기업은 AI를 설비처럼 평가해야 합니다질문 수가 아니라 끝낸 일의 기록으로
기업 안의 AI를 계정 수와 질문 수가 아니라 설비처럼 끝낸 일의 기록으로 평가하는 법. 설비종합효율의 세 비율과 정지 기록을 AI에 옮기면 보는 숫자는 4가지가 됩니다.
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사람들은 자동차를 탄 뒤 마차로 돌아가지 않았습니다AI 시대에 사람을 나누는 것은 AI를 쓰는 능력입니다
1915년 미국 농장에는 말이 약 2,143만 마리 있었습니다. 통계가 잡힌 이래 가장 많은 숫자였습니다. 같은 해 미국에 등록된 승용차는 약 233만 대였고, 15년 뒤인 1930년에는 약 2,303만 대가 됐습니다.
구글은 왜 문 닫은 항공사의 업무 기록을 1,000만 달러에 사려 하는가
미국 저가 항공사 스피릿항공은 2026년 5월 운항을 멈췄습니다. 파산 절차 안에서 공항 이착륙 권리와 본사 건물이 차례로 팔렸고, 8월 14일 법원에 낸 문서에서 구글이 이 회사의 내부 사업 데이터와 소프트웨어 코드를 1,000만 달러에 낙찰받은 것으로 나타났습니다.
노벨상 경제학자는 왜 AI가 10년 동안 대신할 일을 5%로 보는가
마이크로소프트에서 AI를 이끄는 무스타파 술레이만은 2026년 2월 파이낸셜타임스 인터뷰에서 컴퓨터로 하는 전문직 업무 대부분이 12~18개월 안에 AI로 자동화될 것이라고 말했습니다. 예로 든 직업은 변호사, 회계사, 프로젝트 관리자, 마케터였습니다.
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 공장 AI가 또 따로 놀지 않도록 VEXPLOR에서 무엇을 하지 않기로 했나
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스도 기능을 하나씩 늘려 팔고 싶은 유혹을 받습니다. 고객 요청은 현장 기능 하나를 두고 들어오는 경우가 많습니다. 불량 판정을 자동으로 해 달라, 설비가 멈추기 전에 알려 달라, 생산 일정을 다시 짜 달라는 식입니다.
ERP·MES·WMS가 서로 연결되지 않게 된 길을, 제조 AI는 왜 다시 밟고 있는가
9월 30일 일본의 히타치와 화낙은 공장 로봇에 AI를 얹는 일에 손잡기로 했습니다. 히타치는 이바라키 지구의 자기 공장을 첫 고객으로 삼아 2027년도까지 부품 집기와 품목 전환 작업에서 기술을 확립합니다.
웨이스는 AI 제안서에 투자 효과를 어떻게 적는가기대 효과 %만 적지 않고 고객이 채우는 회수표와 평가 세트로
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 AI 제안서에 「생산성 30% 향상」 같은 기대 효과 비율 하나만 적고 끝내지 않습니다. 고객이 자기 회사 숫자를 넣으면 회수 기간이 나오는 표와, 도입 뒤 AI가 맞았는지를 그 회사 실무자의 질문으로 판정하는 평가 세트를 함께…
AI를 이미 운영하는 기업은 왜 절반이 투자 효과가 불명확하다고 꼽았나Foundry 국내 112곳 조사
Foundry Korea가 2026년 8월 국내 기업·기관 112곳 응답으로 낸 생성형 AI 도입 조사 결과를 보면, 생성형 AI를 실제 업무에 운영하고 있다는 응답은 33.0%였습니다. 운영을 넓히는 데 걸림돌로는 「명확한 ROI 부족」이 49.1%로 가장 많이 꼽혔습니다.
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.
정형 데이터가 없는 회사도 AI를 도입할 수 있습니까문서·메일·녹음으로 시작하는 순서
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.
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.
AI 시대에 전공과 학벌은 아직 필요한가제조 AI의 결과를 가르는 것은 일하는 습관 7가지입니다
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.
웨이스가 VEXPLOR에서 공장 사람의 입력부터 줄이려는 이유공장 기록이 비어 있던 것은 입력이 어려워서였습니다
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.
제조기업이 AI 전에 「기존 시스템부터 연결해 달라」고 요청하는 이유서로 다른 곳에서 출발한 두 요청이 같은 순서를 밟았습니다
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.
은행 앱에 소비 분석이 가능해진 것은 계좌를 한 앱에 모은 뒤였습니다제조기업이 AI 전에 먼저 모을 BOM 기록
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.
10년 뒤 로봇을 누구나 살 수 있게 되면, 중소 제조기업은 무엇으로 앞서는가숙련공의 판단을 지금 기록하는 법
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.
웨이스가 AI 준비가 안 된 제조기업에 기초 DX부터 함께 만드는 이유더 큰 시장은 스마트공장이 없는 13만 곳(중기부 조사)에 있습니다
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.
ERP도 없는 제조기업이 AI를 시작하려면 무엇부터 만들어야 하는가기초 3가지와 순서
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.
