슈나이더 일렉트릭이 글로벌 자문 서비스인 ‘SE 어드바이저리 서비스(SE Advisory Services)’를 공식 출범했다. 전 세계 전력 수요가 2030년까지 연평균 3% 이상 증가할 것으로 예상되는 가운데, 탈탄소 전환에 대한 압력이 커지면서 기업 운영은 점점 더 어려워지고 있다. 여기에 불안정한 글로벌 무역 환경과 복잡해진 공급망 구조가 더해지면서, 기업들은 기존보다 한층 통합적이고 전략적인 대응이 필요한 상황에 놓여 있다. SE 어드바이저리 서비스는 에너지 효율과 지속가능성, 그리고 기술 혁신 측면에서 기업과 개인이 당면한 과제를 효과적으로 해결할 수 있도록 슈나이더 일렉트릭의 맞춤형 설루션을 제공하는 글로벌 자문 서비스이다. 이는 슈나이더 일렉트릭이 오랜 기간 쌓아온 컨설팅 역량을 한층 고도화한 것으로, 기존의 개별 자문 서비스를 넘어 전략 수립과 실행, 소프트웨어 등의 디지털 설루션 제공까지 포괄적으로 아우르는 통합형 컨설팅 서비스를 지향한다. 엔드 투 엔드 접근 방식을 통해 에너지 및 기술 전환을 가속화하고, 기업이 미래 변화에 유연하게 대응할 수 있는 지속가능한 운영 체계를 구축하도록 지원한다.     특히 슈나이더 일렉트릭 자문 서비스는 기업 전체의 전략적 과제부터 사업장 단위의 운영까지 네 가지 핵심 영역을 중심으로 컨설팅을 제공한다. 먼저 ▲지속가능한 비즈니스 및 산업 전환(Sustainable Business & Industrial Transformation) 영역에서 디지털 전환과 탈탄소화, 재생에너지 조달 및 저탄소 인프라와 순환경제체계 구축 등을 통해 에너지 효율 향상과 관련된 프로세스 전반은 물론 핵심 산업의 선도적인 혁신을 지원한다. ▲리스크 관리 및 회복탄력성(Risk Management & Resilience) 영역에서는 에너지 시장의 변동성 및 사이버 보안, 기후변화 등 대내외 리스크로부터 조직을 온전히 보호하고, 관련 리스크 발생 시 회복력을 높일 수 있도록 돕는다. 또한 ▲자원 및 자산 성과(Resource & Asset Performance) 확보에 초점을 맞춘 자문을 통해 전략적인 자원 및 자산 관리를 바탕으로 기업의 노력이 지속적으로 유지될 수 있도록 하여 미래 시장에 대한 성장 동력을 갖추도록 한다. 이 모든 서비스는 슈나이더 일렉트릭의 핵심 역량인 ▲지능형 소프트웨어(Intelligent Software) 영역과 연결하여AI 기능이 내장된 특화 소프트웨어를 적용함으로써 자문 결과물의 연결성과 실효성을 한 단계 더 높은 수준으로 제고할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 프레드릭 고드멜(Frédéric Godemel) 에너지 관리 사업부 부사장은 “슈나이더 일렉트릭의 자문 서비스는 그간 에너지 관리 및 산업 자동화 분야에서 축적한 컨설팅 역량을 하나로 통합한 서비스다. 이 서비스를 통해 고객이 에너지 및 지속가능성, 기술 혁신 등과 관련된 긴급한 과제를 해결할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라며, “앞으로 꾸준히 양질의 자문 서비스를 제공함으로써 고객의 넷제로(Net Zero) 달성을 향한 탈탄소 여정에 분명한 길을 제시하고자 한다”고 말했다.

오토데스크가 한국건설기술연구원(KICT)과 ‘건설기준 디지털화 사업’ 협력을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이를 통해 한국의 국가 건설 기준과 BIM(건설 정보 모델링)의 연계성을 강화해 나갈 예정이다. 이번 협약에 따라 오토데스크와 한국건설기술연구원은 ▲디지털 건설 기준과 BIM 간 연계 기술검토 및 자료 교류 ▲실무 활용성 검증을 위한 피드백 및 기술 자문 ▲공동 기술 세미나·워크숍을 통한 지속적인 교류 활동 등 구체적인 협력을 추진한다. 디지털 건설 기준은 기존 문서 형태로 관리되던 국가 건설 기준을 컴퓨터가 이해하고 BIM과 같은 디지털 도구에서 직접 활용할 수 있도록 데이터화한 것이다. 한국건설기술연구원 국가건설기준센터는 현재 국가건설 기준 디지털화 사업을 추진 중이며, 이를 통해 건축·토목 전반의 설계·시공 과정에서 활용 가능한 디지털 건설 기준 체계를 구축하고 있다. 이번 MOU는 이러한 사업에서 개발 중인 기술을 더욱 활용성 높게 고도화하고, 현장 적용성을 검증하기 위해 추진된 협력이다. 특히 오토데스크의 대표 BIM 소프트웨어인 레빗(Revit)을 연계 사례로 활용함으로써, 개발된 기술의 실무 확산을 촉진하고 산업 전반의 디지털 건설 혁신을 가속화하는 기반을 강화할 수 있을 전망이다.     한국건설기술연구원의 강태경 산업혁신부원장은 “국가 건설 기준의 디지털 전환은 단순한 제도 개선을 넘어 건설 산업 전반의 혁신과 경쟁력 제고를 이끌 핵심 과제”라며, “세계적인 기술 노하우를 보유한 오토데스크와의 협력을 통해 BIM과 디지털 건설 기준의 연계성을 강화하고 현장 적용성을 높여 스마트한 건설 환경을 앞당기는 기반을 마련할 것”이라고 말했다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “이번 협력은 국내 건설 산업이 보다 스마트하고 안전하며 지속가능할 수 있도록 전환하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다”고 설명하며, “한국건설기술연구원의 전문성과 오토데스크의 BIM 및 디지털 기술 역량을 결합해 데이터, 자동화, 혁신이 함께하는 기반을 마련하고, 오류는 줄이면서 효율은 끌어올려 한국을 넘어 세계적 수준의 미래지향적 건설 생태계를 구축하는 데 기여할 것”이라고 전했다.

