제조업 AI 활용률 3.9%...정보통신업의 6분의 1 수준
소프트웨어 인력 부족 6561명으로 전 산업 중 최다
코딩 없는 현업 주도형 AI 개발...새로운 대안으로 부상

디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)이 기업 생존을 가르는 경쟁력으로 자리 잡으면서 제조업 현장에서도 패러다임 전환이 일어나고 있었다. 그러나 정작 제조업의 AI 활용 수준은 다른 산업에 비해 크게 뒤처져 있었다. 국가데이터처가 지난해 12월 발표한 2024년 기업활동조사에 따르면 4차 산업혁명 관련 기술을 개발하거나 활용하고 있는 기업은 3398개로 전년 대비 28.1% 늘었다. 이 가운데 인공지능 분야가 차지하는 비중은 18.7%로 클라우드(23.5%)에 이어 두 번째로 높았다.

 

제조업 AI 활용률...정보통신업의 6분의 1

 

 

 

산업별로 들여다보면 격차가 뚜렷했다. 산업연구원(KIET)이 통계청 기업활동조사를 분석한 결과에 따르면 2023년 기준 AI를 활용하는 기업의 비중은 정보통신업이 25.7%로 가장 높았고 금융·보험업(15.3%), 전기등공급업(14.7%), 교육서비스업(14.3%)이 뒤를 이은 반면 제조업은 3.9%에 그쳐 정보통신업의 6분의 1 수준에 머물렀다.

 

소프트웨어 인력 부족 6561명...전 산업 최다

 

 

이러한 격차의 원인 중 하나로 인력 문제가 꼽혔다. 산업통상부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지난해 말 발표한 산업기술인력 수급 실태조사에 따르면 2024년 말 기준 산업기술인력 부족인원은 총 3만9834명으로 전년 대비 1.6% 늘었다. 그중에서도 소프트웨어 직군의 부족인원이 6561명으로 전 산업 중 가장 많았고 전자(5639명)와 화학(4620명), 기계(4292명)가 뒤를 이었다. 부족률 역시 소프트웨어가 4.1%로 최고 수준이었다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 지난해 5월 펴낸 제조업 AI 활용 애로 분석 보고서 역시 제조업의 AI 도입이 다른 산업에 비해 더디다고 지적하면서 그 배경으로 산업 특성과 기업 환경을 이해하는 맞춤형 인재 공급 부족을 주요 애로 요인 중 하나로 명시했다.

 

GS네오텍 'aiDea' 현업 주도형 개발의 해답으로

 

 

이처럼 개발 인력에 의존하는 기존 구조로는 제조 현장의 AX 속도를 따라가기 어렵다는 문제의식이 커지면서 코딩 지식이 없는 현업 실무자가 직접 AI 서비스를 구상하고 만드는 이른바 '현업 주도형 AI 개발'이 대안으로 떠올랐다. GS네오텍이 지난 5월 'AWS 서밋 서울 2026'에서 선보인 자연어 기반 AI 빌더 'aiDea(에이아이디어)'가 대표적 사례로 꼽힌다. aiDea는 자연어로 아이디어를 입력하면 AI 앱은 물론 업무용 웹사이트와 데이터 흐름까지 하나의 서비스로 구현해 주는 솔루션이다. 복잡한 기획과 개발 리소스 투입이 필수였던 기존 구조에서 벗어나 실무자가 직접 서비스를 구상하고 검증할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

 

제조 분야 관계자 관심이 가장 높아

 

실제로 서밋 현장에서 진행된 aiDea 체험 부스 방문객 설문조사에 따르면, 업무에 가장 활용하고 싶은 이유로 "개발팀 없이도 AI 서비스 기획을 직접 시작할 수 있을 것 같다"는 응답이 36%로 가장 높은 비중을 차지했다고 밝혔다. 특히 제조 분야 관계자들이 aiDea에 가장 높은 관심을 보인 것으로 나타났는데, 이는 현장 업무 자동화와 공정 효율화 요구가 큰 제조업에서 실무자가 직접 AI 앱을 만들어 적용하려는 현장의 갈증이 반영된 결과로 풀이된다.

 

 

자연어로 만드는 AI 앱과 업무 흐름

 

aiDea의 핵심 기능은 크게 세 가지로 나뉜다. 구현하려는 업무 기능을 자연어로 설명하면 AI 앱의 구조와 동작 흐름을 생성하는 자연어 기반 앱 생성 기능, 회사 소개나 랜딩 페이지, 업무 포털과 대시보드를 목적에 맞게 구축하는 업무용 웹사이트 제작 기능, 그리고 입력 데이터부터 처리 과정과 결과 활용까지 전체 업무 흐름을 유기적으로 연결하는 데이터·업무 흐름 연결 기능이다. 이를 통해 기업들은 복잡한 기획서나 개발 준비 과정 없이도 아이디어 단계에서 곧바로 개념 검증(PoC)에 착수할 수 있게 됐다. 변경 사항 역시 자연어로 설명하는 것만으로 화면과 업무 흐름을 빠르게 수정할 수 있어 검토와 검증에 걸리는 시간이 크게 단축된다는 설명이다.

 

제조AI 2030 전략...20조원 투자 계획

 

한편, 정부 역시 제조업 AX를 국가적 과제로 보고 대규모 투자에 나섰다. 산업통상부와 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부는 지난달 발표한 '제조AI 2030 전략'을 통해 2030년까지 민관 합동으로 20조원을 투자하고 제조AI 전문인력 3만명을 양성하겠다는 목표를 내놨다. 앞서 지난 3월 착수한 'AX 스프린트' 사업에도 2026~2027년 총 7540억원이 투입돼 246개 AI 제품의 개발과 출시를 지원하고 있다. 2024년 출범한 'AI 자율제조 얼라이언스'는 2030년까지 제조 현장의 AI 자율제조 도입률을 현재 5% 수준에서 40% 이상으로 끌어올리겠다는 목표를 제시한 바 있다.

 

GS네오텍 관계자는 "aiDea는 현업 실무자가 직접 AI 서비스를 구상, 수정, 검증할 수 있도록 돕는 강력한 AX 서비스 빌더"라며 "기업 AI 에이전트 운영 플랫폼인 'MISO(미소)'와 더불어 기업들이 코딩 장벽 없이 실질적인 디지털 혁신을 달성할 수 있도록 AX 생태계를 지속적으로 리드해 나갈 것"이라고 전했다.

 

확산 속에서 남은 과제 

 

다만 현업 주도형 AI 개발이 확산될수록 짚어야 할 과제도 남는다. 코딩 지식 없이 만든 AI 서비스가 늘어나는 만큼 품질 관리와 유지보수 책임 소재를 어떻게 정할 것인지 데이터 보안과 접근 권한을 어떻게 통제할 것인지에 대한 조직 차원의 거버넌스 체계가 함께 갖춰져야 한다는 지적도 나온다. 결국 관건은 현업의 AI 문해력을 높이는 속도와 이를 뒷받침할 관리 체계를 얼마나 균형 있게 갖추느냐에 달려 있을 것으로 보인다.

 

헬로티 구서경 기자 |