😲 제조업에서 인공지능을 도입하는데 가장 큰 걸림돌은 무엇일까? 구글 클라우드가 국내 제조업이 인공지능 기술을 사용하는 비율을 조사한 결과 국내 제조업체 39%가 인공지능을 도입해 업무에 활용

😲 제조업에서 인공지능을 도입하는데 가장 큰 걸림돌은 무엇일까? 구글 클라우드가 국내 제조업이 인공지능 기술을 사용하는 비율을 조사한 결과 국내 제조업체 39%가 인공지능을 도입해 업무에 활용 중인 것으로 나타났다. 미국, 영국, 독일 등 주요 7개 국가 중 한국은 최하위를 기록했지만, 반대로 생각하면 인공지능 도입이 가장 빠르게 증가하고 있다는 이야기로 해석할 수 있다. 국내 제조업체 응답자는 85%가 인공지능 사용이 증가하고 있다고 답했고, 주요 국가 평균보다 약 20%P 더 높은 수치로 응답했다. 👀 국내 제조업체 기업이 일상 업무에 인공지능을 사용하는 이유 1. 직원들의 업무 효율성 향상 2. 코로나 19 대응 3. 비즈니스 연속성 유지 현재 인공지능을 사용하지 않는 국내 제조업체(응답자) 중 48%가 인공지능이 직원들의 업무 효율성이 향상할 것으로 기대했으며 직원들에게 도움이 될 것이라 응답했다. 😦 그렇다면, 인공지능 도입을 가로막는 주요 요인은 무엇일까? 1. 인공지능 구현을 위한 IT 인프라 부족 2. 인공지능이 직원들에게 미치는 부정적인 영향 3. 검증되지 않은 인공지능 기술에 대한 우려 주요 국가 제조업체가 인공지능 구현 장애물로 '인공지능 활용 인력 부재'를 가장 큰 비율로 응답했는데, 국내의 경우 'IT 인프라 부족'에 더 큰 어려움을 겪고 있는 것으로 볼 수 있다. 🏭 국내 제조업체가 인공지능을 많이 활용하고 있는 영역 1. 재고 관리 2. 공급망 관리 3. 수요 및 공급 예측 4. 인공지능 로봇 공학 5. 시뮬레이션 및 시제품 제작 💡 인공지능 도입 가능성이 큰 국내 제조업체가 IT 인프라 구축에 어려움이 있어 아직 절반 이상 인공지능 도입을 하지 못했다는 것으로 해석할 수 있다. IT 인력 부족도 문제이지만 IT 인력이 제 능력을 발휘하려면 그에 맞는 인프라가 있어야 하는데 그 부분이 아직 미진한 상태이다. 두산중공업의 'AI 비파괴검사 솔루션', 기아의 '기아 오너스 매뉴얼 앱' 등 실질적인 비즈니스 문제를 해결하는데 Google Cloud AI 플랫폼을 도입해서 서비스를 개선하고 확장한 사례처럼 IT 인프라를 구축하고, 구글과 같은 AI 플랫폼을 도입해서 활용할 수 있어야 한다. 클라우드 AI, 보안 플랫폼은 이들 플랫폼 기술을 기업에 적절히 활용해서 접목할 수 있는 환경이 마련되어야 인공지능 도입 전과 후가 획기적으로 변화할 수 있기 때문이다. 재고 관리와 공급망 관리가 효율적으로 이루어지면 언제, 어디서 제조품의 수요가 있는지, 공급을 해야 하는지 예측하고 이 모든 과정이 자동화되어 신속하게 비즈니스 문제를 다룰 수 있게 된다. 인프라 구축도 중요하지만, 직원들의 AI 이해도도 높여야 한다. AI가 직원들에게 미치는 부정적인 영향, 검증되지 않은 AI 기술에 대한 우려를 해소하려면 직원들이 AI가 업무에 어떻게 활용되고 적용되는지 알 수 있게 교육을 지원하고 응용할 수 있도록 해야 한다. 처음 새로운 기술을 받아들이고 적용하는 데는 큰 어려움이 있지만, 기술이 손안에 들어 온 다음 어떻게 발전시키고 개선할지는 손에 쥔 사람 몫이다. 속도도 중요하지만 적절하고 알맞게 기술을 도입하는 것이 중요하니 제조업체가 내실을 갖출 수 있도록 차근차근 진행되어 빈틈이 생기지 않길 바란다.