    

SAP코리아는 오는 9월 11일 윈덤그랜드부산 그랜드볼룸에서 ‘AI 기반 생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 ‘SAP 이노베이션 데이(SAP Innovation Day)’를 개최한다고 밝혔다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경과 치열한 시장 경쟁 속에서, 많은 기업이 비용 효율화와 수익성 제고라는 과제에 직면하고 있다. SAP코리아는 이러한 환경 속에서 영남 지역 기업들이 효과적인 대응 전략을 모색할 수 있도록 지원하기 위해 이번 행사를 마련했다. 올해 더 확대된 규모로 진행되는 SAP 이노베이션 데이는 ▲통합 재무 플랫폼 ▲AI 기반 공급망 혁신 전략 ▲스마트 제조 솔루션 등 SAP의 최신 기술을 중심으로 실제 고객 사례를 함께 공유하며 실질적인 해결 방안을 제시할 예정이다. SAP코리아는 “특히 올해 행사는 비즈니스 환경의 복잡성에 능동적으로 대응할 수 있는 혁신 기술과 실행 전략을 중점적으로 다루며, 참가 기업들이 새로운 가치를 창출할 기회를 제공할 것으로 기대된다”고 전했다. 오전 세션에서는 유튜브 채널 ‘경제 읽어주는 남자’를 운영하는 김광석 한국경제산업연구원 연구실장을 초청해, 신정부 정책과 관세전쟁을 중심으로 2026년 경제 전망과 기업의 전략적 대응 방향을 제시하는 강연을 진행할 예정이다. 이번 강연은 영남 지역 기업들이 거시 경제 흐름을 정확히 이해하고, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 전략적 사고를 확립하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 계획이다. 이어 안상원 SAP코리아 최고재무책임자(CFO), 아밋 베르나(Amit Verna) SAP 아태지역 CFO 오피스 설루션 자문 총괄, 아담 피아나(Adam Peanna) SAP 아태지역 공급망 고객 자문 총괄이 ‘생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 패널 토의에 참여한다. 이어지는 세션에서는 정대영 SAP 코리아 제조 산업 영업 총괄이 AI 기술을 통해 진화하는 공급망 관리 전략을 발표하고, 박승범 SAP 코리아 파트너가 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite) 관련 주요 내용을 소개한다. 오후 세션은 생산 및 제조 트랙과 재무 및 구매 트랙으로 나뉘어, 분야별 비즈니스 AI의 활용 사례와 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사에서는 다양한 현장 프로그램도 마련된다. 행사 당일에는 SAP ERP 기반으로 운영되는 제조 현장을 구현한 쇼케이스 부스가 부산에서도 재연되며, 제품 기획부터 생산까지의 전 과정을 전문가의 설명과 함께 실시간으로 체험할 기회를 제공한다. 또한 행사 전날인 9월 10일 저녁에는 영남 지역 SAP 행사 최초로 주요 기업의 리더를 초청한 네트워킹 디너가 진행되어, 각 기업의 현업 과제를 공유하고 실질적인 사례를 논의하는 교류의 장도 마련할 예정이다. SAP코리아 신은영 대표는 “전 세계적으로 공급망 재편과 기술 패러다임 전환이 가속화되는 가운데, 국내 기업들이 AI 기반의 민첩한 대응 전략을 마련하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “비즈니스 AI를 포함한 혁신 기술을 통해 고객의 생산성과 수익성 모두를 향상시키고, 지속 가능한 성장을 실현할 수 있도록 돕는 신뢰받는 파트너가 될 것”이라고 말했다.  

세일즈포스는 박세진 엔터프라이즈 세일즈 부문 부사장을 세일즈포스 코리아 신임 대표이사로 선임했다고 밝혔다. 박세진 대표는 8월부터 세일즈포스의 한국 시장 내 비즈니스 전반을 총괄하며, 국내 기업이 AI 혁신을 통해 비즈니스 성과를 창출하고 AI 에이전트를 활용해 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하는 데 집중할 예정이다. 세일즈포스에 따르면 박세진 대표는 2024년 합류 이후 엔터프라이즈 세일즈 조직을 이끌며 AI CRM과 AI 에이전트를 중심으로 한 영업 전략을 추진해 왔다. 특히 그는 국내 주요 기업들의 AI CRM 도입을 지원해 고객 경험 혁신과 두 자릿수 이상의 생산성 향상이라는 성과 달성을 이끌었으며, AI CRM을 고객 성공과 세일즈포스 코리아의 성장을 견인하는 핵심 동력으로 자리매김시켰다.     박세진 대표는 세일즈포스 합류 전 SAP, 워크데이, 오라클 등 글로벌 IT 기업에서 20여 년간 경험을 쌓으며, 세일즈 및 비즈니스 성장을 이끄는 리더십을 입증했다. 또한 고려대학교 산업공학 석사 학위를 통해 AI와 이커머스 분야의 전문성을 확보함에 따라 비즈니스와 AI를 결합한 혁신 전략에 대한 깊은 이해도를 갖추고 있다. 세일즈포스는 이번 인사를 통해, 산업별 특화 AI 전략과 실행력을 강화하고 AI 에이전트를 중심으로 국내 기업의 AI 혁신 여정을 가속화하는 데 몰두할 예정이라고 밝혔다. 박세진 대표는 앞으로 세일즈포스 코리아의 비즈니스를 총괄하는 대표이사로서 국내 고객과의 접점을 확대하는 동시에 제조, 금융, 리테일, 소비재, 헬스케어 등 AI 활용 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 주요 산업군을 집중 공략할 계획이다. 특히, AI 에이전트 기술을 기반으로 고객이 체감할 수 있는 실질적 성과와 새로운 비즈니스 모델 창출을 견인하는 데 주력한다. 박세진 신임 대표는 “AI가 비즈니스 운영과 고객경험 전반을 재정의하고 있는 중요한 시점에 한국 시장 내 세일즈포스의 성장을 이끌 중책을 맡게 되어 매우 뜻깊다”며, “국내 기업들이 겪고 있는 다양한 AI 혁신 과제를 함께 해결하고, 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 신뢰할 수 있는 전략적 파트너로서 역할을 강화해 나가겠다”라고 언급했다. 한편, 6년 이상 세일즈포스 코리아 조직 전반을 총괄한 손부한 전 대표는 세일즈포스 코리아에서 비즈니스 자문 및 고문 역할을 수행할 계획이다.

