“한국, AI 활용 최상위 단계”…다쏘시스템이 K-제조업에 거는 기대 작성일 02-06 56 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[3D익스피리언스월드2026] 수칫 제인 전략·비즈니스개발 부사장 인터뷰</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qiiB2AlwS2"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d165c1857425d49005a9b4eaa9bbe49c2ca68bb14e2ac9c5cb108e87437806dd" dmcf-pid="BnnbVcSrS9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/06/552796-pzfp7fF/20260206064508071dkee.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zWWADt9UTV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/06/552796-pzfp7fF/20260206064508071dkee.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="743626f265100cdc7537afcc1f83f43f4e79a5bcae33c79cafd915269002c300" dmcf-pid="bLLKfkvmWK" dmcf-ptype="general">[휴스턴(미국)=디지털데일리 이안나기자] <strong>“인공지능(AI) 활용 단계를 ‘무관심’, ‘인지는 하지만 미사용’, ‘인지 및 적극 활용’ 세 단계로 나눈다면 한국은 분명 ‘적극 활용’ 단계에 있습니다.”</strong></p> <p contents-hash="314fa04b68f14bb13efea1dafeddffdda18e46e3d7e04844461bbd0ed3518801" dmcf-pid="Koo94ETsvb" dmcf-ptype="general">다쏘시스템이 1일부터 4일(현지시간)까지 미국 휴스턴에서 진행하는 연례 컨퍼런스 ‘3D익스피리언스 월드 2026’에서 수칫 제인(Suchit Jain) 전략·비즈니스개발 부사장은 한국 기자들과 만나 한국 제조업의 AI 활용 수준을 이같이 평가했다. 매년 라스베이거스 CES의 유레카파크 스타트업 전시장을 방문한다는 그는 한국을 가장 압도적인 존재감을 드러내는 국가 중 하나로 꼽았다.</p> <p contents-hash="b6db5af149e262b37c96e8cea12d4d493d8e93e8b64bf26334c63c5308248e28" dmcf-pid="9gg28DyOlB" dmcf-ptype="general">수칫 부사장이 한국에 주목하는 이유는 명확하다. 로봇 공학과 디스플레이, 하이테크 분야에서 한국이 보여주는 성과가 눈에 띄게 높은 수준이라는 판단에서다. 실제로 다쏘시스템의 솔리드웍스 스타트업 프로그램에는 엄청난 수의 한국 스타트업들이 참여하고 있다. 그는 “한국 시장과 스타트업들이 이미 충분히 깨어 있으며 우리가 제공하는 도구들을 잘 활용하려 노력하고 있다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="667b285a490d75ab98959fd9ed7675f0bbbc9ef7c869f71475c0b6885a8b479b" dmcf-pid="2aaV6wWIWq" dmcf-ptype="general">이번 행사에서 다쏘시스템은 AI 에이전트 ‘레오(LEO)’가 사용자의 요청을 받고 5분 만에 3차원(3D) 모델을 만들고 시뮬레이션까지 완료하는 시연을 진행했다. 이 같은 시연은 엔지니어들에게 일자리 대체에 대한 우려를 불러일으킬 수 있다. 하지만 수칫 부사장의 생각은 달랐다. 그는 과거 디자이너가 간단한 시뮬레이션 하나를 위해서도 분석 전문가를 찾아가 시간을 낭비해야 했던 비효율을 지적하며, AI가 오히려 양쪽 모두의 생산성을 높인다고 강조했다.</p> <p contents-hash="592511c7326f88d0882ca9880a6682f5c74ff24be060b86bec3c9dfc74475e15" dmcf-pid="VAA8xsHlSz" dmcf-ptype="general">다쏘시스템의 AI 전략은 세 가지 전문 에이전트로 나뉜다. ‘레오’는 기계 엔지니어링, ‘마리(Marie)’는 생명과학, ‘아우라(Aura)’는 비즈니스 영역을 담당한다. 하나의 AI로 모든 문제를 해결하려 하면 오히려 비효율적이라는 판단에서다.