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"한국 제조업 이대로 침몰?" AI만이 살길, 그 효과는 진짜?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.06.25 12:22

기사 3줄 요약

1 국내 제조업, 생산성·고용 지표 악화로 심각한 위기 직면
2 위기 극복 해법으로 AI 부상, 맞춤형 인프라·전략적 도입 중요
3 초기 비용 부담 적은 AI 도입, 전문 기업과 협력해 성공률 높여야

한국 제조업에 적신호가 켜졌습니다. 생산성은 반토막 나고 관련 일자리는 역대 최저 수준으로 떨어졌습니다. 이 암울한 현실을 타개할 열쇠로 인공지능(AI)이 주목받고 있습니다. AI 기술을 어떻게 전략적으로 활용하느냐가 미래 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

AI 도입, 이미 대세라는데 정말 효과 있나?

AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 아시아 태평양 지역 제조업체의 절반에 가까운 47%가 이미 AI를 도입해 활용하고 있습니다. 기업들이 AI를 찾는 이유는 분명합니다. 공장 운영 효율을 높이고, 복잡한 공급망을 최적화하며, 기계 고장을 미리 예측해 손실을 줄일 수 있기 때문입니다. 실제로 현대자동차는 AI로 용접 불량률을 크게 낮춰 연간 수십억 원을 아끼고 있고, LG화학은 AI로 재고 관리 효율을 40%나 높였습니다. 이처럼 AI는 투자한 만큼, 아니 그 이상의 수익을 가져다줄 수 있다는 기대감을 줍니다. 실제로 아태 지역 기업들은 AI 프로젝트에서 평균 3.6배의 투자 수익률(ROI)을 기대하고 있습니다.

AI, 무조건 클라우드? 아니, 우리 회사 맞춤형이 중요해!

AI를 도입한다고 해서 모두 똑같은 방식을 따를 필요는 없습니다. 최근에는 외부 클라우드 서비스 대신 회사 내부에 직접 AI 시스템을 구축(온프레미스)하거나, 이 둘을 함께 쓰는 하이브리드 방식이 인기를 얻고 있습니다. 아태 지역 기업의 65%, 특히 제조업체의 64%가 이런 방식을 선호하는 데에는 이유가 있습니다. 중요한 회사 기밀이나 고객 정보를 안전하게 지키면서도, 필요에 따라 유연하게 AI 시스템을 운영하고 싶기 때문입니다. 삼성전자처럼 자체 데이터센터를 활용해 민감한 데이터를 철저히 관리하며 AI를 개발하는 것이 좋은 예입니다. 결국 우리 회사 상황에 맞는 옷을 입듯, AI 인프라도 맞춤형으로 설계하는 것이 중요합니다. 보안, 비용, 성능, 유연성 등을 종합적으로 고려해야 합니다.

돈 없고 사람 없는데 AI 어떻게 해? 방법이 다 있다!

"AI가 좋은 건 알겠는데, 우리 같은 중소기업이 어떻게 도입해?" 라고 생각할 수 있습니다. 하지만 처음부터 거창하게 시작할 필요는 없습니다. 레노버의 '트루스케일'처럼 매달 사용한 만큼만 비용을 내는 서비스형 인프라(IaaS)를 활용하면 초기 투자 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 작은 규모로 시작해서 성과를 보며 점차 확대해 나가는 전략이 효과적입니다. 또한 AI 전문가가 부족하다면 외부 전문 기업과의 파트너십이 훌륭한 해법이 될 수 있습니다. 예를 들어, 레노버는 산업용 AI 비전 기술 전문기업 '세이지'와 협력해 각자의 강점을 결합했습니다. 이를 통해 고성능 장비와 AI 기술을 합쳐 품질 관리 AI 솔루션을 제공하며, AI 시스템 관리나 GPU 자원 대여, 냉각 서비스 등으로 기업의 AI 도입 문턱을 낮추고 있습니다. 성공적인 AI 도입을 위한 KPI는 다음과 같습니다.

KPI	설명	측정 방법 예시	목표 예시
생산성 향상률	AI 도입 전후 생산량 비교	월평균 생산량 증가율	15% 이상
불량률 감소율	AI 도입 전후 불량률 비교	월평균 불량률 감소율	30% 이상
운영 비용 절감률	AI 도입 전후 관련 비용 비교	연간 운영 비용 절감율	10% 이상
설비 가동률 향상률	AI 도입 전후 설비 가동 시간 비교	월평균 설비 가동률 증가율	5% 이상

위기의 제조업, AI 날개 달고 다시 날아오를까?

국내 제조업이 맞닥뜨린 복합적인 위기를 넘어서기 위해 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. AI를 단기적인 유행이 아닌, 지속 가능한 혁신을 위한 핵심 전략으로 바라봐야 합니다. 처음에는 작게 시작해 위험 부담을 줄이고, 믿을 수 있는 파트너와 함께 점차 확대해 나가는 것이 중요합니다. "빨리 가려면 혼자 가고, 멀리 가려면 함께 가라"는 격언처럼, AI 시대의 성공 역시 현명한 협력을 통해 만들어갈 수 있을 것입니다. (사진 출처: 레노버)

편집자: 이도윤 기자

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