팀뷰어는 IT 환경 최적화를 위한 엔터프라이즈급 설루션인 팀뷰어 DEX(디지털 직원 경험)에 인공지능(AI) 기반 신규 기능인 ‘티아 스크립팅(Tia ScrIPting)’을 추가했다. 티아 스크립팅은 IT 팀이 해결하려는 문제나 원하는 결과를 자연어로 입력하면, 전문적인 코딩 지식이 없어도 검토와 배포가 바로 가능한 디바이스 자동화 스크립트를 생성하는 기능이다. 기존의 IT 자동화 설루션은 미리 정의된 템플릿이나 표준 운영 절차를 기반으로 작동했다. 이 때문에 IT 팀이 매번 겪는 설정 문제나 컴플라이언스 요건, 반복되는 장애 패턴에 대응하는 데 한계가 있었다. 팀뷰어에 따르면 티아 스크립팅은 각 조직의 고유한 IT 환경과 운영 조건을 반영한 맞춤형 자동화를 지원한다. IT팀이 원하는 내용을 입력해 상황에 최적화된 스크립트를 만들고, 이를 검토한 뒤 지정된 디바이스나 그룹에 안전하게 배포하는 방식이다. 티아 스크립팅은 다양한 IT 운영 및 관리 업무를 자동화한다. 보안 인증서 적용 여부를 확인하거나 핵심 애플리케이션의 작동 상태를 점검할 수 있다. 무단 소프트웨어 변경을 막고, 보안 설루션이 제거되었을 때 자동으로 복구 작업을 수행하도록 구성하는 것도 가능하다. 네트워크 설정으로 인한 연결 문제나 조직별 디바이스 운영 정책, 규제 준수 요건을 점검하는 맞춤형 스크립트도 쉽게 작성할 수 있다. 또한, 디바이스의 문제를 하나씩 처리하는 대신 검증된 해결 방안을 플랫폼 내에 축적하고 재활용한다. 이를 통해 동일한 문제 해결에 드는 시간을 줄이고 운영 효율을 높일 수 있다. 검증된 자동화 자산을 반복 활용하는 기능은 팀뷰어가 DEX 전반에 AI를 적용하는 전략의 하나다.     팀뷰어의 세바스찬 슈뢰텔 제품 관리 부문 수석부사장은 “모든 조직의 IT 환경과 문제가 저마다 달라 획일적인 자동화 방식으로는 한계가 있다”면서, “티아 스크립팅을 활용하면 스크립트 전문 지식이 없어도 맞춤형 자동화 시스템을 구축할 수 있으며, 이는 IT 운영을 자율형 엔드포인트 관리(AEM)로 진화시키는 계기가 될 것”이라고 설명했다. 팀뷰어코리아 이혜영 대표이사는 “한국은 빠른 디지털 전환으로 다양한 워크플레이스 형태와 디바이스를 운영하고 있어 장애 대응 속도와 효율에 대한 요구가 높다”면서, “티아 스크립팅이 반복적인 업무를 자동화해 IT 담당자의 부담을 줄이고 전략적인 업무에 집중하도록 도울 것”이라고 밝혔다.

