적인 업무 환경을 구축하고, 효율을 극대화할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언   요즘 AI(인공지능)에 대한 관심과 활용법에 대한 세간의 논의가 다양하고 사용자의 수도 증가하고 있음은 확실한 대세이다. 그러나 현재 실용화되고 있는 AI에 대한 첫인상과 과거 컴퓨터 & 커뮤니케이션(computer & communication) 기술이 보편화되면서 세간에 도입되는 시점과 유사하지만 매우 다른 현상이 나고 있다는 인식을 받는데, 초기의 사이버 스페이스(cyber space)를 소개할 때가 좀 더 유사한 기억으로 필자에게 다가온다. 하지만 AI 역시 하나의 도구(tool)에 해당하고, 누군가가 자본을 투자해서 만들어진 인간의 작품이며 동시에 경제활동에 거래하는 상품이라는 것에서 복합적인 인상을 주고 있다. 이러한 복합적인 인상을 AI라는 용어에 대비되는 필자 자신의 신조어인 NI(Natural Intelligence, 자연지능)라는 용어로 비교해서 의견을 제시해 보고자 한다.   현재 시중에 소개된 AI의 종류로 드러난 AI 상품의 특징 AI 상품명과 기능을 일일이 소개하지는 않겠다. 그러나 이들의 공통점은 결국 동일한 과정을 거쳐서 상품으로서 완성도를 구현했다는 것이다. 즉 머신러닝 기법에 의해서 구현한 상품들이다. 여기서 정확하게 이해해야 하는 것은 세 가지다. 머신러닝을 수행할 수 있는 High Quality Low Data Base가 존재하는 경우 인문학을 통해서 품질(quality) 판정 기준이 명확하게 정의된 분야인 경우 이상의 두 가지가 기준 언어(영어)로 작성된 충분한 양의 텍스트 자료가 구비되어 있어서 머신러닝이 가능한 준비가 되어 있다. 현재 AI 기능을 사용한 경험이 있는 경우 이 세 가지 제시사항을 이해할 것이다. 그러면 왜 이러한 세 가지를 제시하는가? 지금 세간의 AI에 대한 평가는 수 년 내로 AI 사용자가 폭발적으로 증가하고, 현재보다 제공되는 기능도 매우 확장될 것으로 예상하고 있다. 필자는 이런 예상에 대해서 반대 의견을 갖지는 않지만, 앞에서 제시한 세 가지 의견을 기준으로 판단할 때 결국 웹 브라우저, 포털 서비스, 검색 서비스 내지 각종 SNS와 같이 유사한 기능의 AI 상품들이 시장에서 경쟁할 것이라는 예상을 지울 수 없다. 동시에 지금도 사회적으로 고급 인적자원의 공급이 이루어지지 않아서 사회 활동에 차질이 있는 부분의 경우는, 획기적인 투자가 없다면 지금 현실화되어 있는 경우와 같은 수준의 AI 기능을 사회적으로 제공될 수 없다는 것을 예상할 수 있다. 그 대표적인 예가 고도로 훈련된 전문 기술 인력이 있어야 사용과 운영 성과를 얻을 수 있는 CAD/CAM/CAE/CAT 시스템이다. 많은 사람이 CAD 시스템이다 또는 CAM 시스템이다라고 언어적인 표현을 하면 아직도 단일 기능·단일 목적의 수단으로 이해한다. 아주 쉽게 말해서, 구인·구직 사이트를 보면 경력자에 대한 구인·구직 내용에 ‘오토캐드 사용 가능자’, ‘카티아 사용 가능자’ 식으로 표현되고 있다. 구직자든 구인자든 이렇게 조금은 부정확한 측면이 있는 표현을 사용하는 것이 현재 우리의 여건인데, 정확한 표현은 ‘오토캐드 사용 XXX 설계 및 YYY 개발 프로세스 숙련자’가 될 것이다. 그래서 통상 ‘오토캐드 사용 가능 XXX 설계 유경험자’, ‘YYY 개발 유경험자’ 식으로 표현하고 있다. 그러나 실제로 구인자의 입장에서 필요한 인력은 정확히 표현해서, ‘오토캐드는 능숙하게 사용하고 필요 시 최적의 업무 환경에 부합하는 오토캐드 사용자 환경을 스스로 구성해 낼 수 있으면서 동시에 설계 업무 프로세스와 여기서 사용하는 모든 전문 용어와 특별한 문서양식 및 의사결정 기준을 정확히 이해하고 활용할 수 있는 훈련된 인력’이라는 것을 의미한다. 