[기고] AI 제조 혁신의 성패, 내재화·생태계 구축이 가른다

국가 경제를 지탱해온 대한민국의 제조업이 인력난, 공정 복잡도, 글로벌 공급망 재편 등 급격한 환경 변화에 직면해 있다. 특히 중소·중견 제조기업의 인공지능(AI) 대전환과 스마트제조 역량 확보가 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있다.

스마트 제조산업은 AI, 소프트웨어, 센서, 로봇, 클라우드 등 다양한 영역과 융합되며 고부가가치를 창출한다. 독일 미국 일본 등 제조 강국도 정부 주도로 산업 생태계를 육성해왔다. 우리 역시 제조 AI 솔루션 기업, 시스템통합(SI) 기업과 장비 기업을 지원하고 공정데이터 표준화 등 AI 인프라를 구축해 공급과 수요가 선순환하는 AI 산업 구조를 만들어야 한다.

AI 기반 스마트 제조혁신을 위해서는 첫째로 지원 체계 및 실행 인프라 구축이 필요하다. 재정 지원, 제조 AI 컨설팅 및 기술 지원 등의 체계와 중앙정부, 지방자치단체, AI 공급·수요 업체가 협업하는 원스톱 지원 체계의 실행 인프라가 중요하다. 둘째로는 데이터 표준·활용 기반을 강화해야 한다. 데이터의 확보와 표준화, 활용체계 마련이 중요하다. 또 다양한 산업 분야에서 AI 경쟁력을 확보하고 유지하기 위해서는 분야별 AI 공급기업 육성이 필요하다.

셋째로는 자동차, 반도체, 바이오 등 다양한 업종과 지역별 특화산업을 고려한 업종·지역별 맞춤형 지원 전략을 갖춰야 한다. 넷째, 현장 인력을 실무형 AI 인력으로 양성해야 한다. 마지막으로 단순 기술 도입이 아니라 데이터 변화에 따른 재학습, 공정 변경, 설비 노후화 등 지속적인 최적화를 위한 AI 조직·인력, 데이터, 현장 스킬 등 제조 AI 내재화 인프라를 확충해야 한다. 외부 AI 전문 파트너와 협력하되 핵심 역량은 내부에 흡수하고 확산하는 전략을 통해 일회성이 아니라 지속 가능한 체계를 구축해야 한다. 결국 AI 기반 제조 혁신은 단순 보급을 넘어 운영·내재화까지 지원하는 정책 방향이 중요하고, 현장 중심으로 이뤄져야 한다.

제조 AI는 현장을 이해하지 못하면 실패한다. 데이터가 쌓이지 않고 사람이 역량을 갖추지 못하면 지속될 수 없다. 따라서 우리 제조업의 AI 전환은 기술 도입보다 현장 기반 학습과 지속 운영 체계 구축이 중요하다. 또한 AI 기반 제조혁신은 단순한 디지털화 사업이 아니라 산업 구조 전반의 전환을 요구하고 있으며, 지금이 전환의 적기라고 생각한다. 특히 중소·중견 제조기업이 AI를 온전히 활용하기 위해서는 단발적 사업이 아니라 데이터, AI 기술, 인력, 조직 역량을 체계적으로 키우는 지속 가능한 제조혁신 생태계 구축이 필수다. 이를 위해서는 내재화 전략을 추진해야 한다.

정부는 스마트 제조산업의 전략적 육성을 통해 보급 중심을 넘어 생태계 중심으로의 전환에 속도를 내야 한다. 대기업-중소기업-AI 솔루션 기업-지자체-정부가 함께 협력하는 제조 AI 생태계가 구축될 때 한국 제조업은 글로벌 공급망 재편 속에서도 경쟁력을 유지하고, 성장 기회를 확보할 수 있을 것이다.