AI 에이전트, 제조업 현장의 새로운 동반자 2025년은 AI 에이전트가 기업 현장에 본격 도입되는 원년이 될 전망이다. 가트너(Gartner)는 AI 에이전트가 사람의 직접적인 안내 없이 복잡한 기업 업무를 수행할 수 있는 기술로 부상하며, 2025년 글로벌 기업의 AI 도입률이 지난 해의 55%에서 75%로 급격히 증가할 것으로 예측했다. 이에 따라 AI 에이전트는 실험적 도입 단계를 넘어 실제 비즈니스 현장에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리매김하고 있다. 특히 제조업 분야에서 AI 에이전트의 활용 가능성은 매우 크다. 인구 고령화와 생산 가능 인구 감소, 숙련공 부족이라는 구조적 문제에 직면한 한국 제조업에 AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어 지능형 의사결정 파트너로서 새로운 역할을 제공할 수 있다. 인더스트리 5.0 패러다임에서 강조하는 인간과 기술의 협업 관점에서 볼 때, AI 에이전트는 이어질 미래 제조업 혁신의 핵심 동력이 되고 있다.   스마트제조 2.0과 AI 에이전트의 융합 한편, 한국 정부가 추진 중인 '스마트제조 2.0' 정책과 AI 에이전트 기술의 융합은 제조 현장에 혁신적 변화를 예고한다. 기존의 스마트 공장이 사물인터넷(IoT)과 빅데이터 중심의 자동화에 초점을 맞췄다면, 앞으로는 AI 에이전트가 적용된 차세대 스마트 공장을 통해 자율 판단과 최적화가 가능한 지능형 생산 시스템으로 진화할 것이 기대된다. AI 에이전트가 본격적으로 도입되면 생산 계획 수립, 품질 관리, 예지 정비, 공급망 최적화 등 제조업의 핵심 영역에서 24시간 실시간 모니터링과 의사결정이 가능해진다. 예를 들어, 생산 라인의 실시간 데이터를 분석하여 품질 이상 징후를 조기에 감지하고, 자동으로 생산 파라미터를 조정하거나 설비 정비 일정을 최적화할 수도 있다. 또한, AI가 수요 예측과 재고 관리를 연동하면 적정 재고 수준을 유지하면서도 고객 맞춤형 생산을 더욱 효율적으로 수행할 수 있다.   사람과 AI의 협업이 만드는 제조 혁신 생태계 그러나 한국 제조업이 당면한 큰 과제는 숙련공 부족과 생산 인구 감소다. AI 에이전트는 이러한 구조적 문제에 대한 현실적인 해결책이 될 수 있다. 반복되고 위험 부담이 큰 작업은 AI 에이전트가 담당하고, 근로자는 창의적 사고와 복합적인 판단이 요구되는 고부가가치 업무에 집중하는 환경을 만들 수 있다. 중요한 것은 단순히 인력을 대체하는 것이 아니라, 인간과 AI의 협업 모델을 구축하는 것이다. AI 에이전트가 데이터 분석과 최적화 방안을 제시하면, 현장 전문가들은 이를 바탕으로 전략적 의사결정과 예외 상황 대응 등 고차원의 역할을 맡게 된다. 이는 기존 인력의 역량 강화와 동시에 새로운 일자리 창출로도 이어질 수 있다. 아울러 정부의 AI 인재 양성 정책과 연계하여, 제조업 종사자 대상의 AI 리터러시 교육과 디지털 역량 강화 프로그램의 확대도 중요하다. 이는 현장에서 AI 에이전트와 협업할 수 있는 숙련 인력 확보로 이어지며, AI 에이전트의 개발·운영·유지보수 등 새로운 고급 일자리 창출에도 기여할 전망이다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부 이사로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고,행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야의 취재기자로도 활동 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

