AI를 조직도에 올린 회사의 관리자는 왜 AI 직원이 쓴 문서에서 오류를 덜 찾는가
보스턴대 에마 와일스(Emma Wiles) 교수와 보스턴컨설팅그룹(BCG) 연구진이 인사·재무 관리자 1,261명을 조사했더니, 23%가 회사 조직도나 업무 흐름도에 AI 에이전트가 올라가 있다고 답했습니다. 연구진은 이 관리자들에게 오류를 일부러 심은 문서를 검토하게 했습니다.
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대기업은 협력사 데이터를 받기 전에 무엇을 정해야 협력사 AI 전환이 시범사업에서 멈추지 않는가
한국경제인협회가 8월 13일 발표한 조사에서 매출 800대 제조기업 가운데 응답한 200개사의 45.0%가 협력사의 AI 전환을 지원하고 있다고 답했습니다. 그런데 그 45.0%를 나눠 보면 시범사업 단계가 39.5%이고, 정착 단계에 이른 곳은 5.5%뿐입니다.
공장이 불량 원인을 찾으려고 작업 영상을 녹화하면, 작업자는 왜 감시로 받아들이는가
미국의 제조 운영 플랫폼 회사 Tulip은 10월 6일 연례 행사에서 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는 기능을 더했다고 발표했습니다. Factory Playback은 현장 카메라 영상과 시각·언어 AI 모델로 「공장 바닥에서 일어난 일을 빠짐없이 다시…
웨이스는 VEXPLOR에 무엇을 기록하는가작업 영상이 아니라 작업지시·설비·로트·검사 이미지
웨이스는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만듭니다. 공장과 AI 도입을 이야기하다 보면 「그 시스템은 우리 작업자를 얼마나 들여다봅니까?」라는 질문을 받습니다. 이번 주 미국 Tulip이 공장 영상을 다시 재생해 보는 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는…
웨이스는 VEXPLOR에서 AI가 자신 없는 불량 판정을 어떻게 사람에게 넘기는가자신 있는 오답을 줄이는 3가지 장치
공장 AI가 가장 위험해지는 순간은 틀릴 때가 아니라 틀린 답을 자신 있게 낼 때입니다. 흔한 불량은 학습한 사례가 많아 잘 맞히지만, 몇 달에 한 번 나오는 불량은 사례가 적어 엉뚱한 답이 나오기 쉽습니다.
웨이스는 공장장이 AI 판단을 승인하고 그 범위를 정할 수 있도록 VEXPLOR에서 AI의 권한을 단계로 나눕니다
공장장이 AI 도입을 미루는 이유는 기술을 몰라서가 아닙니다. 함께 발행한 글에서 반도체 공장 인터뷰, 물류창고 실험, 병원 관찰 같은 연구·조사 13건을 모아 보니 이유는 여섯 가지로 모였습니다.
공장장이 AI 도입을 미루는 이유는 기술이 아니라, AI가 틀렸을 때 그 책임이 공장장에게 남기 때문입니다
공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%이고, 데이터·AI 전담 인력을 둔 곳은 0.8%입니다(중소벤처기업부 「2024 스마트제조혁신 실태조사」, 2025년 4월 발표). 발표 보도자료에는 AI를 도입하지 않은 이유가 나오지 않습니다.
제조업 승계가 막히는 문제를 웨이스는 VEXPLOR로 어떻게 풀려 하는가판단 근거를 묶고 권한을 단계로 넘기는 방법
제조업 2세가 아버지의 공장을 물려받지 않는 이유는 결국 두 가지로 모입니다. 넘겨받는 사람이 회사를 움직이는 판단의 근거를 볼 수 없고, 결정 권한은 한 번에 넘어가거나 아예 넘어가지 않습니다. 공장에 AI를 들일 때도 똑같은 일이 생깁니다.
웨이스는 사내 업무 중 무엇을 AI에게 맡기고 무엇을 사람에게 남겼나요청 1만 1천여 건으로 본 자동화 지도
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 회사 안의 일에도 AI를 사용합니다. 메일을 쓰고, 제안서와 견적서를 만들고, 회의록을 정리하는 일은 사내 AI 작업 도구에 맡기고, 매일 아침 회사 문서 점검은 스크립트가 사람 없이 실행합니다.