미래 모빌리티 전문가 그룹 미모셀(미래 모빌리티 셀럽)이 주최한 '미모셀 2025 세미나'가 지난 7월 9일 마곡 이노시뮬레이션에서 성황리에 개최됐다. 이번 세미나는 자율주행과 'AI 시대'를 대비하는 미래 전략에 대한 깊이 있는 통찰을 제공했다. 이번 세미나에서는 최재홍 교수의 '디지털 AI 경제', 류용효 소장의 '컨셉맵, AI, 기업 혁신', 최지수 변호사의 'AI 시대, 회사와 경영자를 지키는 법', 류평수 부사장의 '글로벌 AI 데이터센터 동향과 NVIDIA AI 팩토리 전략', 조준희 대표의 '25년차 모빌리티 XR 기업의 고민' 등 다채로운 주제의 강연이 이어졌다.   최재홍 교수 -  AI, 한국 경제 310조 원 생산성 향상 잠재력 강조 최재홍 교수(가천대)는 AI를 '더 광범위하고 빠른 디지털 혁신'으로 정의하며, 한국이 AI 활용을 통해 2030년까지 연간 310조 원의 생산성 향상을 기대할 수 있으며, 전 세계적으로는 약 4경 원(22.3조 달러)의 경제적 가치를 창출할 잠재력이 있다고 설명했다. 또한, 데이터의 가치는 양이 아닌 가공과 활용에 달려 있으며, AI가 방대한 데이터를 가치 있는 서비스로 전환하는 핵심 기술임을 강조했다. 최 교수는 "앞으로 1~2년이 'AI 시대'의 주도권을 잡을 '마지막 골든 타임'이라며, 완벽한 계획보다 빠른 실행과 지속적인 피드백을 통한 개선이 중요하다고 역설했다. 류용효 소장 - 컨셉맵과 AI, 기업 혁신의 핵심 제시 류용효 소장(컨셉맵연구소, 디원 상무)은 복잡한 정보와 업무 절차를 시각화하는 컨셉맵이 불필요한 대화를 줄이고 업무 효율성과 투명성을 높이는 데 기여한다고 설명했다. 또한 대기업 프로젝트에서 컨셉맵을 활용하여 효율적인 의사소통과 문제 해결을 이끌어낸 사례를 소개했다. 류 소장은 AI 시대에는 혼자 모든 것을 해결하기보다 전문가와의 협업이 중요하며, "AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람"으로 평가받는 새로운 관점이 대두된다고 강조했다. 최지수 변호사 - AI 시대, 내부 정보 유출 리스크 관리 중요 최지수 변호사(법무법인 린)는 기술이나 정보 유출이 외부 해킹보다 내부 사람에 의해 발생하는 경우가 훨씬 빈번하다고 지적하며, NDA(비밀유지협약)만으로는 부족하고 문화, 시스템, 법률 장치가 함께 작동해야 함을 강조했다. 변호사가 문제가 발생한 후 수습하는 존재가 아니라 계약 검토, 인사/해고/징계 전 자문 등을 통해 수천만 원 규모의 리스크를 미리 막을 수 있는 '경영자의 동반자' 역할을 한다고 설명하고, "법을 잘 쓰는 리더가 회사를 지킨다"는 메시지를 전했다. 4. 류평수 부사장 -  AI 데이터센터, 'AI 팩토리'로 진화 류평수 부사장(슈퍼솔루션)은 AI 시대에 데이터센터가 단순한 저장소를 넘어 'AI 팩토리'로 변화하며, 토큰을 생성하여 수익을 창출하는 핵심 공간이 된다고 설명했다. AI 시대에서는 토큰이 돈이다. 또한, AI가 로봇, 자율주행차와 같은 피지컬 AI 시대로 빠르게 진화하고 있으며, 이를 대비하기 위해 데이터센터의 전력, 쿨링 등 고성능 인프라 고도화가 필수적임을 강조했다. NVIDIA는 AI 팩토리 개념으로 서버, 인프라, 클라우드를 통합 공급하며 시장을 주도하고 있다고 밝혔다. 조준희 대표 - 이노시뮬레이션, 제품 기반 사업으로 전환 모색  25년차 모빌리티 XR 기업인 조준희 대표(이노시뮬레이션)는 2017년 300억 매출 정점 이후 자율주행차 등장과 'AI 기술'  발전으로 그동안 겪었던 어려움에 대해서도 공유했다. 조 대표는 "이제 생존이 시작되는 시기다"라고 언급하며, 기존 프로젝트 중심의 사업에서 '카피 앤 페이스트' 방식의 대량 생산을 목표로 하는 제품 기반 사업으로의 전환을 모색 중이라고 밝혔다. 그는 "시장을 혼자 다 독식할 수 없다"는 철학 아래, 글로벌 파트너는 물론 경쟁사와도 협력하여 신규 시장에 진입하는 전략의 중요성을 강조했다. 세미나 후 이어진 네트워킹 시간에는 미래 모빌리티와 AI를 주제로 열띤 토론과 교류가 이어졌다. 이번 ‘미모셀 2025 세미나’는 AI가 경제, 일하는 방식, 협업 구조, 법률 이슈까지 전방위적으로 변화를 이끌고 있는 다양한 사례를 통해 나아갈 방향에 대한 비전을 제시해주었다.    미래 모빌리티 셀럽들의 첫번째 세미나, 2025 미모셀  

