[칼럼] 불확실성 시대의 돌파구, 산업 지능화

[글 아비바 크리스 리(Chris Lee) 아태지역 총괄 수석 부사장] 자동차·조선해양·반도체 등 우리 경제의 핵심 산업이 글로벌 경쟁 심화, 보호무역주의 확산, 기후 위기 등 숱한 도전에 직면해 있다.

그러나 그중 가장 큰 위험은 명확한 가시성 없이, 말 그대로 ‘어둠 속’에서 기업의 존폐를 좌우할 중대 의사결정을 내려야 하는 상황이다.

디지털전환의 핵심은 방대한 양의 데이터의 확보가 아니다. 다가오는 파괴적 혁신을 예측하고 경쟁 업체에서 이를 인지하기도 전에 선제적으로 대응할 수 있는 역량을 갖추는 것이다.

경영진에서는 최신 AI 전략을 논의하는 동안에도 산업 현장의 시스템들은 서로 긴밀하게 연결돼 있지 않아 여전히 파편화돼 있거나 지연된 정보로 인해 중요한 의사결정이 늦어지고 있다.

이는 공급망 예측을 어렵게 만들고 지속가능성 이니셔티브가 성과에 도달하지 못하는 원인이 된다.

이제 산업AI를 위한 도약을 준비해야 할 시기다.

현재 논의되고 있는 대부분 산업AI는 미래의 도구로 과거의 문제를 해결하는 데 그치고 있다.

진정한 가치는 인간의 의사결정을 지원하는 실용적인 AI에 있다.

예측 유지보수, 시나리오 시뮬레이션, 위험 평가와 같은 AI 애플리케이션은 복잡한 계산보다는 운영 최적화를 위해 동작한다.

실제로 AI 기반 예측 유지보수 시스템은 유지보수 비용을 최대 30% 절감하고, 예기치 않은 가동 중단 시간을 절반 가까이 줄이는 성과를 내고 있다.

실제로 일본의 한 정유 기업은 AI와 클라우드 기반 스케줄링을 도입해 수일이 걸리던 계획 수립 과정을 단 몇초로 단축했으며, 이를 통해 배럴당 1~3센트의 추가 이익을 창출했다.

이러한 성공적인 AI 도입 사례들은 클라우드의 확장성과 엣지 컴퓨팅의 처리 능력을 결합해 실시간 의사결정과 운영 유연성을 확보하는 하이브리드 접근 방식의 중요성을 강조한다.

가장 혁신적인 AI는 화려한 기능보다 실질적인 운영상의 이점을 제공하며, 경쟁사보다 몇 주 앞서 중요한 결정을 내릴 수 있게 돕는다.

산업 지능화가 중요한 또 다른 이유는 인재 확보를 위해서다.

젊은 세대는 기술을 통해 자신의 역량을 극대화하길 기대하며, 단순 반복적인 작업보다는 의미있는 업무를 선호한다.

지능형 시스템은 이러한 요구에 대한 해답을 제공한다.

운영 데이터에 실시간으로 접근할 수 있게 되면, 기존의 수동적인 역할이 기술 기반의 역할로 전환돼 엔지니어링 인재를 유치하는 데 유리해진다.

기술이 일자리를 대체하는 것이 아니라, 일자리의 가치를 높이는 방향으로 나아갈 수 있다.

또한 지능형 시스템은 지속가능성 문제 해결에도 기여한다.

슈나이더일렉트릭의 인도네시아 바탐 공장은 통합 플랫폼 구축을 통해 에너지 소비를 21% 절감하고, 가동 중단 시간을 44% 줄였다.

이는 운영 효율성 개선이 탄소 배출량 감소와 자원 효율성 증대로 직결된다는 것을 보여준다.

즉 지능적인 운영은 본질적으로 더 지속 가능하며, 기업들은 환경 목표를 먼저 설정하기보다는 목표 달성을 위한 운영 지능을 먼저 구축해야 한다.

급변하는 세계에서 기업의 성공은 데이터를 독점하는 것이 아니라 전략적으로 정보를 공유하는 협력적 지능을 구축하는 데 달려 있다.

다가올 미래의 혼란에 대비하기 위해 우리 기업들은 단순히 최상의 리스크 관리 전략을 수립하는 것을 넘어, 협력적 지능을 통해 어떠한 상황에도 능동적으로 대처할 수 있는 역량을 키워야 한다.