세계경제포럼(WEF)에 따르면 미국 근로자의 약 5분의 1이 AI로 인해 자신이 쓸모없게 될 것을 우려합니다. 이러한 불안감을 "FOBO(노후화에 대한 두려움)" 또는 "포보(FOBO)"라고 부르는데, 이는 우리가 만들어내는 혁신과 기술이 인간을 무의미한 존재로 만들 것이라는 의미입니다. 그러나 현명한 제조업 리더들은 인공지능이 운영에 적용될 때, 특히 인간의 지능과 결합될 때 혁신적인 힘을 발휘할 수 있음을 인지하고 있습니다.
제조업 분야의 리더들이 오늘날의 현대적 과제를 해결하기 위해 린 제조, 품질 관리, 공급망 최적화를 통해 운영적 우수성(OPEX)을 추구하는 것을 우선시하는 가운데, 이 분야의 발전을 AI만큼 촉진할 수 있는 도구는 거의 없습니다.
맥킨지앤컴퍼니에 따르면, "산업 가공 공장에 AI를 적용한 산업 부문 사업자들은 생산량이 10~15% 증가하고 EBITA가 4~5% 증가했다고 보고했습니다."
이 사례는 인상적이기는 하지만, AI가 할 수 있는 일의 빙산의 일각에 불과합니다. 하지만 제조 업계 리더들은 AI가 인간적인 요소 없이도 스스로 작동할 수 있다는 오해를 불식시키는 데 주력해야 합니다. AI 구현은 인간의 전문성과 섬세한 균형을 유지하고, 효율성과 생산성을 최적화하기 위해 협력하며, 숙련된 인력과 협력하여 혁신을 추진하고 전반적인 성과를 개선함으로써만 OPEX를 성공적으로 지원할 수 있습니다.
두 주체가 고립되어 일할 수는 없으며, 혁신을 주도하고 전반적인 운영 성과를 개선하면서 경쟁력을 유지하려면 AI 시스템과 숙련된 근로자 간의 협력적 접근 방식이 요구됩니다.
운영 우수성(OPEX) 내에서 AI의 위치
AI의 잠재력을 최대한 발휘하려면 CEO는 AI 통합의 과제에 정면으로 맞서야 하며, 이를 통해 장애물을 성장의 기회로 전환해야 합니다. AI 투자가 2020년 1조 4천억 달러에서 2025년 1조 1천억 달러로 57% 증가할 것으로 예측됨에도 불구하고, 2026년까지 $167억제조업체는 자사 데이터 세트가 AI에 적합한지 확인하고, 시스템에 필요한 사용자 정의 및 업데이트를 처리하고, AI 기능과 운영 요구 사항 간의 불일치를 해결해야 합니다.
하지만 AI를 활용하면 제조업체는 전반적인 생산 프로세스를 간소화하고, 예측적 유지관리와 공급망 최적화를 실현하는 동시에 기업에 운영적 우수성을 달성하는 데 필요한 도구를 제공하는 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
또한, AI가 OPEX를 지원할 수 있는 두 가지 주요 측면이 있습니다. AI는 인간이 더 열심히가 아니라 더 똑똑하게 일하도록 도울 수 있으며, AI 기반 기술은 전에 없던 방식으로 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
AI를 통한 인간 기술 증강
일부 직원들은 AI와 관련하여 직업 안정성에 대한 우려를 표명했지만 운영 우수성 허브 AI와 인간이 협력하여 탁월한 데이터 기반 디자인을 제공함으로써 큰 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
반복적인 작업에 AI를 구현하고 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 제조업체는 점점 더 디지털화되는 산업 환경에서 관련성을 유지하면서 더 높은 정확성을 달성하고 가동 중지 시간을 줄이며 전반적인 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
운영 효율성을 높이는 AI 기술
기업들 역시 제조 공정 전반에 걸쳐 몇 가지 핵심 AI 기반 기술을 구현하고 제조 공정의 특정 영역을 처리해야 한다는 사실을 빠르게 배우고 있습니다.
예를 들어, 특정 자율 이동 로봇(AMR)을 활용하여 반복적인 작업을 수행함으로써 지속적인 작동, 정밀성, 일관성을 보장하고 작업장 내 신체적 부상을 줄여 안전을 유지하는 것이 가능합니다. 로봇 시장 전문 기업 큐비로(Qviro)는 AMR이 인건비를 30~40% 절감하고 사고율을 최대 70%까지 낮출 수 있다고 보고하며, 제조업에서 AMR과 AI의 잠재력을 강조합니다.