산업 AI 확산 가속 페달… 활용 정책, 데이터 인프라 구축 지원   산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장      산업 대전환을 주도하는 인공지능(AI) 활용을 본격적으로 지원하기 위해 산업통상자원부(이하 산업부)는 최근 산업 AI 정책을 주도적으로 추진하는 부서인 ‘산업인공지능혁신과’를 신설했다. 기존에 여러 부서로 분산되어 있던 산업AI 관련 정책과 업무를 통합해 전담 조직을 마련한 것으로, 조직 신설의 배경과 향후 산업AI 정책 추진 방향에 대해 해당 부서를 이끄는 산업인공지능혁신과 고상미 과장을 만나 이야기를 들어 보았다.   산업부 산업인공지능혁신과 신설의 배경은 무엇인가?   AI는 데이터 및 컴퓨팅 기술의 발전과 산업 자동화 수요 확대 등에 힘입어 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있다. 산업 현장에서 AI의 중요성이 높아지면서, 산업부 내에서도 AI 정책을 체계적으로 수립하고 지원할 전담 조직의 필요성이 대두됐다. 이에 2024년 상반기부터 조직 신설을 준비해 2024년 12월 30일에 ‘산업인공지능혁신과’ 를 공식 출범시켰다. 산업 AI 확산과 기업지원 효과를 극대화하기 위해 산업정책과와 산업기술시장혁신과의 일부 업무인 ‘AI 산업정책 민관협의체 운영, 산업디지털전환 관련 법령, R&D 사업, 데이터 구축·관리’ 등을 산업인공지능혁신과로 이관했다. 산업인공지능혁신과의 주요 업무는 무엇인가? 산업인공지능혁신과는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 산업데이터 활용을 촉진하기 위한 정책을 수립하고 제도를 정비하는 업무를 총괄하고 있다. 현재는 「산업디지털전환촉진법」을 개정해 「산업디지털 전환 및 인공지능활용촉진법(가칭)」으로 개편하는 방안 을 추진 중이며, 이를 통해 기존의 디지털 전환 중심 정책에 산업 AI 활용을 명시적으로 포함하고, 산업현장의 AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 강화하고자 한다. 아울러, ‘AI 산업정책 위원회’와 ‘산업디지털전환 위원회’는 그 기능과 역할을 확대·통합해 ‘산업인공지능 위원회’로 개편하는 등 관련 위원회 체계도 정비 중이다. 산업 AI 기술의 확산과 현장 적용을 위해 산업별 맞춤 형 AI 기술개발과 기반구축, 산업현장에 필요한 AI 전문 인력 양성 등을 추진하고 있다. 또한, 산업데이터의 수집, 표준화, 연계, 품질관리 체계 마련은 물론, 데이터 플랫폼 구축 등 민간 활용 활성화를 위한 정책도 총괄한다. 민관 협력도 활발히 운영 중이다. 산업계와 학계, 전문가 그룹과 연계한 협의체와 자문단을 구성해 현장 중심의 정책 수립에 반영하고 있으며, 수요‧공급 기업 간 매칭 지 원, 산업 AI 컨설팅, 현장 실증 등의 사업도 확대할 예정이다. 이와 함께 한국산업지능화협회 등 유관기관과 협력해 산업 AI 세미나, 전시회, 컨퍼런스 등 교류 행사도 개최하고 있다. 산업부 내 타 부서와의 차별점은 무엇인가?  산업부 내 여러 부서가 산업 디지털전환 및 AI 활용 관 련 업무를 수행하고 있으나, 산업인공지능혁신과는 ‘산업 데이터’ 업무를 전담한다는 점에서 차별화된다. 「 산업디지털전환촉진법」에서도 산업데이터 지원 근거가 별도 장(章)으로 명시될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서는 산업데이터의 확보가 어렵고, 활용 수준 또한 낮은 것이 현실이다. 이를 개선하기 위해 산업 부는 2024년 R&D 사업으로 ‘데이터 전처리(산업AI용 데이터 전처리 자동화 기술개발)’, ‘탄소데이터 플랫폼 구축(제조데이터 표준 인공지능 활용 제품 전주기 탄소중립 지원 기술개발)’ 사업을 새롭게 추진하였으며, 산업데이터의 생성·가공·활용 전 주기를 촉진하기 위한 ‘데이터 스페이스(한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증)’ 사업도 기획 중이다. AI 확산이 기업에 실질적으로 영향을 미치기 위해 필요한 노력은 무엇이라고 보는가?  AI 확산이 기업에 실질적인 영향을 미치기 위해서는 산업 현장의 수요에 기반한 전략적 접근이 필요하다. 현장을 살펴보면, 많은 기업들이 AI 도입에 관심은 있으나 산업데이터 부족, 기술 검증 부담, 초기 투자 리스크 등 현실적 한계에 부딪히고 있다. 특히 제조업의 AI 적용을 위해서는 양질의 산업데이터 확보와 이를 기반으로 한 문제 정의 과정이 선행되어야 하며, 이를 위해 산업부는 기업 현장 문제 해결을 위한 산업데이터 기반 AI 기술개발을 추진하고 있다. 또한 산업 전반의 AI 확산이 실제 기업의 생산성과 경쟁력 향상으로 이어지기 위해서는 수요기업 중심의 실질적 확산 기반 마련이 중요하다. 이에 산업부는 권역별 거점으로 ‘산업AI 혁신센터’를 지정하고, 산업AI 수요기업(제조기업)과 공급기업(솔루션기업) 간 파트너십을 통해 AI 솔루션 공동 실증을 지원하여, 산업 전반에 걸친 전국적 산업 AI 확산을 추진하고자 한다.  ‘산업 AI 10대 과제’의 선정 배경과 중요성에 대해 소개한다면?  ‘산업 AI 10대 과제’는 2024년 5월부터 민관 합동으로 ‘AI산업정책위원회’를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원 들을 비롯한 200여명의 민간 전문가들이 심도 있게 논의해 도출한 결과다. 민간 전문가 그룹이 산업 현장의 수요와 기술 변화를 반영해 과제를 선정했다는 점에서 의미가 크다. 10대 과제에는 ▲산업AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트 와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲ AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이 포함된다. 일부 선도 과제는 기존 사업과 연계해 조기 성과 도출을 지원하고, 산업데이터 스페이스 구축, AI 인재 양성 등 신규 과제도 추진 중이다.   최근 진행했던 ‘산업 AI 전략(M.A.P)’ 세미나의 성과와 향후 계획은 무엇인가? 최근 진행한 ‘산업 AI 전략(M.A.P, Manufacturing AI Policy)’ 세미나는 제조기업의 AI 도입을 실질적으로 지원하기 위한 소통의 장으로 의미 있는 성과를 거두었다. 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성에는 공감하지만, 실 제 도입 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 산업인공지능혁신과는 기업들이 AI 전문가와 직접 소통하고 실질적인 해법을 모색할 수 있도록 ‘M.A.P 세미나’를 기획하였다. 해당 세미나는 서울, 광주, 창원 등에서 개최되었으며, 매 행사마다 높은 관심을 받았다. 세미나 이후 질의응답에서는 고난이도 기술 질문이 이어져 산업 현장의 실질적 수요를 확인할 수 있었다. 앞으로도 M.A.P와 현장 밀착형 프로그램을 지속 확대해 기업들의 AI 도입을 실질적으로 지원하고, 산업계의 요구를 정책에 적극 반영해 나갈 계획이다. 국내 산업 AI·DX 도입 수준은 어떠하고, 확산을 위해 필요한 선결 과제는 무엇인가?  국내 산업계의 AI·DX 도입 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 실질적 확산을 위해 해결해야 할 과제가 적지 않다. 2024년도 한국생산성본부(KPC) 조사에 따르면, 국내 제조업체의 약 90%가 아직 AI를 실제로 도입하지 않았으며, 그 주요 원인으로 산업데이터 확보의 어려 움과 인프라 부족이 지목되었다. 또한, ‘AI 기술을 어떻게 활용해야 할지 모른다’는 점도 도입 저해 요인으로 나타났다. 산업 현장에 특화된 AI 솔루션에 대한 정보와 접근성이 낮기 때문이다. 산업 AI 확산을 위해서는 국가 차원의 전략도 중요하지만, 현장에서 필요한 AI 기술을 신속히 개발하고, 기업들이 쉽게 접근할 수 있도록 기술과 현장을 연결하는 실질적인 ‘연결고리’의 구축이 무엇보다 중요하다.   산업인공지능혁신과의 올해 및 중장기 계획에 대해 소개한다면? 산업인공지능혁신과는 AI 기술의 빠른 발전과 산업 전 반에 미치는 영향력을 고려해, 중장기 로드맵보다는 현장 수요와 단기 실현 가능성이 높은 과제 중심으로 지원 방향을 유연하게 설정하려 한다. ‘산업 AI 10대 과제’ 발표 이후, 실행력 있는 세부 실행 계획을 단계적으로 추진하고 있으며, 산업 현장에서 실질적인 효과를 낼 수 있도록 정책의 실행력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 앞으로는 산업부 전체 차원의 중장기 전략을 재정립하고, 기업들이 실제로 필요로 하는 기술·데이터·인프라 요건을 면밀히 검토해 정책 대응을 강화할 계획이다. 산업 AI 활용 수혜기업과 한국산업지능화협회에 전하고 싶은 말이 있다면?  산업 AI 확산을 위해 여러 기관이 적극적으로 사업을 기획·발굴하고 있다. 현장의 수요를 신속하게 전달하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 통해 실질적으로 도움이 되는 정책과 사업이 만들어질 수 있다. 특히 한국산업지능화협회는 ‘산업AI 얼라이언스’ 운영, ‘산업AI 엑스포’ 개최 등 현장 중심 활동을 통해 정보 교류와 성공사례 확산에 앞장서고 있다. 앞으로도 수요기업과 공급기업의 현장 목소리가 정확히 전달되고, 산업계의 적극적인 참여와 소통이 실효성 높은 정책으로 연결될 수 있도록 협회의 적극적인 협력을 당부한다. ■    캐드앤그래픽스 최경화 국장 mail@cadgraphics.co.kr  

애플(Apple) 제조업 R&D 지원센터에서 스마트 제조의 여정을 위한 스마트 제조 무료 교육을 실시합니다.       

