AI는 제조, 건설, 엔지니어링을 비롯해 전 산업 분야에서 경쟁력 확보의 핵심 기술로 부상하고 있다. 기업들은 비용 절감, 운영 효율성 강화, 품질 개선, 일정 단축, 규제 준수 달성이라는 다층적 요구를 동시에 해결해야 하는 상황에 직면했다. 하지만 AI는 단일 솔루션이 아니며, 준비 없는 도입은 비효율과 윤리적 문제, 규제 리스크를 초래할 수 있다. 전문가들은 “AI는 마법의 탄환이 아니다”라는 점을 강조한다. 무분별한 도입은 성과보다 부담이 크며, 명확한 전략과 데이터 기반 접근이 필수다.

글로벌 소프트웨어 개발 컨설팅 기업 AMC 브리지(AMC Bridge)가 AI 도입을 망설이거나 두려움을 가진 기업들을 위한 실질적 로드맵을 제시했다.

AI 도입을 가로막는 우려와 실제 위험

AMC 브릿지는 기업이 AI 도입을 주저하는 이유로 ▲데이터 보안과 규제 준수 ▲높은 초기 비용 ▲인재 확보 부담 ▲윤리적 문제와 편향 ▲ROI 불확실성 ▲기존 워크플로와의 통합 난제등 크게 여섯 가지를 꼽았다. AMC 브리지는 이러한 우려가 타당하지만, 진정한 위험은 “잘못된 구현”에 있다고 지적한다.

AMC 브리지 관계자는 “불완전하거나 편향된 데이터는 모델 붕괴와 불공정 결과를 불러올 수 있으며, 규제 불이행은 기업에 치명적인 법적 리스크가 된다”고 말했다. 특히 생성AI의 환각 현상은 부정확한 결론을 제시해 의사결정을 왜곡할 위험이 있다. 따라서 기업은 두려움에 머무는 대신, 데이터 품질 확보와 체계적 실행 전략으로 위험을 줄여야 한다.

전략적 AI 도입의 조건

AI 도입의 성공 여부는 결국 데이터 품질에 달려 있다. IoT, ERP, CAD, CRM 등에서 수집되는 데이터는 정확성과 완전성을 갖춰야 하며, 구조화 과정이 필요하다. 오래된 데이터나 부실한 데이터는 아무리 정교한 모델도 성능을 발휘할 수 없게 만든다.

AMC 브리지는 “AI 도입은 단일 프로젝트가 아니라 지속적 통합 과정”이라고 강조한다. 기업은 탐색 단계에서 경쟁사 분석, 워크플로 검토, 규제 고려사항을 선행해야 하며, 개념 증명(PoC)을 통해 위험을 최소화해야 한다. 또한 GPU·TPU 기반의 고성능 인프라와 충분한 학습, 지속적 개선이 뒤따라야 한다.

산업별 성공 사례로 본 AI 효과

AI는 실제 현장에서 성과를 입증하고 있다. 제조업에서는 장비 고장 예측과 품질 관리에 활용돼 유지관리 비용을 절감하고 가동 중단 시간을 줄였다. 글로벌 제조기업은 AMC 브리지의 자문을 통해 AI 기반 추천 시스템을 도입, 복잡한 판금 굽힘 작업의 도구 선택을 자동화해 효율성과 정확성을 동시에 확보했다.

건설업에서는 과거 프로젝트 데이터를 활용해 제안서 자동 생성이 가능해졌다. 한 건설사는 이 방식을 통해 업무 효율을 크게 높이고 비용을 절감했다. 엔지니어링 소프트웨어 분야에서도 PCB 설계 파일에서 데이터를 자동 추출해 비용 산정의 정확성을 향상시켰다. 이러한 사례는 AI가 단순한 개념 검증을 넘어 실제 운영 성과로 이어지고 있음을 보여준다.

워크숍 통한 명확성 확보

AI 도입 과정에서 불확실성을 줄이는 핵심 도구로 AMC 브리지는 ‘AI 워크숍’을 운영한다. 워크숍은 탐색 단계 이전에 진행되며, 기업이 직면한 과제를 구체화하고 경쟁사 분석, 비효율적 워크플로 진단, 규제 검토를 통해 AI 활용 가능성을 명확히 한다.

워크숍에서는 PoC 계획, 비용 추정, 규제 준수 요건이 제시돼 경영진이 투자 결정을 내릴 수 있는 근거를 제공한다. AMC 브리지는 이를 “실험에서 실행으로 전환하기 위한 실질적 과정”이라 설명하며, 기업이 막연한 두려움 대신 구체적 실행 계획을 확보하도록 돕는다.

AMC 브리지 전문가들은 공통적으로 “AI 도입은 속도가 아니라 전략의 문제”라는 점을 강조했다. 한 관계자는 “AI는 과장이 아니라 앞으로 10년간 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 기술”이라며 “두려움을 줄이고 가치를 극대화하기 위해 신뢰할 수 있는 파트너십이 필요하다”고 말했다.

또 다른 관계자는 “기업들이 두려워하는 것은 기술이 아니라 올바른 구현 여부”라며, “데이터 품질과 실행 전략을 확보하면 AI는 불확실성을 기회로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 전문가들은 도입을 미루면 미래 비용이 훨씬 커질 것이라며 지금 실행에 나설 것을 촉구했다.

AI는 이미 산업 전반의 필수 혁신 도구로 자리매김했다. 성공의 열쇠는 데이터 품질, 실행 전략, 위험 관리에 있으며, 이를 뒷받침할 파트너십이 필요하다. 도입을 미루는 것은 경쟁력 상실과 더 큰 비용을 초래하지만, 지금 시작한다면 AI는 단순한 자동화를 넘어 기업 성장의 전략적 동력으로 기능할 것이다. AMC 브리지가 제시하는 로드맵과 워크숍은 이러한 전환을 위한 실질적 가이드로 평가된다.

[알림] 글로벌 번역 전문 기업 딥엘(DeepL)이 오는 9월 24일 오후 2시부터 3시까지 GTT SHOW의 GTT Webinar 플랫폼을 통해 ‘대량 데이터 번역 품질을 한 단계 높이는 DeepL API 활용 전략’을 주제로 무료 웨비나를 개최한다. 이 웨비나에서는 딥엘 API의 고급 기능과 실제 비즈니스 현장 적용 전략을 구체적으로 다루며, 글로벌 커뮤니케이션 경쟁력을 높일 수 있는 실질적인 해법을 제시한다.