어도비는 월트 디즈니 이매지니어링 연구 & 개발과 손잡고 최신 인공지능(AI) 기술을 기반으로 디즈니 파크와 익스피리언스의 디자인 및 사전 제작 시각화 파이프라인을 가속화한다고 밝혔다. 1952년 월트 디즈니가 설립한 이매지니어링은 세대와 국경을 넘어 기억에 남는 디즈니 경험을 만드는 핵심 크리에이티브 조직이다. 이번 협업은 기업이 어도비와 직접 협력해 자사 브랜드 고유의 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축하도록 지원하는 어도비 파이어플라이 파운드리(Firefly Foundry)를 통해 진행된다. 디즈니 이매지니어링의 기존 애셋을 기반으로 맞춤화된 이번 독자 모델은 어도비 파이어플라이 모델을 기반으로 구축됐다. 어도비는 “이 모델이 정교하게 최적화되었으며 상업적으로 책임감 있게 사용할 수 있어, 이매지니어링의 크리에이티브와 세계관 구축 역량을 한층 강화할 것”이라고 설명했다. 디즈니와 같은 브랜드의 캐릭터, 색상, 크리에이티브 의사 결정은 오랜 스토리텔링의 가치를 담고 있다. 인터넷에서 데이터를 무단 수집해 학습한 모델은 지적재산(IP)의 정확성이나 브랜드 일관성, 생성 결과물의 출처를 보장하기 어렵다. 반면 어도비 파이어플라이 파운드리는 이매지니어링의 자체 디자인 카탈로그를 기반으로 맞춤형 모델을 구축했다. 라이선스 애셋 및 자사 애셋을 바탕으로 개발되었으며, 각 프랜차이즈의 시각 언어를 이해하도록 최적화됐다. 이를 통해 이매지니어들은 기존에 사용하던 어도비 툴과 워크플로 안에서 파이어플라이 파운드리 모델을 활용해 다양한 매체에 걸쳐 완성도 높은 결과물을 생성할 수 있다.     어도비 파이어플라이 파운드리를 통해 이매지니어들은 아이디어가 테마파크의 결과물로 구현되기까지의 여정을 단축해 나갈 예정이다. 초기 워크플로에는 손으로 그린 대략적인 콘셉트를 완성도 높은 2D 콘셉트 아트로 변환하는 스케치를 이미지로(sketch-to-image) 모델이 포함된다. 이를 통해 디자이너는 더 빠르게 아이디어 작업을 반복하고 수십 가지의 크리에이티브 방향성을 탐색할 수 있다. 또한 미키와 친구들, 겨울왕국, 모아나, 릴로&스티치, 카 등 다양한 프랜차이즈 전반의 브랜드 가이드라인과 특성에 부합하는 크리에이티브 애셋을 생성하는 맞춤형 이미지 모델도 활용된다. 이매지니어들은 이를 통해 향후 어트랙션 개발을 위한 콘셉트 및 디자인 단계를 더욱 신속하게 진행할 수 있다. 2D 렌더링 및 디자인 콘셉트를 정교한 3D 프로토타입으로 변환하는 3D 모델링 기능도 갖췄다. 디자이너가 실제 착공 전에 시공 계획을 수립하고, 필요한 자재를 산정하며 엔지니어링 팀과 조율할 수 있는 도구를 제공한다. 디즈니가 테마파크, 호텔, 크루즈 등 사업 영역을 확장하는 가운데 어도비 파이어플라이 파운드리는 이매지니어링이 빠른 속도로 디자인을 반복 개선하도록 지원한다. 손으로 그린 스케치와 콘셉트 아트부터 3D 렌더링, 실제 시공에 활용 가능한 수준의 CAD 모델에 이르기까지 전반적인 크리에이티브 프로세스가 가속화될 것으로 기대된다. 어도비의 한나 엘사커 생성형 AI 신사업 부문 부사장은 “스토리텔링은 디즈니의 DNA이며, 최신 AI 혁신 기술로 크리에이터의 역량을 강화하는 것은 어도비가 가장 잘하는 일”이라며, “이매지니어링 팀이 전 세계 팬들을 위한 새로운 경험을 만들어 가는 과정에서, 어도비의 툴과 워크플로는 더욱 대담한 아이디어를 탐색하고, 최고의 아이디어를 현실로 구현할 수 있는 크리에이티브 기반을 제공할 것”이라고 말했다. 월트 디즈니 이매지니어링의 카일 라플린 R&D, 테크놀로지 및 엔지니어링 부문 수석부사장은 “이매지니어링은 언제나 기술과 인간의 창의성이 책임감 있는 방식으로 함께할 수 있다고 믿어왔다. 어도비와의 협력을 통해 고객이 기대하는 감성적 가치를 유지하면서도 디즈니의 스토리와 캐릭터를 테마파크 전반에서 더욱 빠르고 생생하게 구현할 수 있게 됐다”고 전했다.

