오래된 업무를 AI에 옮겼더니...통합 관리 체계로 ‘연속적 맥락’ 완성해야 한 글로벌 업체는 새로운 디지털 환경을 구축하면서 기존 워크플로를 그대로 이관하려 했다. 오랜 기간 개선을 거쳐 완성한 업무 절차인 만큼, 새로운 기술 위에서도 충분히 작동할 것이라는 판단이었다. 예상은 빗나갔다. 초기 적용부터 기존 절차와 새로운 기술 사이에서 마찰이 발생했고, 기대한 효과도 나타나지 않았다. 기능을 추가하거나 일부 설정을 조정하는 방식으로는 문제가 풀리지 않았다. 이는 기술 도입이 우선이 아니라, 과거 환경에 맞춰진 업무 순서와 협업 구조를 다시 살펴야 한다는 시사점을 도출했다. 미셸 애시(Michelle Ash) 다쏘시스템 시뮬리아(SIMULIA) 최고경영책임자(CEO)는 이 사례를 인공지능(AI) 전환 과정에서 기업이 마주하는 대표적인 착시로 제시했다. 오랜 시간 다듬은 워크플로라도 이전 도구와 조직 체계 안에서 최적화된 결과일 뿐이라는 주장. 결국 새로운 기술의 장점까지 반영한 구조는 아닐 수 있다는 진단이다. 그는 “기존 워크플로가 과거 맥락에서는 최적화됐을 수 있다”며 “더 빠르고 협업적이며 많은 정보를 제공하는 기술을 도입했다면 일하는 방식도 함께 다시
통제된 시뮬레이션 환경에서 로봇 조작 기술의 성공률은 89.4%까지 올라갔다. 그러나 여러 단계의 이동·판단·조작이 이어지는 생활형 과제에서는 최고 성능조차 약 12%에 그쳤다. 미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)가 발간한 ‘AI 인덱스 리포트 2026(The 2026 AI Index Report)’이 포착한 피지컬 AI(Physical AI)의 현주소다. 이는 예측 가능한 조건에서는 높은 성능을 내지만, 현실의 변동성이 개입하는 순간 로봇의 완성도는 급격히 떨어진다는 것을 시사한다. 이 같은 간극은 로봇이 새로운 작업을 익히는 과정에서도 나타난다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 이 같은 한계를 지적했다. 로봇을 새로운 조립 작업에 맞춰 재설정·프로그래밍하는 시간이 작업자가 직접 작업하는 시간보다 10배 이상 길어질 수 있다는 분석이다. 고정밀 로봇조차 부품마다 생긴 미세한 오차나 공장 환경 변화에 자동으로 적응하지 못하는 경우가 많다는 진단이다. 피지컬 AI의 완성도를 높이는 작업은 AI 모델을 고도화하거나, 로봇 기체 성능을 끌어올리는
데이터 가공 뛰넘는 ‘전사적 재편’으로...LLM이 가져온 제조 현장의 압박 제품 개발의 주기가 단축되면서 제조 연구개발(R&D) 현장에는 더 빠른 검증, 낮은 비용, 높은 품질이라는 과제가 동시에 부여됐다. 김용현 LG전자 연구위원은 이 과정에서 디지털 전환(DX)에서 인공지능 전환(AX)로 전환되는 속도를 짚었다. 불과 몇년 전까지만 해도 데이터 가공과 머신 러닝(Machine Learning) 기반 업무 효율화가 핵심 과제였지만, 지금은 거대언어모델(LLM)을 바탕으로 한 전사적 업무 재편이 제조업의 새로운 압박으로 부상했다는 진단이다. 그는 “AX 로드맵은 도구 도입이 아니라 워크플로 재설계”라고 말했다. 그에 따르면 개발 조직의 타임라인을 압박하는 요인은 전기차 수요 변동, 중국 제조사의 짧은 개발 주기, 글로벌 경쟁사의 인공지능(AI) 네이티브 전환이다. 이 가운데 김 위원은 데이터 거버넌스, 엔드투엔드(End-to-end) 연결성, 설계 지식 데이터 지도화 구축을 주요 과제로 꼽았다. 개별 업무에 AI를 파편적으로 붙이는 방식으로는 개발 공정의 병목을 줄이기 어렵다는 판단이다. 아울러 이 같은 제조 공정 재배치와 맞물려 엔지니어링 환경의
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