또한, 가트너는 제조업체의 67%가 생성적 AI(GenAI)가 향후 10년 동안 운영을 개선하고 비즈니스 목표를 지원하는 데이터 통찰력 측면에서 매우 중요할 것이라는 데 동의한다고 보고했습니다.
인간과 AI의 균형을 맞추고 AI에 지나치게 의존하지 않기
AI가 제조업체가 높은 수준의 운영적 우수성을 달성하는 데 도움이 될 수 있다는 것은 분명하지만, AI 기술은 인간을 대체하기 위해 만들어진 것이 아니라 인간에 의해 배포되도록 만들어졌습니다.
AI에 대한 과도한 의존은 비용이 아닌 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰, 부정확하거나 예상치 못한 결과, 환각이나 텍스트 기반 결과의 오류, 내재적 편견 등의 오류가 해결되었는지 확인하기 위해 AI 작업을 검토하는 데 인간이 필요합니다. 이는 인간과 AI의 협업 필요성을 강조합니다.
AI 배포에 있어서의 인간적 요소
리더는 AI 구현 성공의 핵심 요소로서 직원들을 지지하고 격려해야 합니다. 실제로 제조 부문에서 인간의 개입 없이 AI 기술에 과도하게 의존하는 것은 생산 지연, 제품 품질 저하, 그리고 (배분 계획 부족으로 인한) 비용 증가와 같은 부정적인 결과로 이어질 수 있습니다.
업계가 전 세계적으로 AI 기술 부족에 시달리는 가운데, 관리자들은 직원들의 AI 활용을 지원하여 AI 기술을 향상시키고 활용할 수 있습니다. 직원들은 또한 다음 사항을 인지해야 합니다. 윤리적 요소 고객 데이터 개인정보 보호, 정부 규정 준수, 머신 러닝 도구와 함께 제공되는 편향 등 이러한 발전의 도입과 함께 제공되는 사항입니다.
팀원들에게 AI의 가치를 보여주고 FOBO 불안을 해소하세요
제조업 전반에 걸쳐 AI를 구현하는 데 있어 어려움은 주로 AI 실행 방식에 기인합니다. 많은 리더들에게 비교적 새로운 현상인 AI는 다른 기술 기능 및 기존 기업 프로세스와 통합되어야 하며, 완전히 대체해서는 안 됩니다.
리더는 실직 및 재교육과 관련된 고용 안정성에 대한 우려를 해소함으로써 회사의 방향을 조정하는 것부터 시작해야 합니다. 바로 이 부분에서 HR팀이 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 직원들이 미래에 대한 확신을 갖고 새로운 기술 도입에 발맞춰 업무에 적응할 수 있도록 필요한 역량을 갖추도록 하는 것입니다. HR팀은 AI가 특정 직무를 대체할 수는 있지만, 궁극적으로는 현재 직무를 더 쉽게 만들고 경력 개발 및 발전을 위한 새로운 기회를 창출할 것이라는 점을 직원들에게 이해시켜야 합니다.
AI와 인간의 협력 – 운영 우수성의 미래
AI의 통합과 다음과 같은 혁신의 등장으로 에이전트 AI (인간의 개입을 최소화하는 AI) 제조업계 리더들은 AI에 능숙할 뿐만 아니라 혁신에 대비할 수 있도록 비즈니스 전략을 조정해야 할 때입니다. 이제 제조업체가 새로운 기술을 도입할지 여부가 아니라 언제 도입할지가 문제입니다. 그렇다면 경쟁사들 사이에서 두각을 나타내기 위해 혁신을 선도하는 것은 어떨까요?
이러한 여정에 나선 CEO들은 곧 발표될 산업 인공지능 준비 지수(AIRI)를 통해 빠르게 발전할 수 있습니다. AI 도입에 대한 기업의 준비 상태를 평가하기 위해 고안된 AIRI는 귀사의 산업 AI 성숙도를 평가하고, 귀사의 특정 요구에 가장 적합한 AI 요소를 파악하며, AI 혁신의 다음 단계를 위한 명확한 로드맵을 수립하는 데 도움을 드립니다.
AI 기반 세계에서 제조 프로세스를 간소화하기 위해 INCIT이 어떻게 AI 준비성을 향상시킬 수 있는지 자세히 알아보려면 문의하기 오늘!
