[IT과학칼럼] 제조 AI로 여는 K-경제 양극화 해소의 길 작성일 02-23 44 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="98TXx3d8Zb"> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="6c0b448280536f4c4e08805ca2d90d686462bede6459dd6908263414e22fbe52" dmcf-pid="26yZM0J6HB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/ned/20260223110447766emwl.jpg" data-org-width="228" dmcf-mid="KvxiWNXSGK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/ned/20260223110447766emwl.jpg" width="228"></p> </figure> <p contents-hash="7e554060bee4d5d716473ad01b3a22ab9308719704deeb884582360d50b5cb6d" dmcf-pid="VPW5RpiPGq" dmcf-ptype="general">한국 경제의 양극화가 심각하다. 대기업과 중소기업, 수도권과 지방, 첨단산업과 전통제조업 간 격차가 점점 커지고 있다. 양극화는 특히 제조업 분야에서 더욱 두드러진다. 대기업은 최첨단 스마트팩토리를 구축하며 생산성을 극대화하는 반면, 중소·중견기업은 여전히 전통 방식에 의존하고 있어 미래가 불투명하다.</p> <p contents-hash="cc4e215382333bc39dae5bc43d0af0e478494e31d56c722c904f2641b7ea6a95" dmcf-pid="fQY1eUnQ5z" dmcf-ptype="general">이러한 상황에서 제조 AI는 단순한 기술 트렌드가 아닌, K-경제 양극화를 해소할 수 있는 현실적 해법이다. 현재 AI 도입 성과는 대기업과 일부 선도 기업에 집중돼 있다. 중소·중견기업은 디지털 전환(DX)의 출발선에도 서지 못한 곳이 태반이다. 초기 투자 부담, 전문 인력 부족, 기술에 대한 이해 부족 등이 복합적으로 작용하며 데이터는 있으나 정형화돼 있지 않고, 설비는 있으나 디지털 연결성은 떨어진다.</p> <p contents-hash="68f854ac3827ed4957cf105267447057fc74c200be5eea5de7bf4eff69467c38" dmcf-pid="4xGtduLxX7" dmcf-ptype="general">그 결과 생산성 격차는 계속 벌어지고, 이는 곧 수익성과 임금 격차로 이어져 양극화를 심화시키는 요인이 되고 있다. 따라서 제조 AI 정책의 출발점은 ‘AI 기술 그 자체’가 아니라, ‘중소·중견기업이 AI를 쓸 수 있는 조건’을 만들어 주는 것이어야 한다.</p> <p contents-hash="178bee3edfbc49eba04799cf4a9e7aa30c37b4016e987fea385911dab5720a2a" dmcf-pid="8MHFJ7oMtu" dmcf-ptype="general">이 과정에서 공공이 주도하는 제조 AI 파운데이션 모델과 제조 AI 공용 인프라와 같은 개념이 매우 중요하다. 개별 기업이 감당하기 어려운 AI 학습 환경, 데이터 정제, 모델 검증을 공용 인프라로 제공함으로써 중소·중견기업도 AI 제조 기술의 ‘사용자’가 될 수 있도록 해야 한다.제조 AI기반 구축은 개별 기업 단위를 넘어 지역 산업 생태계 단위로 확장될 때 실질적 효과를 낼 수 있다.</p> <p contents-hash="cfb331be13452f5f97677594164b25dc189b35833fd4973dee385a61db303b24" dmcf-pid="6RX3izgRtU" dmcf-ptype="general">특히 지역 산업의 특성과 결합 될 때 가장 빠른 확산이 가능하다. 이때 중요한 것은 지역 내 기업들이 협력해 공동으로 AI 인프라를 구축하고, 데이터를 공유하는 것이다. 개별 중소기업이 독자적으로 AI 시스템을 구축하기는 어렵지만, 지역 단위로 협력하면 비용 부담을 줄이면서도 양질의 AI 솔루션을 확보할 수 있다.제조현장의 AI 혁신은 또 다른 산업적 파급효과를 낳는다.</p> <p contents-hash="91f4852840b178354dac96436ab68e5c45719e8380e3b146aeea29c89d7e6a57" dmcf-pid="PeZ0nqaeHp" dmcf-ptype="general">새로운 창업 기회와 일자리 창출 생태계, 제조 현장의 구체적 문제를 해결하는 AI 스타트업의 등장이 대표적이다. 소음 기반 설비 이상 진단, 공장 내 에너지 최적화, 작업자 안전 모니터링 등 매우 세분화된 영역에서 전문성을 가진 스타트업들이 중소·중견기업과 협력하며 성장 중이다.</p> <p contents-hash="c553711863aa3a6e4a9a356776d749dbea05af60e28143c3ddbcf2a4957cb3bf" dmcf-pid="Qd5pLBNdZ0" dmcf-ptype="general">이러한 스타트업 생태계는 대기업 중심에서 벗어나 다양한 주체들이 협력하는 건강한 산업 생태계를 만들 수 있다. 제조 AI 확산의 또 다른 걸림돌 중 하나는 인력 부족이다. 해결을 위해서는 지역 대학-출연연구기관-제조기업이 협력해 실무 중심의 AI 인재를 양성해야 한다.</p> <p contents-hash="4ddcbbf8d4d9ad0d9e7fd3c571a6dc396b5c6466c9bc75a37153a6cfa714f259" dmcf-pid="xNuKk8rN53" dmcf-ptype="general">기초적인 이론 교육과 함께 실제 공장에서 데이터를 다루고, AI 모델을 구축하는 실습 중심 교육이 효과적이다. 한국 제조업은 오랫동안 대량생산과 원가 절감을 통해 성장해 왔다. 이제 그 공식은 한계에 도달해 있다. 필요한 것은 생산량이 아니라 부가가치의 밀도다.</p> <p contents-hash="e25744dd830587173163fb7c32a6e81ede68e9f4dcc449fbeaa4e0e68e2dbbc5" dmcf-pid="y0cm7lb0GF" dmcf-ptype="general">이 관점에서 제안하고 싶은 개념이 바로 Valufacturing이다. 제조 AI, 자율제조, 지역특화 산업생태계 등 모든 논의는 결국 하나의 방향으로 수렴한다. 더 많이 만드는 제조가 아니라 더 높은 가치를 만드는 제조로의 전환이다. Valufacturing은 한국 제조업이 대량생산 중심 구조를 넘어, 고부가가치 기반 의 수익 극대화 구조로 재편되는 전략적 선언이라고 할 수 있다.</p> <p contents-hash="52740da36a97dd2712ad57cd16349dd8db17f86eb348c3b644f57452036010d6" dmcf-pid="WpkszSKpHt" dmcf-ptype="general">양극화된 K-경제의 영문자 K의 아래 꼬리를 위로 향하게 하고, 이를 통해 위의 꼬리도 같이 올라가는 동반성장의 개념이 어느 때보다 절실하다. 제조의 기준이 ‘생산량’이 아니라, 동반성장에 기초한 ‘생산가치’로 전환되는 한국 제조업의 기술함대를 고대해 본다.</p> <p contents-hash="3abadc0f26b56da078f12f389f1366dd0aaaac053387836e32588b49d7eb1327" dmcf-pid="YUEOqv9Ut1" dmcf-ptype="general">이상목 한국생산기술연구원장</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 갤럭시S26 시리즈, 홍보 포스터 유출…뭐가 달라졌나 02-23 다음 "죄송합니다 죄송합니다 죄송합니다"...'노메달' 린샤오쥔, 역대 최악 '참패'에 3번이나 사과→中 팬들 응원 박수[2026 동계올림픽] 02-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
