AI가 코딩을 빠르게 해도, 제조 솔루션 구축 기간은 왜 그만큼 줄지 않을까
정부 스마트공장 지원사업은 제조 솔루션 구축 사업 기간의 상한을 6~9개월(연장 최대 3개월)로 둡니다. 민간 단일 공장용 제조 솔루션 계약을 찾아보면 검수와 안정화까지 포함한 계약 기간이 8~16개월인 사례가 나옵니다.
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정부 스마트공장 지원사업은 제조 솔루션 구축 사업 기간의 상한을 6~9개월(연장 최대 3개월)로 둡니다. 민간 단일 공장용 제조 솔루션 계약을 찾아보면 검수와 안정화까지 포함한 계약 기간이 8~16개월인 사례가 나옵니다.
회사에서 AI 도입 이야기를 꺼내면 자주 돌아오는 답이 있습니다. 「우리는 데이터가 없어서 아직 이르다」는 말입니다. 그런데 이 말을 풀어 보면 대개 데이터가 없다는 뜻이 아닙니다. 견적서 PDF, 작업일지, 거래처와 주고받은 메일, 회의 녹음, 설비 매뉴얼은 이미 쌓여 있습니다.
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.
AI가 코드를 짜고 논문을 요약하고 모델 구조까지 제안해 주는 지금, 제조 AI를 맡을 사람을 고를 때 전공과 학벌을 얼마나 봐야 할까요. 예전에는 AI 전공과 좋은 학교가 「이 사람은 어려운 기술을 다룰 수 있다」는 가장 빠른 신호였습니다.
사람들이 인터넷을 덜 쓴 것은 인터넷으로 원하는 목적을 이루는 과정이 귀찮고 어려웠기 때문이다. 투자 유튜버 김단테 씨가 최근 영상에서 개인용 AI 에이전트를 여러 개 써 본 뒤 내린 결론입니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 요즘 제조기업에서 받는 요청의 모양이 달라지고 있습니다. 최근 받은 요청 가운데에는 AI와 기존 시스템 연결을 한 요청에 함께 담아 오는 경우가 여럿 있었고, 처음부터 시스템 연결만을 요청하는 곳도 있었습니다.
회사에 아무리 유능한 경력직이 들어와도 첫 달은 비슷하게 흘러갑니다. 필요한 파일이 어느 폴더에 있는지 묻고, 같은 자료의 최신본이 누구 엑셀에 있는지 찾고, 부서마다 같은 물건을 다른 이름으로 부른다는 것을 알아 가는 데 한 달을 들입니다. 능력이 모자라서가 아닙니다. 일할 자료가 한 곳에 없어서입니다.
지난 9월 16일 LG는 계열사 최고경영진 40여 명을 모아 약 8시간 동안 사장단 회의를 열었습니다. 보도에 따르면 회의 주제는 「투자 전략 고도화」였고, AI 팩토리·피지컬 AI·반도체·AI 전환을 중심으로 투자 전략을 점검했습니다. 이 회의를 해설한 한 유튜브 채널은 흥미로운 비유를 하나 들었습니다.
많은 AI 기업은 데이터가 잘 만들어져 있는 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고 생산 실적이 시스템에 남는 회사라면 모델을 얹는 순간 답이 나오고, 데모도 그런 회사에서 찍힙니다. 그런데 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 중소 제조기업의 대다수는 ERP부터 없습니다.
AI를 구축하는 회사들의 데모는 데이터가 잘 갖춰진 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고, 생산 실적이 시스템에 남고, 재고가 숫자로 있는 회사에서는 모델이 그 위에서 바로 답을 냅니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 제조기업의 대다수는 그 반대편에 있습니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아왔습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다고 했습니다. 회사 자료가 외부 AI로 나가면 어떻게 하느냐는 질문에 답이 없어 회의가 멈춘다는 것이었고, 그 사이 AI를 안 써서 뒤처지는 비용은 누구도 세고 있지…
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.
국내에서 공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%입니다. 도입 계획이 있는 1.6%를 더해도 1.7%입니다(중소벤처기업부, 2024년 스마트제조혁신 실태조사, 2025년 4월 발표). 이 숫자만 보면 지금 AI를 도입하기만 해도 경쟁 공장을 크게 앞지를 것 같습니다.
오늘은 AI 도입이 시작된 뒤 사라지는 6가지 형태의 점검표, 안 쓰는 이유 3가지와 그때 줄 것을 적은 대응표, 90일 계획 1장을 만듭니다. 걸리는 시간은 부서장 2명과 함께 30분이고, 경영진이 보는 것은 월 1회 15분입니다. 오늘 만드는 것은 결론이 아니라 3개월 뒤에도 반복되는 일정입니다.
오늘은 9편에서 고른 첫 사례의 전후 기록표(주차·시간·건수·오류·되돌림) 4주치, 비용 한 줄, 경영진 보고 반 장을 만듭니다. 오늘 책상에서 하는 일은 30분이고, 그 뒤 4주 동안 매주 금요일 5분씩 적습니다.
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.
오늘은 우리 부서의 반복 업무 20개를 질문 2개로 세 구분으로 나눈 분류표 1장, 「사람만」 하는 일 목록, 다음 달 첫 사례 1개와 그 성공 기준 1줄을 만듭니다. 걸리는 시간은 30분이고, 부서원이 업무 목록을 적어 주는 것은 전날 5분입니다.
오늘은 「답변 기준 문서」 1장(우리 회사가 확정한 사실만 10줄)을 쓰고, 자주 오는 고객 문의 10가지에 그 문서 안에서만 답하는 초안 10개와 발송 전 확인 규칙 3줄을 30분 안에 만듭니다. 기준 문서가 없으면 AI 는 세상 평균으로 약속합니다 — 우리 납기가 4주여도 「통상 2주」라고 적습니다.
오늘은 견적서 검토표 10항목과 계약서 검토표 10항목을 만들고, 거래처가 보낸 문서 1건에 그 표를 대어 「있음·없음·불명확」과 「우리 기준과 다른가」를 30분 안에 채웁니다. 그 결과가 곧 상대에게 보낼 질문 목록이 됩니다.
오늘은 내가 매달 하는 반복 업무 하나의 절차서 초안 1장과 「미확인」 목록을 30분 안에 만듭니다. 내가 쓰는 것이 아니라 AI 가 나에게 질문하고 내가 답하는 방식입니다. 우리 회사 절차는 내 머릿속에만 있으므로 AI 에게 「절차서 써 줘」라고 하면 세상 평균의 절차가 나오고, 물어보게 해야 우리 것이 나옵니다.