구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

국내 기업들이 AI 도입 실험 단계를 지나 본격적인 실행 단계에 접어들었다는 분석이 나왔다. 델 테크놀로지스는 인텔 및 IDC와 공동 발간한 보고서를 통해 아시아태평양 지역의 AI PC와 워크스테이션 도입 현황을 발표했다. 이번 조사는 2025년 10월 아태 지역 IT 및 비즈니스 의사결정자들을 대상으로 진행했다. 보고서에 따르면 국내 응답 기업의 69%는 PC를 구매할 때 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다. 이는 아태 지역 평균인 56%를 웃도는 수치로 아태 지역에서 가장 높은 수준이다. 현재 국내 기업의 AI PC 실제 도입률은 37%로 아태 지역 평균인 48%보다 낮지만, 향후 도입 의지는 강력한 것으로 나타났다. 국내 기업들은 AI PC 도입이 늦어질 경우 발생할 부작용을 경계하고 있다. 응답자의 33%는 도입 지연으로 인해 핵심 인재가 경쟁사로 유출될 수 있다고 우려했다. 운영 비효율 증가와 비용 상승, 시장 주도권 상실에 대한 우려도 아태 지역 평균보다 높게 나타났다. AI PC 파트너를 선정할 때는 보안과 생태계 및 ISV 인증, 총 소유 비용 등을 주요 요소로 고려한다고 밝혔다.     AI PC는 IT 운영과 연구 개발, 고객 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대를 받고 있다. 특히 국내 기업은 고객 서비스 분야에서 AI PC의 영향력을 아태 지역 평균보다 11.9%포인트 높은 32%로 예상했다. 이미 AI PC를 도입한 아태 지역 기업들은 일반 PC 사용 시보다 생산성이 30% 향상됐으며, 직원 1명당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 줄이는 효과를 거둔 것으로 조사됐다. 한편, 워크스테이션은 고성능 AI 작업을 위한 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 아태 지역 응답자의 97%는 AI 및 머신러닝 모델 활용에 필요한 고성능 설루션으로 워크스테이션을 꼽았다. 국내 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 늘어날 것으로 내다봤다. 현재 국내 기업 절반 이상은 데이터 준비와 모델 미세 조정 등 고난도 작업에 워크스테이션을 활용하고 있다. 델은 AI PC와 워크스테이션이 일상 업무부터 전문 워크로드까지 처리하는 ‘AI 컴퓨팅 연속체’의 중심축 역할을 한다고 진단했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI PC와 워크스테이션은 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 열어가는 핵심 플랫폼”이라면서, “업무 현장에 밀착된 AI PC와 고성능 연산을 담당하는 워크스테이션의 상호 보완적인 결합을 통해 기업은 보안을 강화하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것”이라고 말했다.

CAE 전문 기업인 에스브이디가 ‘MSC 소프트웨어 파트너 커넥트 2026’ 행사에서 두 개 부문의 상을 받았다고 밝혔다. 에스브이디는 한국과 아세안, 태평양 지역 파트너사가 모인 이번 행사에서 ‘올해의 최우수 파트너상’과 ‘올해의 최우수 영업상’을 수상했다. 이번 행사는 케이던스 디자인 시스템즈의 일원이 된 MSC 소프트웨어 포트폴리오를 중심으로 활동하는 파트너사들이 협업과 비즈니스 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 특히 MSC 소프트웨어가 케이던스 산하 시스템 디자인 및 해석 조직의 핵심 CAE 포트폴리오로 통합된 이후의 성장 방향을 논의하는 자리로 진행됐다. 에스브이디는 공식 발표 세션에도 참여해 기술력을 공유했다. 성공 사례 세션에서 에스브이디 CAE팀 임찬혁 과장은 고객사의 MSCOne 마이그레이션 프로모션 수행 과정과 성과를 아시아·태평양 지역 파트너사들에게 소개했다. 이어진 파트너 어워드에서 에스브이디는 법인 부문 최우수 파트너로 선정됐으며, 개인 부문에서는 CAE팀 송원준 차장이 최우수 영업상을 받았다. 에스브이디는 2024년 우수 파트너 선정과 2025년 아시아 지역 최고 실적 파트너 수상에 이어 3년 연속으로 성과를 인정받게 됐다. 송원준 차장은 “고객의 신뢰와 동료들의 노력으로 의미 있는 성과를 거두었다”면서, “앞으로도 케이던스와 협력해 국내 CAE 시장에서 높은 수준의 기술과 서비스를 제공하겠다”라고 말했다. 에스브이디는 “이번 수상을 바탕으로 케이던스 글로벌 파트너 생태계 안에서 입지를 강화하고, 국내 제조 및 엔지니어링 산업의 디지털 혁신을 지원할 계획”이라고 전했다.  