트렌드에서 얻은 것 No.25   “과거를 연결하고, 미래를 실행하라.” – 류용효 기업은 늘 데이터를 말한다. 그러나 정작 데이터를 연결해 실행 가능한 인사이트를 만들어내는 기업은 드물다. 레거시 시스템으로 불리는 PLM, ERP, MES, CRM은 여전히 기업의 정보를 최일선에서 책임지고 있다. 팔란티어는 이 최일선의 정보로부터 디지털 스레드로 연결하듯이 ‘데이터 연결 기반 실행 플랫폼’을 제시한다. 이번 호에서는 팔란티어가 어떻게 온톨로지 개념으로 기업에게 새로운 시각을 가질 수 있도록 기업의 실행력을 혁신하는지 살펴본다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼   문제 제기 레거시 시스템(PLM, ERP, MES, CRM)만으로는 불확실한 미래 대응이 불가능해지는 이유가 있다. 전통적인 기업 IT 시스템은 계획(plan) – 생산(do) – 분석(check) – 개선(action)의 순환을 지원하기 위해 발전해 왔다. 대표적인 것이 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사적 자원 관리), MES(생산 실행 시스템), CRM(고객 관계 관리)이다. 이들 시스템은 각자의 목적에 맞게 기업의 방대한 데이터를 수집하고 관리하지만, 서로 연결되어 실시간 실행까지 이어지지는 않는 근본적인 한계를 안고 있다. 이는 마치 부서마다 다른 언어를 사용하는 것과 같다. 제품 설계 부서와 제조 부서가 서로 다른 시스템, 다른 데이터 구조, 다른 용어를 사용하면서 진정한 협업과 실행은 요원해진다. 데이터는 많은데 연결과 실행이 안 되는 기업의 현실에서, 많은 기업이 이미 데이터를 축적하고 있다. 하지만 축적된 데이터는 실시간으로 연결되어 의미를 만들어내지 못하고, 결국 ‘묵혀두는 데이터 자산’으로 남는다. 경영진은 “우리에겐 데이터가 충분하다”고 말하지만, 정작 그 데이터를 기반으로 한 ‘즉각적 실행’은 불가능하다고 느끼는 경우가 대부분이다. 팔란티어가 주목한 것은 바로 이 ‘연결되지 않은 데이터’, ‘실행되지 않는 인사이트’의 문제였다. 그리고 그 해법을 데이터 연결(data integration)과 실행 자동화(operational AI)에서 찾았다. “데이터는 새로운 석유가 아니라 새로운 물이다.” – 앤드류 응   팔란티어가 등장한 이유 팔란티어는 원래 정보기관과 국방을 위해 태어났다. 9·11 테러 이후 정부 기관 간 데이터 연결 부재가 위기의 원인 중 하나였음을 인식한 미국 정부는, 흩어진 데이터를 연결해 테러를 사전에 예방할 수 있는 시스템을 원했다. 팔란티어는 이런 배경 속에서 데이터 통합과 분석, 실행의 기술을 고도화해 왔다. 이후 팔란티어는 정부기관을 넘어 기업 시장으로 눈을 돌렸다. 기업 역시 조직, 부서, 시스템 간 데이터 사일로에 갇혀 있었기 때문이다. 그리고 팔란티어는 이를 해결할 수 있는 네 가지 플랫폼을 제시했다. 바로 고담(Gotham), 파운드리(Foundry), 아폴로(Apollo) 그리고 AI 실행 플랫폼 AIP(Artificial Intelligence Platform)다. 고담은 데이터 연결과 분석을 통해 위협을 식별하고 행동을 지원하는 국방/정보기관용 플랫폼이다. 파운드리는 기업 내부 시스템의 데이터를 연결해 의사결정을 지원하는 산업/상업용 플랫폼이다. 아폴로는 이러한 플랫폼을 실시간 운영/배포/유지보수하는 클라우드 기반 운영 플랫폼이다. 그리고 AIP는 수집된 데이터를 바탕으로 인간의 개입 없이도 업무 실행을 자동화하는 차세대 AI 실행 플랫폼이다. 이처럼 팔란티어는 데이터의 ‘수집 – 해석 – 실행’ 전 과정을 아우르는 미래형 데이터 경영체계를 만들어 왔다.   ▲ 팔란티어 기업 전략 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   챗GPT의 도움을 받아 팔란티어의 기업 전략 맵을 만들었다. 팔란티어는 독특한 철학과 기술을 바탕으로 빠르게 주목받고 있지만, 여전히 많은 기업이 팔란티어가 정확히 무엇을 하는 기업인지, 기존 시스템과 어떻게 다르고 어떤 가치를 주는지를 이해하는 데 어려움을 느끼고 있다. 이에 팔란티어의 4대 플랫폼(고담, 파운드리, 아폴로, AIP)을 중심으로 팔란티어의 철학, 기술 구조, 실행 방식, 기존 레거시 시스템과의 연계 방안을 한눈에 볼 수 있도록 시각화한 것이 바로 이 기업 전략 맵이다. 맵을 통해 팔란티어의 전략적 차별성을 이해하고, 자사 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지를 빠르게 검토할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다. 복잡함은 적의 무기다. 단순함은 우리의 방패다.” – 에드워드 터플   핵심 전략 : 온톨로지 기반 경영 실행체계 기업의 ‘생각’을 ‘실행’으로 연결하는 과정에서, 팔란티어의 진정한 차별성은 단순한 데이터 분석이 아니다. 기업이 가진 데이터를 어떻게 경영 실행 체계로 연결할 것인가에 대한 해법을 제시한다는 데 있다. 이 핵심이 바로 온톨로지(ontology)다. 