산업 현장의 AI 도입이 늘면서 기업의 고민도 기술을 설치하는 단계에서 이를 누가, 어떻게 운영할 것인가로 이동하고 있다. 현장 근로자가 AI 기반 시스템을 관리해야 하는 환경에서는 개별 기술을 다루는 능력뿐 아니라 복잡한 시스템을 이해하고 판단하는 역량이 필요하다. 숙련 인력의 은퇴와 함께 문서로 남지 않은 현장 노하우가 사라질 수 있다는 문제도 AI 도입과 맞물리고 있다. 옥타브 인텔리전스가 산업 기술 의사결정권자를 조사한 결과 아시아 기업들은 AI 시대의 주요 과제로 인력 역량과 전문 지식의 유지, AI에 대한 신뢰를 꼽았다.
옥타브 인텔리전스(Octave Intelligence plc)는 전 세계 매출 10억달러 이상 기업에서 근무하는 산업 기술 의사결정권자 750명 이상을 대상으로 진행한 연구 결과를 28일 공개했다. 연구 결과는 지난 17~18일 싱가포르에서 열린 ‘옥타브 라이브 온투어(Octave Live OnTour)’에서 발표됐다.
조사에서 아시아 지역 기업의 절반 이상은 2028년까지 현장 근로자가 여러 팀 또는 조직에 걸쳐 AI 기반 시스템을 관리·감독하게 될 것으로 전망했다. 동시에 직원들이 AI와 협업하는 데 필요한 역량과 지식, 자신감을 충분히 갖췄는지에 대한 우려도 나타났다.
미래 산업 인력에게 필요한 역량으로는 시스템 사고 및 운영 관리가 38%로 집계됐다. 기술·비기술 인력 간 커뮤니케이션은 34%, 사이버보안 및 데이터 거버넌스는 32%, 인간과 기계 간 상호작용은 25%였다. 한국에서는 시스템 사고에 대한 응답이 더 높았다. 한국 응답자의 59%가 시스템 사고를 미래 산업 인력에게 중요한 역량으로 꼽았다.
옥타브 로고 (자료 제공: 옥타브)
숙련자가 떠나기 전 노하우를 데이터로…한국 기업 54% AI 활용
인력 재교육과 함께 숙련자의 경험을 조직 안에 남기는 문제도 주요 과제로 나타났다. 아시아 지역 기업의 48%는 이미 AI 기반 지식 수집 및 전수 도구를 활용해 전문 지식을 보존하고 향후 인력이 이용할 수 있도록 하고 있다고 응답했다.
한국 응답 기업에서는 이 비율이 54%였다. 일본에서는 숙련 인력이 보유한 운영 지식이 충분히 문서화되지 않은 채 개인의 경험에 의존하는 문제에 대한 우려가 상대적으로 크게 나타났다. 일본 응답자의 38%는 향후 5년 동안 조직이 직면할 주요 AI 관련 위험으로 직원의 역량을 충분히 높이지 못하는 문제를 꼽았다.
AI를 둘러싼 인력의 우려도 단순한 일자리 대체에 집중되지 않았다. 아시아 응답자의 25%는 AI의 오류가 안전사고로 이어질 가능성을 주요 인력 관련 우려로 선택했다. AI가 내린 판단의 투명성과 신뢰성 역시 우려 요인으로 조사됐다. 호주에서는 응답자의 28%가 AI 활용 확대 과정에서 전문가로서의 위상과 숙련 기술 지식이 약화될 가능성을 우려했다.
옥타브는 이번 조사 결과를 사람과 자산, 프로세스, 지식을 연결하는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 전략과 연계하고 있다. 산업 현장의 데이터와 운영 전문 지식을 함께 연결해 AI를 활용하는 인력의 판단과 업무를 지원한다는 접근이다.
파비오 야다(Fabio Yada) 옥타브 아시아태평양 지역 수석부사장은 “산업용 AI를 둘러싼 논의는 이제 기술 도입을 넘어섰다”며 “현재의 과제는 조직이 의존하는 운영 전문성을 유지하는 동시에 점점 더 지능화되는 시스템과 사람들이 효과적으로 협업할 수 있도록 준비시키는 것”이라고 말했다.
이어 “수십 년 동안 기업들은 자산과 운영 과정에서 발생하는 데이터를 수집하는 데 집중해왔다”며 “오늘날에는 사람의 전문 지식을 확보하는 데 점점 더 많은 관심을 기울이고 있다”고 덧붙였다.
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