</p> <p contents-hash="c9e15a9bd500b5278046d02f903c906a0d30d2d3fcb31391e5cd4586cf5a554a" dmcf-pid="fcc6MOXSv7" dmcf-ptype="general">수칫 부사장은 “챗GPT에서 ‘초등학생처럼 설명해 줘’라고 할 때와 ‘교수님처럼 설명해 줘’라고 할 때의 답변이 다르듯이, 각 에이전트는 적절한 컴퓨팅 파워와 맥락을 가지고 작동한다”고 설명했다. 각 에이전트는 크레딧이라 부르는 작업 단위와 연결돼 과금되며, 단일 플랫폼이기 때문에 에이전트들이 함께 작업하며 충돌을 스스로 해결할 수 있다.</p> <p contents-hash="927a797a15f8d398ce2dec806d133cf97a66744d73a5445ae6ff9fd05d0b61c9" dmcf-pid="4kkPRIZvhu" dmcf-ptype="general">이들 에이전트의 차별점은 물리법칙을 이해한다는 점이다. 일반적인 대형언어모델(LLM)이 텍스트와 이미지 데이터로 학습한다면 다쏘시스템 AI는 30년간 축적된 시뮬레이션과 설계 데이터를 기반으로 엔지니어링 맥락을 이해한다. 검색증강생성(RAG) 방식으로 기업의 노하우를 외부에 노출시키지 않으면서도 AI가 이를 활용할 수 있게 하고, MCP(Model Context Protocol)를 통해 적절한 도구를 호출하는 구조다.</p> <p contents-hash="4ad8021c96521635d4bc310f9142ecf9e3514471d08753bd836e05facb73f631" dmcf-pid="8EEQeC5TSU" dmcf-ptype="general">다만 생성형 AI에 대한 과도한 기대는 경계해야 한다는 게 수칫 부사장의 생각이다. 그는 “이미지 하나로 완벽한 3D 설계가 나온다는 건 우리가 지향하는 궁극적인 목표가 아니다”라며 “엔지니어링 수준의 정밀한 디테일 없이는 완벽한 설계를 얻을 수 없다”고 지적했다. 말 한마디로 완벽하게 상세하고 즉시 제조 가능한 부품을 얻을 수 있는 단계는 아직 아니며 사실 그것이 목표조차 아닐 수도 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="e17ffe075f177314f40c4df6198ae5a6b5b392ba8d655d2fc48f91a85fd79c40" dmcf-pid="6DDxdh1ylp" dmcf-ptype="general">그렇다면 AI 시대 엔지니어 교육은 어떻게 바뀌어야 할까. 과거 엔지니어들은 수천 번 시행착오를 통해 설계 노하우를 갖춰왔지만 AI가 즉시 최적 답을 제시하는 환경에서 젊은 세대가 물리적 감각을 제대로 배울 수 있을지 우려가 나온다. 수칫 부사장은 본질적인 공학 지식은 대체할 수 없다는 입장이다. 그는 특정 주제에 대해 잘 모르면서 챗GPT로 에세이 한 편을 뚝딱 써낼 수는 있겠지만, 그것이 진정으로 아는 것이라 할 수는 없다고 지적했다. AI는 도구일 뿐이며 여전히 관찰하고 이해하고 올바른 질문을 던지는 능력이 필수라는 설명이다.</p> <p contents-hash="39fb1c3dbbc4573edc238b45b8602e057cbde21d493814e2b6f24b6e96a4eceb" dmcf-pid="PwwMJltWl0" dmcf-ptype="general">그는 1900년대로 AI를 가져간다고 해서 AI가 아인슈타인의 광전효과 같은 발견을 대신 해줄 수는 없다는 비유를 들며 물리학과 과학, 디자인 사고, 그리고 상상하고 혁신하는 인간의 역할이 여전히 필요하다고 말했다.</p> <p contents-hash="89e5816d05896c9a8c1da581e6f2ed3951ccd1afc9be5c8c0c2c806fdaf4b961" dmcf-pid="QrrRiSFYh3" dmcf-ptype="general">AI 도구를 활용할 수 있는 기초 역량이 갖춰진다면 한국 제조업의 미래는 밝다는 게 수칫 부사장의 전망이다. 그는 “제조업에 있어서 다쏘시스템은 경쟁사들보다 앞서 있다고 확신한다”며 “한국의 스타트업과 기성 산업 모두가 우리 도구들을 활용해 더 큰 성과를 내기를 독려하고 싶다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 파스칼 달로스 CEO "지식이 곧 화폐"… 산업용 AI로 신뢰 확보 02-06 다음 '탈락 위기' 韓 컬링 믹스더블, 김선영-정영석 3전 전패... 스위스 부부에 5-8 석패 02-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