데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스가 젠북(Zenbook) 신제품 발표 행사를 통해 ‘Design You Can Feel’을 테마로 새로운 젠북 라인업과 디자인 철학을 공개했다. 젠북의 슬로건인 ‘Design You Can Feel’은 디자인을 시각적 감상을 넘어 소재와 완성도, 사용 경험까지 확장한다는 의미다. 에이수스는 젠북 라인업을 휴대성과 장시간 사용성을 강화한 젠북 A(Zenbook A), 듀얼 스크린 기반의 젠북 DUO(Zenbook DUO), 초슬림 디자인을 강조한 젠북 S(Zenbook S) 등 세 가지 시리즈로 구성했다. 이를 통해 다양한 사용자 요구를 충족할 계획이다. 에이수스의 프리미엄 노트북 경험과 디자인 철학을 공유하는 자리로 마련된 이번 신제품 발표 행사는 젠북 라인업의 소재 혁신과 사용자 경험을 직접 체감할 수 있도록 전시와 체험 중심으로 구성했다. 행사장에는 젠북 A 데모존을 마련했고 젠북 S, 젠북 DUO, 비보북 S(Vivobook S), 프로아트(ProArt) 시리즈 등 다양한 제품군과 부품도 전시했다. 이를 통해 참석자들이 제품 디자인과 주요 기능을 직접 확인할 수 있도록 했다. 세라믹의 단단함과 알루미늄의 가벼움을 결합한 세랄루미늄(Ceraluminum) 소재를 체험하는 인터랙티브 존도 마련했다. 세랄루미늄은 소재다. 가벼우면서도 내구성이 높고 스크래치에 강하다. 체험존에서는 터치 방식으로 소재의 질감과 내구성을 직관적으로 확인할 수 있었다.     에이수스는 AI PC 시대를 대비한 전략 방향도 공유했다. 에이수스는 AI PC를 컴퓨팅 환경의 구조적 전환으로 보고, 클라우드와 온디바이스 AI를 결합한 새로운 PC 경험을 확대하고 있다. 퀄컴, AMD, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아 등 파트너와 협력해 AI 기반 컴퓨팅 경험을 제공한다는 전략이다. 에이수스의 피터 창(Peter Chang) 아시아태평양(APAC) 총괄 지사장은 지역 성과와 AI PC 전략을 소개했다. 에이수스는 지난해 아태지역 컨슈머 노트북 시장 점유율 21%를 기록했다. 한국을 포함한 주요 시장에서 전년 대비 40% 이상의 성장세를 이어가고 있다. 피터 창 지사장은 “AI는 일시적인 기술 트렌드가 아니라 사람들이 일하고 배우고 생활하는 방식을 변화시키는 전환점”이라며, “에이수스는 강력한 R&D 역량과 산업 파트너십을 기반으로 사용자에게 의미 있는 AI PC 경험을 제공하는 방향으로 제품 전략을 확장하고 있다”고 설명했다. 에이수스 코리아 잭 황(Jack Huang) 지사장은 한국 시장 성장 전략을 발표했다. 올해 한국 진출 20주년을 맞은 에이수스 코리아는 AI 혁신을 기반으로 성장을 가속화할 방침이다. 퍼스트 무버 전략, 심리스 채널 경험, 사용자 중심 커뮤니케이션, 우수한 A/S 등 네 가지 전략 축을 중심으로 추진한다. 잭 황 지사장은 “한국 시장은 글로벌 PC 브랜드가 경쟁력을 증명해야 하는 중요한 시장 중 하나”라며, “젠북을 중심으로 프리미엄 노트북 경험을 강화하고 국내 소비자에게 혁신적인 AI PC 경험을 제공해 나갈 것”이라고 말했다. 이어 “2026년에는 전체 비즈니스 30% 성장을 목표로 게이밍 세그먼트 리더십을 더욱 공고히 하겠다. 또한 AI PC 카테고리에서 15% 시장 점유율 달성을 추진할 계획”이라고 덧붙였다. 에이수스 코리아 애니 리(Annie Lee) 제품 매니저는 젠북의 디자인 철학을 소개했다. 애니 리 매니저는 “‘Design You Can Feel’은 디자인을 보는 것을 넘어 실제 사용 경험 속에서 체감되는 가치로 확장하는 철학”이라고 설명하면서, 젠북의 핵심 가치인 프리미엄 디자인과 성능을 이어갈 것이라고 강조했다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 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.