주요 CAD 벤더들이 최근 들어 일제히 AI 기능을 정식 제품에 통합하고 있다. 그동안 프리뷰나 베타 단계에 머물러 있던 기능들이 잇따라 정식 출시되면서, 업계에서는 AI가 더 이상 CAD의 부가 기능이 아니라 표준이라는 평가가 나오고 있다. 주요 캐드 벤더의 최근 행보를 정리했다.   캐드 벤더  AI 동향(이미지 제작: 챗GPT)   1. 업계 공통 흐름: 3가지 핵심 AI 기능 (1) 제품 지원 챗봇 사용 설명서와 지원 문서를 학습한 AI 챗봇은 이미 여러 CAD 프로그램에 자리 잡았다. Onshape의 'AI Advisor', 지멘스 Solid Edge·NX의 'Design Copilot', 오토데스크의 'Autodesk Assistant', 다쏘시스템 3DEXPERIENCE의 가상 도우미 'Aura', 트림블 스케치업의 'AI Assistant' 등이 대표적이다. 기존 대형언어모델(LLM)을 자사 지원 문서에 맞춰 튜닝하는 방식이라 구현 부담이 상대적으로 낮다는 점이 확산 배경으로 꼽힌다. ② 도면 자동 생성 3D 모델을 2D 도면으로 변환하는 반복 작업에도 AI가 적용되고 있다. 오토데스크 Fusion의 'Automated Drawings'는 템플릿과 AI 모델을 결합해 표준 체결 부품(볼트·너트 등)을 자동으로 인식하고 도면에서 제외하는 방식으로 작업 시간을 줄인다. 지멘스는 Solid Edge(현 Designcenter Solid Edge)에서 최소한의 입력만으로 도면 뷰의 최대 80%까지 자동 생성하는 기능을 공개했으며, 다쏘시스템 역시 SOLIDWORKS에 유사 기능을 준비 중인 것으로 알려졌다. ③ 생성형 렌더링 장면의 조명·재질을 수동으로 세팅하지 않고 텍스트 프롬프트만으로 사실적인 렌더링 이미지를 생성하는 기능이다. 트림블 스케치업이 'SketchUp AI Render'로 이 기능을 상용화했고, 오토데스크와 다쏘시스템도 각각 Fusion과 SOLIDWORKS에 관련 기능을 시연·예고한 상태다. 2. 벤더사들의 AI 관련 주요 동향 (1) 오토데스크: Fusion·Inventor 전방위 AI 확장 오토데스크는 'Autodesk Assistant'라는 단일 브랜드로 Fusion, Inventor, Moldflow, Vault 등 제품 디자인·제조(PD&M) 포트폴리오 전반에 AI를 확산시키는 전략을 펴고 있다. 회사 측은 프런티어 모델과 자체적으로 구축한 3D 설계 특화 모델을 결합하는 방식이라고 설명한다. Fusion에서는 자연어 명령으로 Fusion API 전체 기능에 접근할 수 있는 '프롬프트-투-API' 방식이 도입됐고, 이미지 생성(렌더링) 기능도 상용 구독자 기준 월 20회까지 제공된다. 4월에는 Fusion 관련 데이터를 조회·관리할 수 있는 'Autodesk Fusion Data MCP' 서버가 공개돼 Claude Desktop, VS Code 등 외부 AI 도구와의 연동이 가능해졌다. 같은 달 Anthropic은 오토데스크, 블렌더, 어도비 등과 파트너십을 맺고 Fusion용 MCP 커넥터를 출시했다. 이를 통해 자연어 입력만으로 형상을 생성하는 'Text-to-CAD' 워크플로가 구현된다. 3월에는 인벤터 2027이 출시되며 'Autodesk Assistant'가 테크 프리뷰 형태로 처음 도입됐다. 작업 화면 옆에 도킹되는 패널을 통해 자연어로 모델 정보를 조회하고 분석할 수 있으며, Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 실제 모델 구조와 속성에 근거한 응답을 제공하는 점이 특징이다. 다만 5월 기준으로 파라미터 업데이트, IProperty 편집, 컴포넌트 상태(가시성·억제 등) 변경 등 비형상 데이터 작업까지는 지원하지만, 3D 형상 자체를 직접 생성하거나 수정하는 기능은 아직 제공되지 않아 어시스턴트가 "이해와 분석" 단계에 머물러 있다는 평가도 있다. 