로봇도 늘었고 인공지능(AI)도 도입됐다. 그런데 생산 방식은 왜 그대로일까. 문제는 기술이 아니라 구조다. 제조 현장의 AI는 품질 검사와 예지보전에 쓰이지만 서로 연결되지 않는다. ‘두뇌’는 있지만 ‘몸’이 움직이지 않는 상태인 것. 자동차 공정에서는 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준까지 왔다. 그럼에도 많은 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 구조가 가로막는 구조. 해법은 소프트웨어 정의 자동화(SDA)다. 제어를 하드웨어에서 분리해 유연성을 확보하는 방식이다. 실제로 SDA 도입 기업은 엔지니어링 시간을 30% 줄이고 효율을 20% 높였다. 데이터도 마찬가지인데, 충분히 쌓였지만 쓰이지 않는다는 점이 지적 포인트다. 이때 성과 차이는 ‘연결성(Connectivity)’에서 발생했다. 이는 앞으로의 경쟁이 플랫폼 구조에서 벌어질 것이라는 예측을 뒷받침하고 있다. 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 승자는 이 같은 구조를 바꾼 기업일 것이다. [SPECIAL REPORT] SDA 시대, 공장은 “플랫폼이 된다” AI·로보틱스·SDA 결합 ‘자율제조’ 현실화…제조업 판도 바뀐다 생성형 AI vs
지난 1년간 국내 기업용 AI 시장의 주요 화두였던 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)에 대한 기대가 점차 식고 있다. 보안과 데이터 통제를 이유로 상당한 비용을 투입해 로컬 LLM과 RAG 시스템을 구축했지만, 실제 현장에서 체감되는 성과는 기대에 미치지 못했다는 평가가 적지 않다. “결국 내부 문서를 조금 더 잘 찾아주는 수준에 그친 것이 아니냐”는 회의적인 시각도 점점 힘을 얻고 있다. 이로 인해 일부 기업에서는 RAG 고도화에 추가 투자를 이어가기보다, 차세대 상용 LLM 서비스의 등장을 기다리거나 기존 검색 엔진의 인덱싱과 검색 품질을 개선하는 것이 투자 대비 효과(ROI) 측면에서 더 합리적이지 않느냐는 실용적 판단을 내리고 있다. 그러나 이러한 흐름 속에서 오히려 지금이야말로 RAG에 머무를 것이 아니라, 한 단계 더 나아간 ‘AI 에이전트’로 전환을 모색해야 할 시점이라는 점을 짚어볼 필요가 있다. RAG의 한계와 ‘검색 중심 전략’에 대한 재고 RAG가 현장에서 충분한 평가를 받지 못하는 이유는 비교적 분명하다. 기업이 기대했던 것은 ‘업무를 이해하고 지원하는 지능형 비서’였으나, 실제 구현된 시
자율제조는 더 이상 자동화의 연장선이 아니다. 인력난, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성이라는 복합 위기 속에서 공장이 스스로 판단하고 회복하는 ‘운영 능력’이 경쟁력이 되는 시대다. 이번 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’ 특집은 이러한 제조 패러다임의 전환점을 조망한다. 연결 중심의 산업 지능화를 넘어, 데이터·소프트 웨어·비전·물류가 하나의 규칙 아래 통합 운영되는 구조가 어떻게 실질적 성과로 이어지는지를 짚는다. 특히 인공지능(AI)을 키워드가 아닌 실행 엔진으로 내재화한 현장 사례와, 휴머노이드 로봇등 차세대 로보틱스 흐름을 통해 자율제조의 현재와 다음 단계를 진단한다. 기술의 고도화보다 ‘시 스템 최적화’에 방점을 찍는 이번 기획은 제조 혁신의 해답이 단품 기술이 아닌 통합 운영 설계에 있음을 제시한다. [SPECIAL REPORT] 제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 특집 - AW 2026은? - “공장이 스스로 움직이기 시작했다”…AW 2026이 꺼내 든 ‘자율제조 실전 시나리오’ - 인터뷰 - 이길선 한국산업지능화협회 전무 “공장에 내려온 AI, 개념을 넘은 전환이 시작됐다” 지만영 데이터랩스 대표 “데이터 쌓이지
LLM에서 LLL로: 도구를 넘어 동료가 된 AI 챗GPT가 등장한 지 불과 2년여. 우리는 이미 LLM(Large Language Model)을 넘어 LLL(Large Long-context Language model) 시대를 맞이했다. 수백만 토큰을 처리하는 AI는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어섰다. 프로젝트 전체 맥락을 이해하고, 복잡한 업무를 분석하며, 능동적으로 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’로 진화하고 있다. 문제는 기술이 아니라 우리 자신이다. 많은 기업과 개인이 여전히 AI를 “더 똑똑한 검색엔진” 정도로 인식하며, “어떻게 프롬프트를 잘 쓸까”에만 집중한다. 하지만 AI 에이전트가 업무의 핵심으로 자리 잡는 지금, 정작 필요한 것은 테크놀로지 트랜스포메이션이 아닌 ‘휴먼 트랜스포메이션’이다. 실행자에서 판단자로: 역할의 재정의 과거 업무의 가치는 ‘얼마나 많이, 빠르게 처리하는가’에 있었다. 보고서 작성, 데이터 분석, 코드 구현 같은 실행 능력이 곧 경쟁력이었다. 그러나 AI 에이전트가 이러한 실행 업무를 초 단위로 처리하는 시대에, 사람의 가치는 어디에 있을까? 답은 명확하다. ‘무엇을 할 것인가’를 결정하는 판단력, ‘왜 하는
온프레미스와 보안 강화로 국내 기업 맞춤형 AI 자동화 제공 단순 자동화 넘어 생성형 AI와 지능형 워크플로우 지원 AX 솔루션 전문기업 코세나가 글로벌 AI 에이전트 자동화 플랫폼 기업 액티브피시즈와 한국 내 파트너십을 체결했다. 이번 협력을 통해 코세나는 액티브피시즈의 온프레미스 엔터프라이즈 버전을 국내 기업과 기관에 공급하고, 현지화된 기술지원과 유지보수를 제공할 계획이다. 액티브피시즈는 최근 전 세계에서 주목받는 AI 기반 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 구글, 슬랙, 허브스팟, 오픈AI 등 300개 이상의 글로벌 서비스와 연동이 가능하다. 별도의 코드 작성 없이도 업무 프로세스를 손쉽게 자동화할 수 있으며, AI 기능이 플랫폼 전반에 내재화돼 단순 자동화를 넘어 생성형 AI 연계, 데이터 처리 고도화, AI 에이전트 운영까지 지원한다. 특히 엔터프라이즈 버전은 보안과 안정성을 핵심으로 설계됐다. 클라우드 SaaS 방식은 물론, 자체 서버 구축이 필요한 기업과 공공기관을 위해 온프레미스 배포를 지원한다. 이를 통해 데이터 유출 위험을 최소화하며, 단일 로그인(SSO), 감사 로그, 권한 관리, 프라이빗 커넥터, AI 모델 연계 등 대규모 기업 환경에 최
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