온톨로지는 데이터와 현실 세계를 연결하는 디지털 구조화 방법론이다. 쉽게 말해 기업의 모든 요소(제품, 설비, 공정, 사람, 조직, 규칙 등)를 개체, 속성, 관계, 규칙으로 구조화해 데이터를 살아 움직이는 경영 실행체계로 만드는 것이다. 개체(entity) : 제품, 부품, 고객, 공급업체, 직원, 설비 등 기업을 이루는 모든 요소 속성(attribute) : 각 개체의 성질과 특징(예 : 크기, 무게, 사양) 관계(relationship) : 개체 간의 연결과 상호작용(예 : 고객-주문, 제품-부품) 규칙(rule) : 업무를 실행하는 기준과 조건(예 : 승인 절차, 생산 순서) 온톨로지를 기반으로 하면 기업의 생각과 규칙을 데이터 위에 그대로 재현할 수 있고, 이를 바탕으로 모든 업무를 자동화하고 실행 가능한 시나리오로 전환할 수 있다. “인공지능은 인간의 사고를 대체하는 것이 아니라, 인간의 실행력을 확장하는 것이다.” – 사티아 나델라   AIP의 차별성 단순 AI가 아닌 업무 실행 중심 AI 플랫폼으로서의 역할로 볼 때, 팔란티어의 AIP는 단순한 AI 분석기가 아니다. 기업의 데이터를 학습하고 온톨로지 기반으로 업무 실행 시나리오를 자동화하는 것이 핵심이다. 예를 들어, 재고가 부족할 때 구매요청을 올리고 승인 절차를 거쳐 발주까지 자동으로 처리하는 일, 고객의 불만 접수를 모니터링하고 품질 개선팀과 연결해 사후조치를 지시하는 일, 이 모든 실행을 사람의 개입 없이 시스템이 스스로 판단해 실행하도록 만드는 것이 AIP의 목표다. 팔란티어 AIP는 이를 위해 다음과 같은 실행 능력을 제공한다.  실시간 데이터 연결 및 감시 경고 및 시뮬레이션 제시 최적의 실행 시나리오 자동 추천 정책에 따른 승인/실행 자동 처리 실행 내역 기록 및 학습 고도화 이런 실행력을 통해 기업은 데이터를 보는 것에 그치지 않고, 즉시 실행하는 조직으로 변신할 수 있다. “혁신은 과거를 버리는 것이 아니라, 과거를 재설계하는 것이다.” – 팀 브라운   레거시 시스템과의 통합 전략 PLM·ERP·MES 등 기존 시스템의 한계 극복 관점에서 볼 때, 팔란티어는 기존 IT 시스템을 대체하지 않는다. 오히려 기존 시스템과 연결해 진짜 가치를 끌어내는 역할을 한다. 기존의 PLM은 제품 설계를 관리하고, ERP는 자원을 관리하며, MES는 생산 현장을 통제한다. 하지만 이들 시스템은 서로 고립되어 있고, 실시간 실행까지 연결되지 않는다. 팔란티어는 이들 시스템과 데이터를 실시간으로 연결하고, 그 위에 온톨로지와 AIP를 얹어 ‘연결 – 해석 – 실행’을 하나로 엮는 경영 실행 체계를 만들어낸다. 이렇게 되면 기업은 기존 레거시 시스템의 한계를 넘어서 데이터 중심, 실행 중심 경영으로 전환할 수 있다. “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 직접 만들어가는 것이다.” – 앨런 케이   온톨로지 실전 적용 사례 팔란티어는 이미 글로벌 제조, 방산, 의료, 제약, 에너지 산업에서 수많은 사례를 쌓아 왔다. 대표적으로 다음과 같은 기업이 있다. 현대중공업은 선박 설계부터 건조, 납품, 유지보수까지 모든 데이터를 온톨로지로 연결해, 복잡한 협력사 네트워크를 실시간 모니터링하고 시뮬레이션 기반으로 운영을 최적화한다.  BMW는 차량 생산 과정의 부품, 공정, 품질 데이터를 연결해 생산 이상을 조기에 감지하고 공급망 리스크 대응 체계를 구축한다. 에어버스는 항공기의 설계 – 제조 – 정비 등 전체 과정을 온톨로지 기반으로 연결해 부품 이력 관리, 품질 관리, 유지보수 최적화를 실현한다. 이 외에도 수많은 하이테크 제조 기업이 제품 온톨로지, 공정 온톨로지, 고객 온톨로지, 공급망 온톨로지를 통해 실제 경영 성과를 높이고 있다. “지식은 힘이 아니다. 실행되는 지식이 힘이다.” – 데일 카네기   미래 전망과 기업의 선택 미래 경쟁력은 데이터 자산화 + 실행 자동화에 달렸다. 앞으로 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 데이터를 가지고 있느냐가 아니다. 그 데이터를 얼마나 잘 연결하고, 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다. 팔란티어는 데이터를 살아 있는 자산으로 만들고, 이 자산을 기반으로 실행 자동화까지 실현하는 미래형 경영 실행체계를 제시한다. 기업은 지금이야말로 “우리 데이터는 연결되어 있는가?”, “우리는 데이터를 실행까지 옮길 수 있는가?”를 진지하게 자문해야 할 시점이다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼    맺음말 팔란티어는 IT 설루션이 아닌 기업 경영 철학의 진화 도구이다. 팔란티어는 기업이 가진 데이터 경영 철학의 진화를 촉진하는 도구다. 과거의 방식을 고수할 것인가?, 연결과 실행 중심의 미래로 도약할 것인가? 앞으로 당신의 기업은 무엇을 연결하고, 무엇을 실행할 것인가?   ■ 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.