인벤터에는 이와 별개로 위상 최적화 기반의 'Shape Generator'가 이미 정식 기능으로 자리 잡았고, iLogic 자동화도 이번 릴리스에서 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 프로그래밍인 'iLogic Codeblocks'로 확장돼 코드 작성 없이도 자동화 로직을 구성할 수 있게 됐다.   (2) 다쏘시스템: '생성 경제'를 표방한 SOLIDWORKS 2026 다쏘시스템은 지난해 11월 SOLIDWORKS 2026을 출시하며 '생성 경제(Generative Economy)'라는 슬로건 아래 AI 기반 설계·협업·데이터관리 기능을 대거 반영했다. 도면 작성과 상세 작업을 가속하는 생성형 AI 기능, 볼트·너트 등 표준 체결 부품을 자동으로 인식해 조립하는 기능, 커뮤니티 게시글·위키·Q&A에서 인사이트를 추출해 답변을 제공하는 가상 도우미 'Aura' 등이 새롭게 포함됐다. 지난 2월 미국 휴스턴에서 열린 '3DEXPERIENCE World 2026'에서는 설계부터 시뮬레이션, 제조, 거버넌스에 이르는 제품 전 주기에 걸친 AI 적용 사례가 집중적으로 소개됐다. (3) PTC: Creo 13에 AI 어시스턴트 3단계 도입 PTC는 지난 6월 Creo 13과 SaaS 버전 Creo+ 13.3을 발표하며 'Creo AI Assistant'를 공식화했다. 어시스턴트는 세 단계로 구성된다. 모든 사용자에게 기본 제공되는 'Advise'는 채팅 인터페이스를 통해 모범 사례와 공식 문서 기반의 설계 가이드를 제공하고, 별도 확장팩 형태인 'Assist'(베타)는 3D 모델을 직접 분석해 설계 결함을 조기에 발견하고 규정 준수 여부를 검증하며, 'Automate'(알파)는 CAD 형상을 이해해 설계를 생성·수정·최적화하는 수준까지 나아간다. PTC는 AI 어시스턴트 도입으로 특정 개인에게 집중돼 있던 노하우 의존도를 낮출 수 있다는 점을 이번 도입의 의미로 강조했다. 이와 함께 2016년 출시 이후 꾸준히 고도화돼 온 생성형 위상 최적화(GTO)·클라우드 기반 생성설계 확장팩(GDX) 등 기존 생성설계 도구도 이번 릴리스에서 어셈블리 단위 최적화와 멀티피직스 해석 범위 확장이 이뤄졌다. PLM 솔루션 윈칠(Windchill)과의 연계를 통해 AI가 제안한 설계 대안에도 기존과 동일한 변경 이력·버전 관리가 적용된다는 점도 특징이다. (4) 종합: AI, 도구에서 워크플로 파트너로 세 벤더의 행보를 종합하면 공통된 방향성이 보인다. 첫째, AI 챗봇은 이제 기본 지원 기능을 넘어 실제 작업을 수행하는 '에이전트'로 진화하고 있다. 둘째, MCP(Model Context Protocol) 같은 개방형 표준을 통해 CAD 소프트웨어와 외부 AI 모델(Claude 등)을 연결하려는 시도가 확산되고 있다. 셋째, 아직까지 AI가 형상을 자유롭게 생성·수정하는 단계에는 이르지 못했으며, 대부분의 벤더가 "AI는 제안하고 최종 판단은 엔지니어가 한다"는 원칙을 강조하고 있다는 점도 공통적이다. 국내 CAD 사용자와 기업 입장에서는 이러한 AI 어시스턴트가 아직 베타·프리뷰 단계인 경우가 많은 만큼, 정식 반영 시점과 국내 라이선스 정책을 함께 확인해 도입 전략을 세울 필요가 있어 보인다. 3. 보급형·대안 CAD 벤더 AI 동향 대안캐드 벤더 AI  동향(이미지 제작: 챗GPT) 오토캐드 호환 보급형 CAD 진영에서도 AI를 앞세운 경쟁이 본격화되고 있다. 다만 이 진영은 대형 벤더와 달리 LLM 기반 대화형 어시스턴트보다는 반복 작업 자동화에 'AI'라는 이름을 붙이는 경우가 많아, 실제 기능 수준을 구분해서 볼 필요가 있다. (1) CADiAN(캐디안) 국내 개발 CAD인 캐디안은 지난 해 11월 'CADian 2026'을 출시하며 스마트 치수, 중심선 자동 생성, 상세도 작성기 등 반복 작업 자동화 기능을 대폭 강화했다. 이와 별개로 도면 이미지·DWG 파일 내 객체를 AI가 자동 탐지해 도면을 재구성하고 BOM을 자동 산출하는 'AI-CE(AI-Cost Estimation)', 전통 목조 건축물을 AI로 가상 복원하는 'TWArch' 등 특화 AI 솔루션도 함께 선보이고 있다. 