젵ӡ�업체�� 추진 과정에서 얻은 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률은 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심은 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

저자: 주디 큐비스(Judy Cubiss), 번역: 클로드(Claude)

은 단순히 을 확장하는 방법을 알아내는 것이 아니라, 이미 상당한 선두 자리를 차지하고 있습니다.

이 분야는 이미 으로 을 경험했으며, 기기를 연결하고, IoT를 통합하며, 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환했습니다. 이들 기업은 수년간 디지털화의 복잡한 현실을 헤쳐나갔고, 이제 그 교훈을 제조업 AI에 적용하고 있습니다.

그러나 연구에 따르면, 제조업체들이 데이터, 통합, 확장에 관한 경험을 통해 다른 분야가 일반적인 함정을 피하고 AI 전환을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재까지 산업 제조업체의 16%만이 AI를 통합했으며, 이는 전체 산업 평균 25%에 비해 낮은 수치입니다.

이는 흥미로운 발견입니다. 이것이 시급성 부족을 보여주는 것일까요? 만약 그렇다면, 왜일까요? 산업 제조업의 AI 도입 장벽은 대부분의 산업보다 낮지만, 아마도 이들 기업이 신중하게 접근하는 이유는 무엇보다도 전환 피로감 때문일 것입니다. 그리고 이것이 바로 이들 기업의 여정이 가치 있는 청사진을 제공하는 이유입니다.

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

산업 제조업체에 있어 AI는 데자뷰처럼 느껴집니다. AI 확장은 인더스트리 4.0 혁명 당시 직면했던 많은 장애물—분산된 데이터, 레거시 시스템, 인력의 회의적 태도—을 다시 떠오르게 합니다. 하지만 이러한 과제를 이전에 해결해 본 경험이 있기에, 이들 기업은 어디에 에너지를 집중해야 할지 알고 있습니다.

예를 들어 데이터를 살펴보겠습니다. AI는 공급받는 데이터만큼만 좋을 수 있으며, 제조업체들은 엉망이고 일관성 없는 입력이 나쁜 결과로 이어진다는 것을 배웠습니다. 인더스트리 4.0으로 전환하는 동안, 그들은 IoT 센서와 생산 라인에서 나오는 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 많은 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 명확한 우위를 제공하고 있습니다.

이제 막 시작하는 산업에 있어 이 교훈은 매우 중요합니다: 확장하기 전에 먼저 정리 작업을 해야 합니다.

그 다음은 시스템 문제입니다. 산업 제조업이 핵심적인 레거시 인프라에 의존한다는 사실은 오래된 시스템의 교체가 항상 가능한 옵션은 아니라는 뜻입니다.

대신, 이들 기업은 구기술과 신기술 사이의 다리를 놓는 전문가가 되었습니다. 가장 화려한 접근법은 아닐지 모르지만, 효과적이며—다른 분야에 있어서도 처음부터 시작하는 것보다 통합이 종종 더 실용적이고 덜 위험함을 상기시켜줍니다.

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

인더스트리 4.0이 점들을 연결하는 활동이었다면, AI는 다음에 무엇이 올지 예측하는 일입니다. AI를 통해 제조업은 이미 운영 전반에 걸쳐 획기적인 결과를 보고 있습니다.

AI는 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라, 더 스마트하게 만들고 있습니다:

• 예측 유지보수: 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다.
• 품질 보증: AI 기반 비전 시스템을 사용하여 생산 라인에서 실시간으로 결함을 발견합니다.
• 에너지 관리: 수요를 예측하여 에너지 사용을 최적화함으로써 짶�속가��성과 비용 효율성을 모두 향상시킵니다.

이러한 적용 분야는 운영상의 두통을 해결할 뿐 아니라 실질적인 가치도 제공합니다. 그리고 제조업에 뿌리를 두고 있지만, 그 뒤에 있는 논리는 보편적입니다. 모든 산업에는 더 스마트하고 데이터 기반 솔루션의 혜택을 받을 수 있는 병목 현상이 있습니다.

다른 산업을 위한 3가지 교훈

제조업체가 AI와 함께 직면하는 과제는 다른 모든 사람들이 씨름하고 있는 문제와 동일합니다. 데이터 사일로, 연결되지 않은 시스템, 인력 준비 상태는 전반적인 장벽입니다.