가트너가 향후 4년간 클라우드 도입의 미래를 결정할 여섯 가지 주요 트렌드를 발표했다. 가트너는 클라우드 도입을 이끌 주요 트렌드로 ▲클라우드 불만족 ▲AI 및 머신러닝(ML) 수요 증가 ▲멀티클라우드 및 크로스클라우드 ▲산업 특화 설루션 ▲디지털 주권 ▲지속가능성을 꼽았다. 그리고, 이와 같은 트렌드가 클라우드의 미래를 주도하고 궁극적으로는 디지털 중심의 혁신적 업무 방식을 창출할 것이라고 전망했다. 가트너의 조 로거스(Joe Rogus) 자문 디렉터는 “이런 트렌드는 클라우드가 더 이상 기술적 수단이 아닌, 비즈니스 혁신 도구이자 대부분의 조직에 필수적인 요소로 진화하고 있다는 점을 보여준다”며, “향후 수년간 클라우드는 새로운 비즈니스 모델, 경쟁 우위, 비즈니스 목표 달성 전략을 지속적으로 주도할 것”이라고 전했다.     ■ 클라우드 불만족 : 클라우드 도입은 계속해서 증가하고 있지만, 모든 구현이 성공적으로 이뤄지지는 않는다. 가트너는 2028년까지 기업의 25%가 비현실적인 기대, 최적화되지 않은 구현, 통제되지 않는 비용 문제로 인해 클라우드 도입에 상당한 불만을 가질 것으로 예측했다. 가트너는 경쟁력을 유지하기 위해서는 명확한 클라우드 전략과 효과적인 실행이 필수이며, 2029년까지 초기 전략적 초점을 성공적으로 설정한 기업은 클라우드 불만족이 감소할 것으로 예상했다. ■ AI 및 ML 수요 증가 : AI 및 ML의 수요가 급증할 것으로 예상되는 상황에서 하이퍼스케일러가 이를 주도하고 있다. 하이퍼스케일러는 IT 인프라에 핵심 기능을 내장하고, 공급업체 및 사용자와의 파트너십을 강화하며, 실제 데이터와 합성 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켜 컴퓨팅 자원 할당 방식에 변화를 가져올 것이다. 가트너는 클라우드 컴퓨팅 자원의 AI 워크로드 할당 비중이 현재의 10% 미만에서 2029년까지 50%로 크게 증가할 것으로 예측했다. 로거스 자문 디렉터는 “2029년까지 AI 관련 클라우드 워크로드가 5배 증가할 것을 예상한다”며, “기업은 자사의 데이터센터와 클라우드 전략이 급증하는 AI 및 ML 수요에 대비되어 있는지 점검해야 하며, 성장을 뒷받침하기 위해 데이터를 AI로 전송하는 게 아니라, AI를 데이터가 위치한 곳으로 가져오는 접근 방식을 도입해야 할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다. ■ 멀티클라우드 및 크로스클라우드 : 멀티클라우드 아키텍처를 도입한 많은 기업이 공급업체 간 연결에 어려움을 겪고 있다. 이러한 환경 간의 상호운용성 부족은 클라우드 도입 속도를 저해할 수 있으며, 가트너는 2029년까지 절반 이상의 기업이 멀티클라우드 구현에서 기대한 성과를 얻지 못할 것으로 내다봤다. 가트너는 기업이 크로스클라우드 배포 모델의 이점을 활용할 수 있는 구체적인 사용 사례를 파악하고, 조직 내 분산된 애플리케이션 및 데이터에 대한 계획을 수립할 것을 권장했다. 이를 통해 워크로드를 각종 클라우드 플랫폼뿐만 아니라 다양한 온프레미스 및 코로케이션 시설에서도 유기적으로 운영할 수 있다. ■ 산업 특화 설루션 : 특정 산업에 특화된 클라우드 플랫폼에 대한 수요가 늘어나며 더 많은 공급업체가 특정 산업의 비즈니스 성과 달성과 디지털 이니셔티브 확장을 지원하는 설루션을 제공하고 있다. 가트너는 2029년까지 절반 이상의 기업이 비즈니스 이니셔티브를 가속화하기 위해 산업 특화 클라우드 플랫폼을 활용할 것으로 전망했다. 가트너는 기업이 산업 특화 클라우드 플랫폼으로 IT 포트폴리오를 완전히 대체하지 않고, 새로운 기능을 전략적으로 추가하는 것을 제안했다. 이를 통해 기업은 기술 부채를 피하고 혁신과 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. ■ 디지털 주권 : AI 도입 확대, 개인정보 보호 규제 강화, 지정학적 긴장 고조가 디지털 주권 기반의 클라우드 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있다. 기업들은 외부 관할권 통제와 외국 정부의 접근으로부터 자사의 데이터, 인프라, 핵심 워크로드를 보호해야 할 필요성이 점점 커질 것이다. 가트너는 디지털 주권 전략을 보유한 다국적 기업이 현재 10% 미만에서 2029년에는 50% 이상으로 증가할 것으로 전망했다. 로거스 자문 디렉터는 “기업이 디지털 주권 요구 사항을 충족하기 위해 클라우드 전략을 선제적으로 조정하고 이를 지원하는 다양한 옵션이 제공되고 있지만, 기업이 데이터와 운영 무결성을 보호하기 위해서는 어떤 설루션 조합이 적절한지 정확하게 이해하는 것이 중요하다”고 강조했다. ■ 지속가능성 : IT 인프라 구축에 대해 클라우드 공급업체와 사용자 모두 지속가능성을 고려하고 있다. 이는 기술 투자와 환경 목표 간의 연계를 강화해야 한다는 규제 기관, 투자자, 대중의 요구를 반영한 결과다. 특히 AI 워크로드가 더 많은 에너지를 소모함에 따라, 기업은 새로운 클라우드 기술이 지속가능성에 미치는 영향을 보다 정확히 이해, 측정, 관리해야 한다는 압박을 받고 있다. 가트너는 2029년까지 구매 과정에서 지속가능성을 우선 고려하는 글로벌 기업의 비율이 50%를 넘어설 것으로 예상했으며, 클라우드 투자에서 더 큰 가치를 실현하려면 기업은 환경적 영향만 고려하는 것이 아니라, 지속가능성 전략을 핵심 비즈니스 성과와 연계하는 것이 중요하다고 전했다.