올해 4월에는 AI-CE와 경량 2D 솔루션 'CADian 2026 Classic'을 앞세워 유럽 시장 공략에 나섰으며, 2026년 초에는 AI 기반 PDF 문자 자동 인식, AI 기반 도움말 기능도 추가될 예정이다. (2) GstarCAD Gstarsoft는 지난 6월 ‘Faster by Core, Smarter by AI’를 슬로건으로 내건 GstarCAD 2027을 출시했다. 이번 버전은 재생성·줌·이동 등 주요 명령 속도를 10% 이상, GPU 가속 성능을 최대 80% 이상 끌어올리는 등 엔진 성능 개선이 핵심이며, 동적 블록 파라메트릭 구속조건·중심선 자동 생성 같은 실무 기능도 추가됐다. 또한 Gstarsoft는 지난 6월 CAD·BIM·클라우드·AI를 아우르는 신규 포트폴리오를 공개하며, 자연어로 설계 생성·작업 자동화·엔지니어링 지식 검색을 지원하는 'AI Assistant'와 이미지 기반 도면을 편집 가능한 CAD 객체로 변환하는 'AI ScanToCAD'를 새롭게 선보였다. 건축 특화 제품인 GstarBIM 2027에도 AI 지원 시각화 기능이 추가됐다. (3) ZWCAD 지난 해 출시된 ZWCAD 2026은 '스마트 매치'(회전·크기 변형된 동일·유사 객체 일괄 수정), '유사 검색'(외부 도면에서 유사 블록·객체 검색), 자체 개발 구속조건 엔진 기반의 파라메트릭 설계 기능을 'AI 기반 자동화'로 소개했다. 이후 공개된 ZWCAD 2027 베타에는 3D 모델을 사실적으로 렌더링하는 기능과 RVT 파일 가져오기 개선 등이 추가된 것으로 보인다.    4. AI로 인한 변화와 혜택 AI의 적용으로 캐드 업계와 작업 방식의 변화는 어떻게 이루어지고 있을까. 이러한 변화가 실제 사용자와 기업에 가져올 혜택도 짚어볼 만하다. ■ 반복 업무 감소 : PTC는 파라미터 정의, 문서화 등 반복 작업을 AI가 자동화해 수작업 부담을 30~50%까지 줄일 수 있다고 설명한다. 엔지니어는 그만큼 시스템 설계·시뮬레이션 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. ■ 진입장벽 완화 : SOLIDWORKS의 AI 시뮬레이션 어드바이저처럼 해석 조건 설정을 AI가 보조하면서, 비전문 인력도 정밀 시뮬레이션에 접근할 수 있게 된다. ■ 협업 오류 감소: A&E 분야 조사에 따르면 AI 기반 협업 도입 시 프로젝트당 정보요청서(RFI)가 평균 6건에서 3건으로 줄어드는 등, 설계-시공 간 충돌을 사전에 걸러내는 효과가 보고된다. ■ 온보딩 단축: Advise형 챗봇은 신규·저경험 사용자의 학습 곡선을 낮춰, 특정 숙련자에게 쏠린 노하우 의존도를 줄이는 효과가 있다. 이처럼 긍정적인 평가에도 남는 과제는 비용·숙련도 장벽으로 도입 속도에 기업별 편차가 클 수 있고, 클라우드 기반 AI 확산에 따라 데이터 거버넌스·보안 검토가 새로운 도입 조건으로 떠오르고 있다는 것이다. 또한 캐드 벤더사 측면에서는 AI가 크레딧(토큰) 형태로 사용되면서 새로운 추가 수익 모델로 여겨지기도 하나, AI가 가져오는 매출 증가가 관련 인력을 줄일 수도 있을 것으로 보여 시장 재편의 신호탄이 될 수 있다는 우려도 나온다 실제로 일부 벤더는 AI 기능을 구독형 요금제의 상위 티어로 묶거나 별도의 크레딧 과금 방식으로 제공하기 시작했는데, 이는 라이선스 판매에 의존해온 기존 수익 구조가 사용량 기반 과금으로 조금씩 옮겨가고 있음을 보여준다.  이 과정에서 설계 인력은 반복 작업을 AI에 맡기고 검증·판단에 집중하는 방향으로 재편될 가능성이 크다는 것이 업계 전반의 시각이다. 캐드와 AI의 만남은 향후 엄청난 변화를 가져올 것으로 예상되며, 이것을 거스를 수 없는 대세가 되어 가고 있다.  결국 AI가 캐드 산업에 가져올 변화는 '누가 더 적은 인력으로, 더 빠르고 정확하게 설계를 완성할 수 있도록 지원하느냐'는 구도로 변화해 갈 것으로 보인다.   