하지만 산업 제조업의 경험은 이러한 장애물을 헤쳐나가기 위한 플레이북을 제공합니다:

1. 데이터 품질은 나중에 생각할 문제가 아닙니다. 제조업체들은 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다는 것을 알고 있으며, AI를 확장하기 전에 데이터 스트림을 정리하는 데 투자했습니다.
2. 중단보다 통합을 우선시하세요. 이는 새로운 기술이 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다.
3. 작게 시작하세요. 물류 최적화나 재고 관리와 같은 타겟팅된 AI 적용 분야에 집중하면 모멘텀을 만들고 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.

향후 전망: AI의 진화

산업 제조업의 AI 여정은 각각 이전 단계를 기반으로 하는 세 가지 도입 단계를 강조합니다:

1. 자동화: 첫 번째 단계로, 반복적인 작업이 효율성을 향상시키기 위해 간소화됩니다.
2. 프로세스 전환: AI가 운영 방식을 재고하기 시작하여, 더 스마트하고 적응력 있게 만듭니다.
3. 자율성: 궁극적인 목표로, AI 시스템이 실시간 변화에 인간 개입 없이 대응하며 독립적으로 워크플로우를 관리합니다.

대부분의 산업은 현재 자동화와 전환 사이 어딘가에 있습니다. 그러나 제조업에서 볼 수 있듯이, 자율성은 전에 생각했던 것만큼 멀리 있지 않습니다. AI 확장에 투자할 의지가 있는 기업에게는 자연스러운 진행 과정입니다.

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

결론적으로 AI는 단순한 도구가 아니라 전략적 변화입니다. 제조업의 인더스트리 4.0 여정은 전환이 단일 프로젝트가 아니라 마인드셋이라는 사실을 보여주었습니다.

AI 확장에는 인내, 끈기, 반복할 의지가 필요합니다. 하지만 그 보상—더 큰 효율성, 더 스마트한 의사결정, 향상된 고객 가치—은 그 노력의 가치가 있습니다.

제조업체들이 배운 교훈은 명확합니다. 기본에 집중하고, 통합을 수용하며, 지속적인 개선을 목표로 하세요.

• 원문: , , Forbes.com

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2025년 뱀의 해를 맞아, 기업은 뱀이 허물을 벗듯이 기존의 관행과 습관을 과감히 벗어던지고 AI 혁신을 수용해야 합니다. BMW나 델타항공의 사례처럼, AI는 이제 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 실질적 성과와 경쟁력 향상을 위한 필수 요소입니다.

글쓴이: 나미타 굽타-헬(Namita Gupta-Hehl), 번역: 클로드(Claude)

2025년이 시작되면서, 우리는 적응력과 회복력의 상징인 를 맞이했습니다. 뱀이 허물을 벗고 새로워지는 능력으로 상징되는 이러한 특성은 앞으로 닥칠 도전과제를 헤쳐나가고 기회를 포착하는 데 있어 핵심요소입니다. 뱀띠로 태어난 저는 두려움과 존경의 대상이라는 뱀의 이중적 성격에 늘 매료되어 왔습니다. 미래의 복잡성을 헤쳐나가기 위해서는 이러한 변화의 정신을 받아들이는 일이 매우 중요합니다.

2024��ѫ�� 측면에서 의미 있는 한 해였습니다. 혁신적인 생성형 모델들이 등장하면서 전 세계적으로 AI의 변혁적 잠재력에 대한 논의가 촉발되었습니다. 이러한 발전은 기술 세계를 재편했고, 기업과 개인 모두에게 이 역동적인 새로운 세계에서 번영할 수 있는 흥미진진한 기회를 창출했습니다.

통계전문기관 에 따르면, AI 시장은 폭발적으로 성장하여 2024년에 1,840억 달러를 돌파했습니다. 이는 전년 대비 약 500억 달러가 증가한 수치입니다. 더욱이 시장은 계속 성장하여 2030년까지 8,260억 달러를 넘어설 전망입니다.

