SimScale 보고서, 클라우드·거버넌스 기반 AI 워크플로우가 설계 탐색·개발 속도 혁신 견인
AI 기반 엔지니어링이 실험 단계를 넘어 실제 성과를 창출하는 단계로 진입하고 있다. 클라우드 인프라와 데이터 거버넌스를 기반으로 한 AI 워크플로우는 설계 변형 생성, 시뮬레이션 속도, 입찰 대응력까지 전방위적인 혁신을 이끌며 엔지니어링 경쟁의 판도를 바꾸고 있다.
클라우드 기반 엔지니어링 소프트웨어 기업 SimScale이 발표한 ‘2026년 엔지니어링 AI 현황 보고서’에 따르면, AI 기반 워크플로우를 도입한 조직은 기존 방식 대비 약 4배 많은 설계 변형을 생성하는 것으로 나타났다. 이는 엔지니어들이 더 많은 아이디어를 빠르게 검증하고, 초기 단계에서 최적 설계에 도달할 수 있음을 의미한다.
이번 조사는 미국, 영국, 독일의 엔지니어링 리더 350명을 대상으로 진행됐으며, AI가 단순한 실험을 넘어 실제 엔지니어링 프로세스에 통합되고 있음을 보여준다.
SimScale의 CEO 데이비드 헤이니는 “AI는 더 이상 가능성에 머무르지 않고, 확장 가능한 실행 단계로 전환되고 있다”며 “선도 기업들은 AI를 클라우드 네이티브 플랫폼과 결합해 설계 영역 자체를 확장하고 있다”고 강조했다.
보고서에 따르면 AI 도입 성과의 핵심은 기술 자체보다 ‘인프라 준비도’와 ‘거버넌스 체계’에 있다. 성숙한 AI 프로그램을 운영하는 조직의 75%는 클라우드 네이티브 인프라를 성공 요인으로 꼽았으며, 70%는 데이터 거버넌스와 접근 제어를 필수 요소로 지목했다. 이는 데이터 완성도보다도 활용 가능한 환경 구축이 더 중요한 경쟁력임을 시사한다.
실제 성과도 뚜렷하다. AI 기반 워크플로우를 도입한 조직은 시뮬레이션 요청 처리 속도가 평균 2.8배 향상됐고, 견적 요청(RFQ) 및 기술 입찰 대응 시간도 약 3배 단축된 것으로 나타났다. 이는 고객 대응 속도를 높이고 시장 경쟁력을 강화하는 직접적인 요소로 작용한다.
다만 완전 자율형 AI 도입은 아직 초기 단계다. 현재 엔지니어링 현장에서는 ‘AI 보조 조종사(Co-pilot)’가 주류를 이루고 있으며, 요구사항 엔지니어링과 시뮬레이션 분야에서 각각 67%, 76%의 도입률을 기록했다. 반면 완전 자율 에이전트를 실제로 운영하는 조직은 약 10%에 그쳤다. 이는 엔지니어링 의사결정의 책임성과 리스크를 고려한 신중한 접근으로 해석된다.
산업별로도 변화는 뚜렷하다. 기계 및 산업 장비 분야에서는 AI 워크플로우 도입 조직의 88%가 하루에도 여러 번 설계 반복 작업을 수행하는 반면, 기존 방식에서는 이 비율이 12%에 불과했다. 생명과학 및 의료 분야에서도 유사한 격차가 확인되며, AI가 설계 탐색 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있음을 보여준다.
결국 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 ‘설계 공간 확장 엔진’으로 진화하고 있다. 기존에는 시간과 컴퓨팅 자원의 제약으로 제한적이었던 시뮬레이션이 이제는 일상적인 반복 작업으로 자리 잡으면서, 엔지니어링은 더 빠르고, 더 넓고, 더 정교한 방향으로 재편되고 있다.
이제 경쟁의 핵심은 AI 도입 여부가 아니라, 이를 얼마나 빠르게 워크플로우에 통합하고 확장할 수 있는지에 달려 있다.
헬로티 김진희 기자 |