팀뷰어가 중소기업의 AI 도입 및 활용 현황을 조사한 ‘인공지능 기회 보고서’를 발표했다. 이 보고서에 따르면, 중소기업은 빠르게 AI를 도입하고 있지만, 활용 성숙도 측면에서는 여전히 해결해야 할 과제가 있는 것으로 나타났다. 이번 보고서는 중소기업 의사결정자 427명을 포함한 전 세계 1400명의 비즈니스 리더를 대상으로 실시됐다. 조사 결과, 중소기업 응답자의 72%가 스스로를 AI 전문가라고 인식하면서도 95%는 AI를 효과적으로 활용하기 위해 추가 교육이 필요하다고 답했다. 스스로 평가하는 성숙도 수준과 관계 없이 AI는 이미 중소기업의 핵심 어젠다로 자리 잡고 있으며, 그 활용은 IT 인력에만 국한되지 않는다. 중소기업 리더의 86%는 IT 팀 외 직원들의 AI 도구 활용에 긍정적인 입장을 보였다. 그러나 실제로는 중소기업 응답자 3명 중 1명만이 AI를 매일 사용하고 있으며, 주 1회 이상 사용하는 비율은 16%에 불과해 사용은 보편화되어 있지만, 활용 빈도는 낮은 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 중소기업은 대기업보다 더 높은 AI 성숙도를 보고하고 있다. 대기업의 단 22%만이 자사 AI 활용 수준을 ‘매우 성숙하다’고 평가한 반면, 중소기업 의사결정자 35%가 그렇다고 응답했다. AI를 도입하지 않을 경우 발생할 위험에 대한 우려도 제기되었다. 중소기업 의사결정자의 28%는 자동화 기회 상실로 인한 운영비 증가를 가장 큰 문제로, 전체 응답자의 26%는 경쟁에서 뒤처지는 것을 가장 크게 우려로 꼽아 우선순위가 다르게 나타났다. 중소기업 리더들은 AI의 잠재력에 대해 여전히 낙관적인 전망을 보였다. 응답자의 72%는 AI가 100년 만의 가장 큰 생산성 향상을 이끌 것으로 기대했으며, 76%는 AI가 비즈니스 성과 개선에 필수적이라고 답했다. 70%는 AI가 부모세대나 돌봄 제공자(간병인 등)의 일자리 기회 확대에도 기여할 것으로 평가해 AI의 사회적 가치에도 주목하고 있다. 하지만 여전히 역량 격차는 남아 있다. 중소기업 응답자의 72%는 스스로를 AI 전문가로 평가했지만, 95%는 효과적으로 활용하기 위한 추가 교육이 필요하다고 답했다. AI 성숙을 저해하는 주요 장애 요인으로는 교육 부족과 보안 문제가 꼽혔다. 38%는 교육 부족을 발전의 주요 걸림돌로 지목했고, 74%는 데이터 관리 리스크를 우려했으며, 65%는 보안 프레임워크 내에서만 AI를 사용한다고 밝혔다. 특히 77%는 회사 내 미승인 AI 도구 사용과 같은 위험을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다고 인식하고 있다. 인프라도 주요 과제로 지적되었다. 중소기업 의사결정자의 47%는 AI를 원하는 속도로 빠르게 확장할 수 있는 시스템이 갖춰지지 않았다고 답했다. 반면, 75%는 향후 12개월 내 AI 투자를 확대할 계획이라고 했으며, 4명 중 3명은 향후 6~12개월 내 투자 증가를 예상해 단순한 도입 단계에서 벗어나 보다 고도화된 AI 구현 단계로 전환하려는 의지를 보여줬다. 한편, 팀뷰어는 ‘팀뷰어 인텔리전스(TeamViewer Intelligence)’를 통해 중소기업이 AI 접근성 확보를 넘어 실질적인 운영 전반에 효과적으로 AI를 적용할 수 있도록 도울 것이라고 전했다. 팀뷰어 인텔리전스는 IT 팀을 위한 세션 인사이트와 분석 기능에 더해, 새롭게 선보인 ‘팀뷰어 코파일럿(TeamViewer CoPilot)’으로 중소기업이 겪는 AI 관련 격차 해소를 지원한다. 