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중소벤처기업부와 지식재산처는 ’26.6.16.(화) AI기반 스마트제조 미래기술 발굴을 위한 「2026 스마트제조 전략기술로드맵(2027~2029)」 수립에 공동 착수했다. - 이번 로드맵은 중기부와 지재처가 현장 수요와 특허 빅데이터를 결합하여 처음으로 협업하는 것으로, 중소 제조업계의 미래 유망기술 발굴 품목을 전년(49개)보다 대폭 확대(100개 이상)하여 도출할 계획임. - 특허분석의 공신력·전문성을 확보하기 위해 지재처의 역량을 활용, TIPA와 KISTA가 각각 산업현장 수요 분석과 특허 기반 기술분석을 담당하며, 연구개발 투자방향·사업화·글로벌 진출 전략 수립에 활용할 고품질 전략정보를 제공할 예정임. - 지식재산처는 특허 빅데이터 기반 산업혁신 지원사업을 통해 최신 특허 동향과 기술경쟁 구도 등 전략기술 발굴에 전문 분석을 지원하고, 중기부는 내년(’27) 상반기 로드맵을 공개할 예정임. <참고> 1. (중기부) 스마트제조 전략기술로드맵 유망 기술품목(49개) ※2025년 로드맵 2. (지재처) 『특허 빅데이터 기반 산업혁신 지원』 개요

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도면 제작에서 엔지니어링 오케스트레이션으로   전기 CAD 분야는 단순 도면 제작에서 전체 시스템을 조율하는 엔지니어링 오케스트레이션으로 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 2024년 이후 본격화된 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼은 데이터 모델 중심에 인공지능(AI)을 배치해 스스로 설루션을 제안하며 엔지니어를 의사결정 중심 업무로 이동시키고 있다. 이에 따라 기업은 암묵적 지식을 조직 지식으로 전환하는 플랫폼 아키텍처를 선제적으로 수용해 지속 가능한 경쟁 우위를 차지해야 한다.   ■ 구형서 AI 기반 전기 CAD 공급사 WS코리아의 대표이다. 이플랜코리아 대표를 지냈고 지멘스, PTC 등에서 엔지니어 및 사업개발을 담당했다. 홈페이지 | www.wscad.co.kr   엔지니어링 생산성의 임계점과 AI의 등장 현대 산업계는 복잡성의 증가, 규제 강화, 그리고 숙련 인력 부족이라는 소위 ‘삼중고(trIPle whammy)’의 위협 속에 놓여 있다. 기계 제조, 플랜트, 빌딩 자동화 등 전기 설계가 핵심 동력인 산업 분야에서 이러한 위기는 단순한 운영상의 불편함을 넘어 기업의 생존을 결정짓는 구조적 병목 현상으로 심화되고 있다. 지난 수십 년간 추진해 온 디지털 전환은 도면의 전산화를 이루었으나, 역설적이게도 설계자가 체감하는 업무 강도는 낮아지지 않았다. 오히려 늘어난 데이터량과 복잡해진 협업 프로세스로 인해 설계자는 혁신을 도모할 수 있는 ‘시간’이라는 자원을 상실했다. 지금까지의 대응은 주로 ‘효율(efficiency)’, 즉 기존의 일을 얼마나 더 빠르게 처리할 것인가에 집중되어 있었다. 하지만 현재의 임계점을 돌파하기 위해서는 ‘유효성(effectiveness)’, 즉 옳은 일을 정의하고 시스템을 근본적으로 재구축하는 전략적 접근이 필요하다. 단순히 기존 프로세스에 디지털 도구를 얹는 방식으로는 비효율마저 디지털화되는 결과만을 초래할 뿐이다. 현대적 엔지니어링 시스템의 정점은 고객에게 가장 소중한 자산인 ‘시간’을 되돌려주는 데 있어야 하며, 이는 인공지능(AI)이라는 파괴적 기술을 통해 비로소 가능해진다. AI는 이제 단순한 보조 기능을 넘어 설계 과정 전반에 능동적으로 참여하는 지능형 에이전트로 진화하고 있다. 