제조업 AI 노동자
제조 AI 디지털 전환
AI 숙련공 손끝 기술 모방
정보기술(IT) 업종은 몰입과 집중이 중요한데 요즘 젊은 직원한테는 이를 기대하기 어렵다. 외국인 개발자도 채용해 봤지만, 국내 사정을 잘 모르기 때문에 생산성이 떨어지고 있다는 의견이 제기됐다. 중소·중견기업은 혁신을 생존 비결로 여기지만 사회적 분위기나 인적 구조가 점차 이를 어렵게 하고 있다고 우려했다.
특히 과거 유럽 신규 바이어를 개척하기 위해 현지 사정에 맞춰 실시간 온라인 유지·보수를 했던 경험을 가진 한 창업주는 이제는 꼰대 소리를 들을까 봐 젊은 직원에게 이런 얘기를 꺼내기도 어렵다는 고충을 토로했다. 또한 정부가 제조업 분야에서 외국인 근로자를 대거 확대했지만, 외국인 근로자들의 초기 생산성이 낮다는 문제가 여전히 존재한다.
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중소기업중앙회가 지난해 실시한 조사에 따르면 외국인 근로자의 생산성은 3개월 미만일 때 내국인 근로자의 55.8%에 그치며 1~2년 시기에도 92.8%에 불과하다고 평가됐다. 중소기업들은 이 문제를 극복하기 위해 해외 이전이나 공정 자동화 등을 도입하고 있다.
일본은 신입사원 초봉이 2,500만 원으로 한국의 3,200만 원보다 훨씬 저렴한 인건비로 충분히 인력을 채용할 수 있었다. 이러한 이유로 일부 중소기업들은 일본 등의 외국으로 생산 기지를 옮기기도 한다.
생산성 향상을 위한 기술적 해결책으로 인공지능(AI)이나 로봇 도입 또한 가속화되고 있다. 중견 식품 기업은 자율주행 물류 이송 로봇을 도입해 생산 가동률을 20% 향상했고 PCB 제조업체는 AI를 활용한 실시간 불량 탐지로 생산 효율을 개선했다.
그러나 중소기업이 개별적으로 AI 전환을 추진하기에는 대규모 투자가 필요하다. 대덕전자는 한국전자기술연구원과 협력해 AI 전환을 추진했다. AI 도입을 위한 사회적 분위기 변화도 필요하다는 지적이 나온다. 기업들이 추가 인건비 문제로 인해 직원들의 야근을 원치 않지만 근로 시간 내 업무 효율성을 높이고 장시간 근무 관행을 타파하려는 노력이 필요하다는 주장도 있다. 제조업 강국으로 불리던 한국은 세계적 기업들과의 치열한 원가 경쟁 속에서 기술 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다.
한국 제조업의 심각한 문제 중 하나는 숙련공의 고갈이다. 중소·중견 제조업에서 숙련공이 사라지고 있으며 이는 고령화와 젊은 인력의 부족, 기능 인력에 대한 사회적 시선 등이 영향을 미쳤다. 특히 베이비붐 세대의 은퇴로 인해 이러한 문제가 가속화되고 있다. 숙련공 부족 문제는 단순히 제조 산업의 문제를 넘어, 한국 경제와 산업에 큰 영향을 미칠 수 있는 문제로 커지고 있다.
이 문제를 해결할 열쇠는 AI 기술을 통한 ‘디지털 장인’의 도입이다. 디지털 장인은 기존 숙련공들의 문제 해결 과정을 분석하고, AI가 이를 보완하거나 자동화하는 방식으로 구현된다.
디지털 장인 도입을 통해 엔지니어들이 AI의 도움을 받아 ‘업 스킬링’되며, 문제 해결 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있다. 이러한 AI 기술은 숙련공들이 고수하는 문제 해결의 사고 과정과 동일하게 학습할 수 있도록 설계된다. 그 과정에서 AI는 숙련공들의 직관적 사고를 모방하고 강화한다. 디지털 장인을 가능하게 한 기술적 진보는 ‘설명 가능 AI(Explainable AI)’와 ‘대규모 언어 모델(LLM)’, ‘검색 증강 생성(RAG)’ 기술이다.
설명 가능 AI는 AI 알고리즘의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 돕는 기술로, 복잡한 의사결정 과정을 설명할 수 있게 만들어 신뢰성을 높인다. 또한 LLM과 RAG 기술은 비정형 데이터인 매뉴얼, 도면, 회의록 등의 문서에서 유용한 지식을 추출할 수 있게 해준다. 이를 통해 AI는 기존에는 접근할 수 없었던 많은 양의 데이터를 활용할 수 있다. AI는 숙련공들이 가지고 있던 손끝 기술까지도 모방할 수 있는 가능성을 제공하며 이는 미래의 제조업 현장에서 큰 변화를 일으킬 것으로 예상된다.
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