팀뷰어 코파일럿은 원격 지원 세션에 내장된 디지털 어시스턴트로, IT 담당자가 도구를 전환하거나 문맥을 놓치지 않고도 집중력을 유지하며 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있도록 돕는다. 담당자는 질문을 하고, 반복 업무를 자동화하며, 상황에 맞는 명확한 안내를 받을 수 있다. 이를 통해 중소기업은 복잡성을 높이거나 추가 리소스를 투입하지 않아도 IT 효율을 높이고, 가동 중단 시간을 줄이며 서비스 품질을 개선할 수 있다. 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 팀뷰어 제품 관리 이사는 “중소기업은 AI 도입에 대한 의지가 강하지만, 초기 도입을 지속가능한 성과로 전환하는 올바른 방법을 여전히 찾고 있는 경우가 많다”며 “핵심은 단순히 도구를 늘리는 것이 아니라, 더 스마트한 통합으로, 자동화, 인사이트, 일관성을 일상 업무에 자연스럽게 녹여내는 설루션이 필요하다. 이번 조사를 통해 중소기업이 이론적 AI가 아닌 실질적인 문제 해결을 위한 AI를 원한다는 점을 확인했다. 팀뷰어는 ‘팀뷰어 인텔리전스’와 같은 실용적 설루션을 통해 실험 단계를 넘어 실행 단계로 나아가고 실질적 성과 향상을 이룰 수 있도록 지원한다”고 말했다. 이혜영 팀뷰어코리아 대표이사는 “팀뷰어는 글로벌 수준의 기술력과 보안 역량을 바탕으로, 한국 시장의 실용적이고 민첩한 비즈니스 환경에 최적화된 설루션을 제공하고자 한다”며 “특히 한국 중소기업이 복잡한 시스템 없이도 안전하게 AI를 도입하고 빠르게 업무 생산성을 높일 수 있도록, 현지화된 기술 지원과 실행 중심의 전략으로 적극 지원하겠다”고 말했다.

CNG TV '자율제조 핵심기술, SDM과 AI의 만남' 방송 Q&A 내용 정리합니다. 일시 : 2025-02-17 16:00 ~ 17:00 출연자 : 박한구 명예회장(한국인더스트리4.0협회) 방송 다시보기 및 발표자료 다운로드  Q&A 정리 1. SDM(Software Defined Manufacturing)과 AI의 개념 및 핵심 기술 관련 질문 ✅ SDM이 기존의 제조 방식과 어떻게 다른가요?    공급기업 의존형해서 하드웨어 벤더와 관계없이 다양한 소프트웨어 도입 ✅ SDM을 적용하면 제조업에서 어떤 실질적인 변화가 생기나요?    종속성을 탈피하여 유연생산을 경제적으로 ✅ AI가 제조업에서 어떻게 활용되며, SDM과 결합될 때의 시너지는 무엇인가요?    사람대신 예측하여 협업하는 모습에서 동일한 설비로 다양한 제품을 소프트웨어로 변경으로  가능 ✅ SDM과 기존 스마트팩토리(Industry 4.0)와의 차이점은 무엇인가요?         H/W, SI 벤더 Free System 구축 ✅ 현재 SDM을 적극적으로 도입한 글로벌 기업의 사례가 있나요?         TESLA, SIEMENS, BOSCH 2. AI 기반 자율제조 트렌드 및 기술 적용 관련 질문 ✅ AI가 제조업에서 품질 관리, 예측 유지보수 등에 어떻게 적용될 수 있나요?            품질 좋은 데이터가 수집저장되고 글로벌 시장에서 검증된 솔루션을 적용해야 가능     스타트업과 Testbed 협업 개발 상호성장 ✅ 자율제조 시스템에서 AI가 결정하는 수준은 어느 정도인가요? (예: 완전 자동화 vs. 인간 보조)      인간보조에서 완전 자동화로 단계적발전 ✅ AI 기반 제조업이 노동시장에 미치는 영향은? (자동화로 인한 일자리 변화)         양질의 일자리 제공 - 운전, 징비 잘에게 분석,판단,조치를 가이드하고, 스스로 제어하도록 지속 협업 노력으로. 