최근 새로운 글로벌 설문조사에 따르면 제조업계 선도 기업들은 인공지능(AI) 활용에 시간을 허비하지 않는 것으로 나타났습니다. Industry Update에 따르면 전 세계 제조업체의 90%가 AI 통합을 우선시하고 있으며, 77%는 이미 AI를 도입했습니다. 경쟁력을 유지하려면 AI 도입이 필수적이지만, 가장 중요한 질문은 다음과 같습니다. 기업들이 AI 통합에 대한 자사의 준비 상태를 충분히 파악하기도 전에 너무 성급하게 움직이고 있는 것은 아닐까요?
가트너에 따르면, 정답은 '예'입니다. 가트너의 새로운 설문조사에 따르면 대다수 기업이 AI 도입 준비가 되어 있지 않은 것으로 나타났으며, 이러한 상황과 AI 도입을 위한 데이터 부족이 맞물려 향후 AI 프로젝트의 60%가 중단될 수 있다고 예측합니다. 이는 단순히 리더들에게 경고가 아니라, 기업이 AI에 충분히 대비해야 한다는 경종입니다. 리더들은 또한 AI가 꼭 필요한 분야에만 AI를 도입해야 한다는 점을 기억해야 합니다. 예를 들어, 생성적 AI(GenAI)는 생산 현장이나 고객 서비스(맞춤형 지원), 공급망 관리(수요 예측) 등 핵심 영역을 최적화하고 개선하여 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.
성공한다면 제조업체는 인더스트리 4.0의 성공을 더 빨리 실현할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 기반 의사 결정을 위한 자동화를 활용할 수 있게 될 것입니다. 전문가들은 제조업 AI 시장이 208억 달러 2028년까지 AI 통합 계획은 2023년 32억 달러에서 7,00%(3조 1천억 원) 증가할 것으로 예상되며, 특히 오늘날처럼 변동성이 심화되는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 산업 리더들이 AI 통합 계획을 우선순위에 두어야 합니다. 제조업체들이 이를 이행하지 못할 경우, 가트너의 AI 프로젝트 실패 예측이 현실이 될 것입니다. 값비싼 프로젝트들이 실패할 뿐만 아니라, 실패 여부가 기업의 존속 여부를 좌우할 수도 있기 때문입니다.
제조업체에 AI 준비가 중요한 이유
우리가 처한 이 '승패의 갈림길' 시대에, 제조업계의 리더들은 AI를 얼마나 잘 도입하느냐, 그리고 언제 도입하느냐에 따라 정의될 것입니다.
"제조업에서의 AI는 아직 초기 단계이지만, 모든 제조 기업은 적극적으로 행동해야 합니다. 안타깝게도 AI 성숙도를 실현할 수 있는 완벽한 해결책은 없습니다. 단순히 구현이나 잠재력 논의에만 집중하기보다는 심층적인 이해가 필요한 여정입니다."라고 INCIT는 주장합니다.
진정한 AI 준비성을 갖추고 업계를 선도하는 기업이 되려면 제조 업계 리더들은 어딘가에서 시작해야 하며, AI 준비성 평가는 현재 상태를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 영향력 있는 평가는 AI 통합의 핵심 기반인 데이터 인프라의 "내부"를 살펴보는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 데이터 인프라는 정제되고 구조화되며 접근 가능한 데이터를 필요로 합니다. 이는 제조 업계 리더들이 직면해야 하는 수많은 과제 중 하나에 불과합니다.
제조업체가 AI 준비를 위해 직면한 장애물
AI 준비 상태는 조직별 요소, 프로세스 및 단계를 통해 AI 시스템을 구현할 준비가 된 것으로 정의됩니다. 그러나 TechTarget은 단순히 "단순히 AI 시스템을 구매하기로 결정하는 것"이 아니라, AI 기반 기술과 같은 혁신은 물론, 비즈니스 문화, 프로세스 및 거버넌스까지 포함하는 개념입니다.
제조업체를 포함한 거의 모든 기업이 AI 도입을 준비하고 투자하는 데 주력하고 있지만, 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey and Co.)에 따르면 AI 도입이 성숙 단계에 도달했다고 생각하는 기업은 단 1%에 불과합니다. 자동차 및 조립 산업을 포함한 선진 산업이 지출 상위 25%에 속함에도 불구하고, AI 도입에 적합한 정제된 데이터, 높은 초기 투자, 인력 준비도, AI 통합의 복잡성 등 업계 내 특정 과제는 여전히 남아 있습니다.
많은 제조업체들이 "너무 빨리 너무 많은 일을 하려고 하다"라는 사실을 우리는 직접 목격했습니다. 이 분야의 리더들은 너무 많은 정보에 압도되어 어디서부터 시작해야 할지 몰라, 이상적인 결과를 내지 못하는 잘못된 구현 전략을 사용하게 됩니다. 대신, 단계적인 접근 방식을 취해야 합니다. 한 번에 한 가지 프로세스에 집중하여 개선하고, 그 과정에서 얻은 교훈을 다음 개선 프로세스에 적용해야 합니다. 이처럼 느리고 꾸준한 속도로 혁신을 추진하면 기업의 혁신 노력이 최대한 발휘되고, 새로운 AI 기반 솔루션에 대한 투자 수익률(ROI)을 확보할 수 있습니다.
오늘날 제조업을 혁신하는 최고의 AI 이점과 응용 분야
전 세계 제조업체들은 AI를 도입하여 운영 혁신, 공급망 강화, 생산성 향상을 위해 경쟁하고 있습니다. 미국 제조업협회(NAM)에 따르면, 설문 조사에 참여한 제조업체들은 AI 기술 프로젝트를 성공적으로 도입한 후 비용 절감, 운영 효율성 향상(72%), 운영 가시성 및 대응력 향상(51%), 프로세스 최적화 및 제어 향상(41%)을 경험했다고 보고했습니다.
또한, 에이전트 AI 제조업에서는 "대리인"자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 실행하여 더욱 민첩하고 지능적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 아래에서 가장 혁신적인 애플리케이션을 간략하게 살펴보겠습니다.
결론: AI 기반 제조업의 미래 수용
AI는 완전히 활용될 경우 제조의 모든 요소를 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. AI가 산업 전체를 혁신하는 엄청난 속도는 신속한 AI 통합을 요구할 뿐만 아니라, 성공을 위해서는 AI 준비 상태부터 시작해야 합니다. 제조업계 리더는 사업의 취약성을 파악하고, 현재 상태를 측정하고, 원하는 미래 상태를 고려하며, 다른 기업과 비교 검토하여 AI 성숙도를 정확히 파악해야 합니다.
제조업계 리더들은 INCIT의 역동적인 산업 인공지능 준비 지수(AIRI)를 활용하여 기업의 AI 도입 기회 영역을 광범위하게 평가하고, AI 기반 선도 기업으로 거듭날 수 있습니다. INCIT는 귀사의 비즈니스를 동종 업계와 비교 분석하여 현재 상황을 정확하게 파악함으로써 모호성을 해소할 수 있도록 도와드립니다.
AIRI는 실행 가능한 인사이트뿐만 아니라 AI 기반 혁신을 도입, 확장 및 지속하기 위한 명확한 로드맵을 제공합니다. AIRI의 이러한 측면은 제조업의 불확실성 속에서 성공을 위한 중요한 원동력입니다. INCIT의 AI 접근 방식과 업계 리더로서 AI 준비 상태를 확보하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 자료 중 하나를 읽어보세요. 최신 사고 리더십 블로그.