다시 말해서 이렇게 훈련된 전문 인력이 사실 우리 산업계에는 분야별로 매우 부족한 것이 현실이며, 동시에 이러한 부족 인력의 대안으로 손쉽게 AI를 사용하는 것을 생각하기 쉽고 나름 유의미한 AI의 확대 적용이라고 판단이 가능하다. 그러나 이렇게 유의미한 AI의 사용 확대 영역이 CAD/CAM/ CAE/CAT 시스템 사용 영역인데, 아쉽게도 AI를 적용하기 위한 개발 단계의 전제조건인 앞서 제시한 세 가지 사항에 있어서 어느 한 가지도 현실적으로 각각의 분야별로 준비되어 있는 것이 없다고 봐야 하는 것이 현실이다. 그러면 어떻게 해야 현실적으로 준비되어 있지 않은 세 가지 제시를 극복할 수 있는가 하는 몹시 어려운 과제를 제시해야 한다. 이에 대한 대답으로 필자는, 많은 평가자에게 현실적이지 않다고 평가될 수 있지만, 다음과 같이 제시하고자 한다.   1단계 정의 전문가 업무를 실행에 활용되는 AI는 요즘 유행어로 표현해 한 가지의 디지털 트윈(digital twin)이다.   2단계 정의 전문가용 디지털 트윈인 AI가 존재하고 작동한다고 할 때 반드시 그 원본이 반드시 있어야 하고, 동시에 그 원본은 현실 세계에 존재해야 한다. 따라서 그 원본을 인공지능(artificial intelligence)에 대응하는 표현인 자연지능(natural intelligence, NI)으로 표현하는 전문가 1명 내지 2명 이상으로 구성되는 위원회로 설정된다.   3단계 정의 NI의 AI화는 NI의 실제 활동과 지식 축적 방식 및 축적된 지식 자체를 모두 컴퓨터 시스템으로 이동 복제해야 하는 것이며, 지금까지의 상용화된 AI 제품의 개발 및 구현과는 다른 형태의 AI 개발 방법을 필요로 한다. 이를 실현하는 것은 AI 개발 전문가와 NI의 협동 작업으로만 가능하다. 그 이유는 앞서 제시한 세 가지 전제조건의 특징이 AI 개발에 필요한 기본 정보가 이미 개방된 자료에 해당하는 것을 사용한다는 것이기 때문이다. 하지만, 여기서 거론하고 있는 사례의 경우는 그렇지 못한 경우이고 기초 자료 축적부터 시작이 필요하기에 협업은 필수 조건인 것이다.   이렇게 3단계의 정의를 통해서 CAD/CAM/CAE/CAT 분야에 있어서 AI의 형태와 구현하는 방식을 간단하게 정의해 보았다. 이는 물론 지금도 그리고 앞으로도 현실성이 크게 없을 것이다. 그 이유는 AI도 상품인 이상 개발비를 회수해 상업적인 이익이 발생해야 하는데, 이를 현실화하는 것은 그 시장성에 있어서 충분한 개발비를 회수할 수 있는지 불투명한 경우에 해당하기 때문이다. 따라서 이 분야가 지속적으로 사회적으로 존속해야만 한다고 보면 반드시 성공해야 하는 경우이고, 동시에 이제는 국제적으로 모든 것이 경쟁해야 하는 것이 산업계의 현실인 이상 성공해서 그 유형 효과를 얻을 경우 지금 우리나라가 겪고 있는 중국으로 대표되는 추격을 뿌리칠 수 있는 한 차원 높은 수단으로 작용할 것이다.   맺음말 2025년이면 필자의 기술자 생활이 40년차에 들어간다. 그리고 본격적으로 CAD/CAM 시스템을 업무에 적용해 사용한 것도 1989년부터이니 36년차에 들어간다. 그 동안에 기술자 본연의 업무 영역에서 전문성도 갖추고자 노력했고, 컴퓨터 시스템 전문가로서의 영역도 상당한 깊이의 전문 기술을 습득하고자 노력했다. 그 결과 한때는 유닉스(UNIX) 시스템 및 MS-DOS 환경에서의 시스템 매니저 업무도 했다. 하지만 기술자 전문 영역의 활동이 주인 관계로 윈텔(WINTEL) 기반의 환경으로 단일화된 이후로는 전문적인 컴퓨터 시스템 매니저는 손을 놓았지만 파워 유저인 것은 변함이 없기에 이러한 의견을 문장으로 제시한다. 얼마나 유용한 의견 제시일지는 모르겠지만, 나름 수 십 년간 전문가로서 능력을 계발한 NI의 조언이라고 봐 주길 바란다.   ■ 김충섭 마스터엔지니어의 대표이며 금형기술사로, CAE 기술 지도와 활용 지원 활동을 하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.