회사가 업무를 AI로 무인화할 때, 사람 승인은 어디에 남겨야 하는가되돌리기 어려운 일 5가지로 나누는 기준
업무에 AI를 붙이는 회사가 처음 부딪히는 질문은 「무엇을 자동화할까」입니다. 메일 초안, 보고서 요약, 견적 계산처럼 후보는 금방 나옵니다. 그런데 몇 주 쓰다 보면 질문이 바뀝니다. AI가 만든 결과를 어디까지 사람이 확인해야 하는가, 그리고 사람이 없는 밤에 실행된 작업이 제대로 끝났는지 어떻게 아는가입니다.
공장 AI 에이전트는 시키지 않은 일 중 무엇을 먼저 해도 되는가알리기와 실행을 나누는 판정표
회사 메일을 읽던 AI 에이전트가 먼저 말을 거는 일이 늘었습니다. 강연 관련 메일을 읽고 슬라이드 초안을 만들어 드릴지 묻거나, 답장을 보내지 않은 메일이 하나 남아 있다고 알려 줍니다. 투자 유튜버 김단테 씨는 최근 영상에서 개인용 에이전트 여러 개를 써 본 경험을 소개하며, 에이전트의 가장 중요한 덕목 가운데…
경영진이 AI 도입을 결정하면 보안 걱정은 설계 요건이 됩니다구축 업체에 확인할 5가지
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아와 이런 이야기를 꺼냈습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다는 것입니다. 회사 자료가 밖으로 나가면 어떻게 하느냐, 그 답이 없으니 다음 회의로 넘어가고, 다음 회의에서도 같은 질문이 나온다고 했습니다.
회사 정보를 AI에 어디까지 넣나, 한 장 규칙과 업무 계정 정하기 (30분)
오늘은 회사 정보를 AI 대화 도구에 넣을 때 지킬 「AI 사용 한 장 규칙」, 도구 설정 점검표, 업무 계정을 누구에게 몇 개 줄지의 결정 — 이 셋을 만듭니다. 걸리는 시간은 설정 점검까지 30분이고, 경영진이 서명하는 결재는 15분입니다.
AI가 교대 중에 작업 표준을 바꾸면 안 되는 이유
공장의 순환에는 길이가 다른 3가지 주기가 있습니다. 교대 주기에서는 실적과 정지를 보고 작업 순서를 조정하고, 일 주기에서는 내일 일정을 고치고, 월 주기에서는 표준 시간과 작업 표준을 고칩니다. 앞선 글에서 이것을 한 문장으로 정리했습니다. 짧은 주기는 순서를 바꾸고, 긴 주기는 기준을 바꿉니다.
저희가 특허로 지킨 것은 속도가 아니라 확정성입니다
저희는 제조 현장에서 AI가 스스로 판단하고 설비까지 연결되는 운영체제를 만들고 있습니다. 그 길에서 먼저 확보해 둬야 했던 기술 두 가지를 특허로 등록했습니다.
저희 사내 규칙을 AI가 고치기 시작했습니다채점표만 빼고
이번 주 저희는 사내 업무 규칙 문서에 한 줄을 새로 넣었습니다. 사실 검증 게이트, 기준 데이터 대조 점검, 완료 확인 — 이 항목들은 자동화 사이클이 스스로 완화하거나 수정할 수 없는 고정 계층이라는 선언입니다. 바꾸려면 사람의 승인을 거쳐야 합니다.
"AI가 알아서 라인 세웠습니다": 이 한마디가 왜 공포인가
새벽 두 시, 생산팀 담당자 휴대폰에 알림이 뜹니다. "이상 징후 감지. 3호기 자동 정지 완료." 좋은 소식처럼 들리시나요? 현장에 한번 계셔 보면 알게 됩니다. 이 문장을 본 담당자의 첫 반응은 안도가 아니라 등골이 서늘해지는 쪽이에요. 누가, 무슨 근거로, 무슨 권한으로 라인을 세웠지? 정지 자체가 옳았더라도,…
