[ET단상] 사라지는 손끝의 지능, 지금 확보하지 않으면 대한민국 제조는 종속된다

김준하 GIST AI정책전략대학원 원장

대한민국 제조업의 진짜 경쟁력은 무엇인가. 많은 이들은 첨단 설비, 자동화 공정을 떠올리지만, 현장을 오래 지켜본 사람이라면 답이 다르다. 경쟁력의 핵심은 공장 안 '사람', 그리고 그 몸에 축적된 감각과 판단에 있다. 반도체 공정에서 미세한 색 차이로 이상을 감지하는 능력, 용광로 빛과 소리로 산소 투입량을 조절하는 감각, 조선 용접에서 날씨와 습도에 따라 조건을 바꾸는 판단. 이것이 매뉴얼로 설명되지 않는 지식, 바로 '암묵지(暗默知· Tacit Knowledge)'다. 문제는 숙련공 은퇴와 청년 인력 감소로 이 자산은 빠르게 사라지고 있다.

질문을 바꿔야 한다. “어떻게 더 좋은 기계를 만들 것인가”가 아니라 “사람의 판단을 어떻게 데이터로 남길 것인가”다. 제조 인공지능 전환(AX)의 본질은 자동화가 아니라 '판단의 지능화'다. 센서와 공정 수치만으로는 충분하지 않다. 핵심은 “왜 그렇게 판단했는가”라는 맥락이다. 숙련자의 선택, 경험 기반 의사결정, 실패와 수정의 축적까지 함께 데이터화돼야 한다.

이런 점에서 정부가 추진 중인 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발 사업'은 현장의 오래된 문제를 다루기 시작했다는 점에서 의미가 크다. 명장의 경험과 직관이 담긴 비정형 데이터를 확보·정제해 인공지능(AI)이 학습하고, 이를 다시 현장에서 재현 가능한 수준으로 검증한다. 이는 단순한 연구개발을 넘어 '제조 지능'을 데이터로 전환하는 패러다임 변화다.

현장 적용 방식도 분명하다. 용접 명장이 습도를 고려해 속도를 조정하는 순간, 그 판단의 근거와 결과를 함께 기록한다. 주조 공정에서 쇳물 흐름을 기반으로 한 타이밍 판단을 영상·센서·작업 로그로 축적한다. 자동차 공정에서는 숙련공의 시각적 불량 판별 기준을 데이터로 전환한다. 이러한 축적이 'AI가 명장처럼 판단하는 시스템'을 만든다.

AI 암묵지 학습은 기술을 넘어 국가 경쟁력 문제다. 글로벌 빅테크들은 제조 데이터 확보 경쟁에 이미 뛰어들었다. 유럽은 Catena-X 등이 데이터 스페이스로 공유와 주권을 동시에 확보하고 있고, 미국은 표준과 프레임워크로 데이터 신뢰 체계를 구축 중이다.

반면 우리는 여전히 해외 클라우드와 AI 플랫폼에 의존하고 있다. 상당수 기업이 해외 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 AI를 활용해, 공정 데이터와 암묵지가 해외로 축적될 가능성이 크다. 우리의 제조 노하우가 경쟁국 AI 학습 자원이 되는 구조로, 산업지능을 외부에 의존하는 '제조 종속'으로 이어질 수 있다.

암묵지 기반 AX 효과는 이미 입증됐다. 숙련자 판단을 AI로 구현해 생산성과 품질을 동시에 개선한 포스코 사례는 암묵지 데이터화가 곧 경쟁력임을 보여준다. 세계경제포럼 역시 AI 기반 제조 혁신이 생산성 40% 이상 향상, 비용 40% 절감 등의 효과를 낼 수 있다고 분석한다.

방향은 명확하다. 제조 암묵지는 개인 노하우가 아니라 '국가 전략자산'으로 관리해야 한다. 기업은 데이터를 '보호된 상태에서 활용 자산'으로 인식해야 한다. 국가는 원본 데이터 보호, 온프레미스 데이터 인프라, 데이터 생성 사전설계 표준화, 접근 통제 및 보안 체계를 통해 기업 참여를 유도해야 한다.

우리는 세계적 수준의 제조 역량을 갖고 있다. 여기에 암묵지 기반 AI까지 결합한다면, '제조 지능을 수출하는 국가'로 도약할 수 있다. 반대로 지금 이 기회를 놓치면, 생산은 하지만 핵심은 외부에 의존하는 구조로 전락할 수 있다. 결국 관건은 속도다. 암묵지는 기다려주지 않는다. 지금 확보하지 못하면, 우리는 기술이 아니라 미래를 잃게 된다.

김준하 GIST AI정책전략대학원 원장 joonkim@gist.ac.kr