따라서 2025년 내내, 우리는 AI를 단순히 탐구하는 차원을 넘어 실제로 활용하는 단계로 나아가야 합니다. 작년의 열풍은 기반을 다졌고, 이제는 AI의 잠재력을 실질적인 결과로 전환할 때입니다. 뱀이 새로운 시작을 위해 허물을 벗듯이, 우리 기업들도 번영하기 위해서는 낡은 습관을 버리고 AI 기반 솔루션을 받아들여야 합니다.

뱀의 지혜: 적응의 마스터클래스

건조한 사막부터 울창한 열대우림까지 다양한 환경에서 번성하는 뱀은 적응력을 상징합니다. 이러한 유사성은 오늘날의 역동적인 시장에서 깊은 공감을 얻습니다. 기업은 진화하는 고객 니즈를 충족하고 경쟁사를 앞서기 위해 AI 기반 솔루션과 같은 새로운 기술과 전략을 받아들여야 합니다. 이는 단순한 생존을 넘어 다양한 시나리오에서의 번영을 의미합니다.

의 사례를 살펴보겠습니다. 초기에 BMW는 전통적인 고정 유지보수 일정에 의존했습니다. 이러한 접근방식은 종종 예상치 못한 가동 중단과 자원 낭비로 이어졌습니다. AI의 도입은 센서와 데이터 분석을 통한 예측 유지보수를 가능하게 함으로써 판도를 바꾸었습니다. 이러한 변화로 BMW의 생산라인이 더욱 원활하게 운영되고, 예상치 못한 중단이 줄어들었으며, 짶�속가��성 목표 달성도 지원되었습니다. 이러한 노력들이 결합되어, 이 회사의 AI 시스템은 연간 차량 조립에서 약 500분의 가동 중단을 예방하는 데 도움을 주고 있습니다.

적응은 여기서 그치지 않고 기업의 변화 관리 방식에까지 확장됩니다. 제 동료 조릿(Jorrit)은 AI가 이제 직원들의 강점을 이해하고 맞춤형 학습 경험을 만드는 데 필수적이며, 기존의 획일적인 방식에서 벗어나고 있다고 설명합니다. 결국 사람이 변화의 진정한 원동력이기 때문입니다. 변화 관리 전략에 AI를 구현하면 직원들이 변혁의 여정에서 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

집중적 성장: AI로 진보 방향 설정하기

뱀의 집중된 움직임은 명확한 목표와 방향성 있는 진보의 중요성을 상기시킵니다. AI의 맥락에서 이는 목표를 재평가하고 기술을 활용하여 여정을 가속화 함을 의미합니다.

델타항공(Delta Airlines) 같은 선견지명 있는 기업이 이러한 이해를 받아들이고 있습니다. 고객 만족도 향상의 필요성을 인식한 델타항공은 고객 접점 관점을 경영 구조에 통합하고자 했습니다.

AI를 활용하여, 델타항공은 기업 및 관리직 포지션의 25%를 고객 접점 역할을 수행했던 인물들로 채웠습니다. 이러한 접근방식은 기업의 직원 경험을 개선할 뿐만 아니라 고객을 만족시키고 조직의 경쟁 우위를 강화합니다.

이러한 전략을 통해 델타항공은 경영진이 직접적인 고객 통찰력을 갖추도록 보장하며, 궁극적으로 더욱 고객 중심적인 기업 환경을 조성합니다.

뱀의 해: 성공을 향해 나아가다

뱀의 해는 기업들에 설득력 있는 비유를 제공합니다. AI 시대에서 번영하기 위해서는 급격한 변화에 대한 뱀의 민첩성과 정확한 전략을 실행하는 레이저와 같은 집중력을 모두 배양해야 합니다. BMW의 유지보수 관행 혁신에서부터 델타항공의 인재 확보 재편에 이르기까지, AI는 단순한 기술적 진보가 아닌 전략적 목표 달성과 경쟁 우위 확보를 위한 촉매제입니다.

AI 탐구의 시대는 이제 실행의 시대로 전환되고 있습니다. 뱀처럼 변화를 원활하게 헤쳐나가고, 민첩하게 적응하며, 정확하게 타격을 가하는 이들만이 생존할 뿐만 아니라 이 새로운 기술의 최전선에서 번영하며, 점점 더 AI 주도적이 되어가는 세상에서 혁신을 이끌고 놀라운 성과를 달성할 것입니다.

• 원문: , , Forbes.com

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