지식  근로자 전환 ✅ 디지털 트윈과 AI의 결합이 자율제조에 어떤 영향을 미치나요?     인간에게 보조에서 더 정확한 예측 정도향상으로 스스로 자율 공장 제어로 경제적 생산 ✅ 자율생산 공정에서 AI의 판단 오류를 방지하는 방법은 무엇인가요?     지속적인 다양한 시나리오로 학습 능력 3. SDM과 AI 도입의 실질적인 도전과 기회 관련 질문 ✅ SDM과 AI를 도입하려면 기존의 제조업체들은 어떤 준비가 필요할까요?     기존 설비의 소프트웨어를 해석하고 변경가능한 시스템으로 전환하고 디지털 트윈화해야. ✅ SDM과 AI 기술을 도입할 때 기업이 직면하는 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?      OT 운영자, 정비자,관리자, 경영자의 마인드 변화  - 수용성과 신속한 변화와 혁신 ✅ 한국 제조업체가 SDM과 AI 도입을 성공적으로 추진하기 위해 필요한 정부 지원 정책은?    국내 제조업에서 설비는 부품교체하나 제어시스템과 소프트웨어는 도입당시 고집할수ㅈ밖에 없는 상황으로 이분야에 스타트 업 육성하는 정책 필요.  미국 등 SDM 중시하나 우리는 SDA 에 중점 육성하는 틈새시장 공략 ✅ 기업 내 조직 문화와 사고방식은 어떻게 변화해야 하나요?    관료적 하드웨어적 사고에서 소프트웨어 사고 전화 ✅ AI 기반 제조 공장에서 데이터 보안과 사이버 보안은 어떻게 관리해야 하나요?   보안은 온 프러이스에서 퍼브립 클라우드로 전환 4. 실무 적용 및 ROI(투자 대비 효과) 관련 질문 ✅ SDM과 AI 도입 시 투자 비용 대비 효과(ROI)는 어떻게 측정할 수 있나요?     데이터 기반 자둥으로 KPI 모니터링 ✅ 자율제조 시스템이 기존 생산성과 품질에 미치는 긍정적인 효과는?      돌발 고장 최소화로 생산성 향상, 공정 이상을 사전 예측하여 품질불량 최소화. ✅ SDM과 AI를 도입한 기업의 성공 사례를 들어주실 수 있나요?     Tesla PC based SDA 시스템 ✅ SDM 도입을 고려하는 중소 제조업체들이 쉽게 접근할 수 있는 방법은?    정확한 이해로 투자사업시 정확한 요구사항을 담아 공급업처 선정 ✅ 기존의 제조 설비와 SDM 및 AI를 어떻게 통합할 수 있나요?     기존 설비를 자동화하고 센싱 데이터를 수집 저장하는 디지털화 부터 5. SDM과 AI의 미래 전망 관련 질문 ✅ 향후 10년간 SDM과 AI 기반 자율제조의 발전 방향은?          기업은 구하기 힘들고 고가의 인건비를 대체하는 로봇, 자동화 시스템 도입할 것임     이제 하드웨어에 관련 없는 소프트웨어 도입으로 전환 ✅ AI 자율제조 시스템이 글로벌 제조업 트렌드에서 차지하는 역할은?      단계적, 선두에 있는 기업이 시장 장악      통큰 투자가 이분야에 투자 필요 ✅ SDM과 AI를 기반으로 한 제조업이 ESG(환경·사회·지배구조) 및 지속 가능성(Sustainability)에 미치는 영향은?    저탄소 생산공장으로 저탄소 배출하는 친환경적인 제품을 자율생산과서비스 하는 기업이 지속성장할 것임 ✅ 자율제조 시대가 오면 인간의 역할은 어떻게 변화할까요?    지식 근로자로 AI 협업하여 더 풍요로운 살을 누리는 생산과 제품 개발에 집중 결론: 방송의 핵심 키포인트 정리 SDM과 AI의 결합이 어떻게 제조업을 혁신할 것인지에 대한 설명이 필요함. 기술 도입의 실질적인 이점과 도전 과제에 대한 명확한 사례 제시가 중요. 청중은 AI와 SDM이 실제 제조업에서 어떤 방식으로 적용되는지, 경제적 가치가 얼마나 되는지에 대해 궁금해할 가능성이 큼. 미래 제조업의 변화와 인간의 역할 변화에 대한 비전 제시가 필요.