이에 따라 설계자의 정체성은 반복적인 도면 제작자에서, 전체 시스템의 논리와 품질을 조율하는 ‘오케스트레이터(orchestrator)’로 이동하고 있다. 이러한 패러다임의 전환을 명확히 이해하기 위해서는 전기 CAD가 걸어온 기술적 진화의 궤적과 그 한계를 면밀히 분석해야 한다.     전기 CAD의 변화 : 제도기 시대에서 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼으로 전기 설계 도구는 기술적 한계를 극복하고 인간의 개입을 최소화하기 위해 세 단계의 이정표를 거치며 발전해 왔다.   1단계 : 종이에서 디지털로(전산화의 시작) 1960년대부터 1980년대까지의 초기 CAD는 수기 도면의 물리적 한계를 극복하는 데 주력했다. 수작업 도면은 오류 수정 시 막대한 시간이 소요되었고, 무엇보다 엔지니어링 지식이 특정 개인의 경험에만 머무르는 ‘지식의 사유화’ 문제가 심각했다. 디지털 도면의 등장은 데이터의 문서화 품질을 높이고 일관성을 관리할 수 있는 토대를 마련했으나, 여전히 ‘전자 제도기’의 수준을 벗어나지 못했다.   2단계 : 플랫폼과 자동화(통합과 가속화의 한계) 1990년대 이후의 CAD는 데이터베이스 기반의 통합 플랫폼으로 진화했다. ERP, PLM 시스템과의 연동을 통해 프로젝트 데이터의 정합성을 확보하고, 매크로나 변수(variant) 기능을 활용한 규칙 기반(rule-based) 자동화가 도입되었다. 그러나 이 시대의 자동화는 경직된 결정론적 로직에 기반한다. 매크로 라이브 러리와 규칙을 최초로 구축하고 유지 관리하는 데 막대한 초기 비용과 노력이 수반되며, 요구사항이 수시로 변경되는 현업의 유연성에 대응하기에는 한계가 명확했다. 설계 변경 시 발생하는 빈번한 수동 수정 작업은 여전히 고숙련자의 공수에 의존하는 구조적 병목으로 남았다.   3단계 : AI 네이티브(지능형 아키텍처로의 전환) 2024년 이후 본격화된 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼은 설계의 아키텍처를 근본적으로 재정의한다. 이 단계의 핵심은 ‘두뇌’ 역할을 수행하는 AI(중앙 지능 인스턴스)와 ‘실행’을 담당하는 CAD 플랫폼(시각화 및 구현 인스턴스)의 명확한 분리이다. AI 네이티브 시스템은 단순히 CAD에 AI 기능을 추가한 것이 아니라, 데이터 모델의 중심에 AI를 배치하여 스스로 설루션을 제안하고 최적화한다. 엔지니어는 더 이상 선을 긋는 단순 행위에 집중하지 않고, 목표와 제약 조건을 정의하며 AI가 생성한 대안을 평가하는 의사결정 중심의 업무로 이동한다. 이러한 기술적 진보에도 불구하고 실제 산업 현장의 데이터는 여전히 많은 설계자가 구시대적 작업 방식에 갇혀 있음을 증명하고 있다.   전기 설계 분야의 현재 상황 : 구조적 병목과 활용되지 못한 잠재력 전 세계 40개국, 1267명의 전기 CAD 사용자를 대상으로 실시한 국제 설문조사 결과는 현장의 위기를 적나라하게 보여준다. 데이터에 따르면, 응답자의 53.9%가 ‘새로운 혁신과 프로세스 개선을 시도할 시간적 여유가 없다’고 답했다. 이는 산업 현장이 개선의 의지가 부족해서가 아니라, 구조적인 과부하 상태에 직면해 있음을 의미한다.   ▲ 전기 설계 업무의 시간은 주로 어디에 소요되나?     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.