HP 코리아가 강용남 신임 대표를 선임했다고 밝혔다. 강 신임 대표는 HP 코리아의 한국 비즈니스를 총괄하며, AI 기반 PC와 차세대 프린팅 설루션을 중심으로 기업 및 소비자 시장 전반에서의 경쟁력 강화에 나설 예정이다. 특히 AI와 클라우드 기반의 업무 환경 전환이 가속화되는 가운데, 생산성과 보안을 강화하는 통합 설루션 전략을 본격 추진할 계획이다.     강용남 대표는 글로벌 IT 업계에서 25년 이상의 경력을 쌓은 리더로, 한국 및 아시아태평양 지역 전반에서 컨슈머 및 커머셜 비즈니스를 이끌며 지역 전략, 운영, 성장 전반을 총괄해 왔다. 또한 테크놀로지 산업 전반에서 디지털 전환과 서비스 기반 비즈니스 혁신을 주도한 경험을 보유하고 있다. 특히 강 대표는 과거 HP 코리아에서 프린팅 및 퍼스널 시스템즈(PPS) 그룹 임원으로 재직하며 커머셜 영업 전략을 이끈 바 있다. HP는 강 대표가 가진 조직 및 한국 시장에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 전략적 우선순위에 대한 안정적인 실행과 빠른 조직 안착이 가능할 것으로 기대하고 있다. 강용남 대표는 “AI가 업무 환경을 재편하고 있는 지금이야말로, HP 코리아가 그동안 축적해 온 강점을 바탕으로 변화를 더욱 가속화해야 할 시점”이라며, “HP의 ‘미래의 업무(Future of Work)’ 비전을 기반으로 강력한 실행력과 가시적인 성과에 집중하고, AI PC와 차세대 프린팅 설루션을 통해 고객의 생산성과 보안을 한 단계 끌어올리는 동시에 한국 시장에서 HP의 리더십을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. HP의 마이클 보일 아시아·태평양 지역 수석 부사장 겸 대표이사는 “강용남 대표를 HP 코리아의 새로운 리더로 맞이하게 되어 매우 기쁘다”며, “강 대표는 한국 시장에 대한 깊은 이해와 글로벌 IT 산업 전반에 걸친 폭넓은 경험을 바탕으로, HP 코리아의 지속 가능한 성장과 시장 리더십 강화를 이끌 실행력을 갖춘 리더”라고 밝혔다.

아비바가 HD한국조선해양과의 파트너십을 강화하고 디지털 기반의 안정적인 설계 환경 운영 및 고도화 지원에 나선다고 밝혔다. 아비바와 HD한국조선해양은 이를 위해 ‘아비바 마린(AVEVA Marine)’ 및 ‘아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management, 이하 AIM)’ 설루션에 대하여 HD현대 조선 부문 3사(HD한국조선해양·HD현대중공업·HD현대삼호)와 통합 공급계약을 체결했다. HD현대 조선 부문 3사는 디지털 기반의 설계 및 생산 시수 절감과 글로벌 조선소 간 협업을 강화하기 위해, 아비바와의 전략적 기술지원 계약 체결을 지난해 말 완료했다. 아비바는 이번 계약을 바탕으로 HD현대 산하의 조선사들에 대해서 기존 설계 시스템에 대한 지속적인 고도화 작업을 수행해 나갈 계획이다. 아비바는 2022년 부산에 개소한 조선·해양기술 연구소(AVEVA Marine Center of Excellence) 조직을 기반으로, HD한국조선해양의 현장 요구사항을 반영한 최신 설계 환경을 개발하고 있으며, 이를 단계적으로 제공할 예정이다. HD한국조선해양은 이러한 협력을 통해 기존의 설계 효율과 안정성을 개선하고, 향후 미래 비즈니스에 대한 적극적 대응전략의 일환으로 설계 환경 고도화 가능성에 대한 기술적 검토를 실시할 계획이라고 밝혔다. 조선·해양 전문 설계 기술을 기반으로 한 통합 설계 환경은 기존에 분리되어 있던 조선 설계 각 단계를 하나의 환경에 연계함으로써 설계 품질과 협업 효율을 높이는 것을 최우선 목표로 한다. HD현대와 오랜 파트너십을 유지하며 디지털 설계 환경조성에 협력해온 아비바는 엔지니어링, 운영, IT 전반의 데이터 사일로를 제거하고 원활하게 협업하게끔 하는데 조력한다. 이를 통해 고객은 자산 라이프사이클 전반에서 성과 향상, 탄소 효율성 제고, 실행 가능한 산업 인텔리전스를 실현할 수 있다.     HD한국조선해양의 유영웅 상무는 “설루션 적용으로 설계 환경 고도화와 전체 프로세스 혁신이 기대된다”며, “양사간 파트너십을 통해 조선·해양 산업의 새로운 패러다임을 제시할 것”이라고 말했다. 아비바의 크리스 리(Chris Lee) 아시아태평양 총괄 수석부사장은 “아비바와 HD한국조선해양은 업계를 선도하는 설계 시스템을 공동 개발하며 20년 이상 디지털 조선 혁신의 최전선에서 협력해 왔다”면서, “아비바의 설계 시스템을 기반으로 한 이 협력은 조선 및 해양 분야의 전체 가치 사슬을 지원함으로써 고객이 자산의 전체 수명 주기에 걸쳐 더 큰 효율과 지속 가능성을 달성하는데 중요한 역할을 담당한다”고 말했다.