제조업은 늘 변화의 최전선에 있었습니다. 설비가 바뀌면 생산 방식이 달라졌고, 자동화가 확산되면 현장의 역할도 달라졌습니다. ERP, MES, 스마트팩토리, 로봇 자동화라는 흐름을 지나 이제 제조기업 앞에는 AI라는 새로운 전환점이 놓여 있습니다.
그러나 현장에서 기업 대표님들과 실무자분들을 만나보면 AI에 대한 기대만큼이나 현실적인 고민도 큽니다.
“우리 회사도 AI를 쓸 수 있을까?”
“비용이 너무 많이 들지는 않을까?”
“직원들이 실제 업무에 적용할 수 있을까?”
이러한 질문은 지금도 많은 제조기업에서 반복되고 있습니다.
AI를 기술이 아닌 업무의 언어로 바라보다
저는 최근 「2026 제14회 찾아가는 BIPA 테크콘(TECH+CON)」에서 ‘제조기업 AI 활용 사례 및 효율적 AI 도입 전략’을 주제로 강의를 진행했습니다.
강의는 크게 다섯 가지 흐름으로 구성했습니다.
- AI 기술 트렌드와 산업 변화
- 중소·지역 제조기업의 AI 활용 사례
- ChatGPT 등 생성형 AI 시연
- 기업 대표를 위한 AI 활용 전략
- 우리 회사에 필요한 AI 시스템 구축 전략
이번 강의를 준비하면서 가장 중요하게 생각한 것은 AI를 기술 용어로 설명하는 것이 아니라 제조기업의 실제 업무 언어로 풀어내는 것이었습니다.
AI는 이제 생산라인 밖에서도 활용됩니다.
제조기업에서 AI라고 하면 여전히 생산 현장의 자동화 기술을 먼저 떠올리는 경우가 많습니다.
설비 이상 감지, 불량품 검사, 생산량 예측, 재고 분석처럼 데이터 기반으로 공정을 관리하는 기술은 앞으로도 매우 중요합니다.
하지만 최근 생성형 AI의 등장은 AI 활용의 범위를 훨씬 넓혀 놓았습니다.
이제 AI는 생산라인 안에만 머무르지 않습니다.
구매팀의 발주 메일, 영업팀의 제안서, 생산관리팀의 작업일지, 품질팀의 클레임 답변, 총무팀의 공문과 회의록까지 기업의 사무·관리 업무 전반으로 활용 범위가 확대되고 있습니다.
AI 도입은 거대한 프로젝트가 아니라 작은 변화에서 시작됩니다.
AI 도입을 어렵게 느끼는 이유 중 하나는 시작점을 너무 크게 잡기 때문입니다.
처음부터 고가의 시스템을 구축하고, 전사 데이터를 통합하고, 전문 개발 인력을 투입해야 한다고 생각하면 기업 입장에서는 부담이 클 수밖에 없습니다.
하지만 실제 현장에서 가장 먼저 체감할 수 있는 AI의 효과는 거대한 자동화보다 반복 업무의 시간 단축에 있습니다.
제조기업의 업무는 견적 요청, 납기 협의, 원자재 수급, 생산 일정, 품질 이슈, 고객 클레임, 설비 점검, 작업 기록, 정부 지원사업 신청 등 수많은 정보의 흐름으로 이루어져 있습니다.
이 정보들이 담당자 개인의 메신저, 이메일, 엑셀 파일, 종이 문서 속에 흩어져 있으면 회사의 지식으로 축적되기 어렵습니다.
AI는 이 흩어진 정보를 정리하고, 비교하고, 요약하며, 다음 의사결정에 활용할 수 있는 형태로 바꾸는 데 강점을 가지고 있습니다.
중요한 것은 ChatGPT 사용법이 아니라 우리 회사의 업무입니다.
저는 AI 교육을 단순한 프로그램 사용법 교육으로 보지 않습니다.
ChatGPT 버튼을 어디에서 누르는지 알려주는 것보다 중요한 것은 “우리 회사의 어떤 업무를 AI와 연결할 것인가”를 찾는 일입니다.
기업마다 반복되는 업무가 다르고, 자주 사용하는 문서가 다르며, 고객 응대 방식과 내부 보고 방식도 모두 다릅니다.
따라서 AI 도입은 회사의 업무 구조를 살펴보고, 시간을 많이 쓰는 업무를 찾아내고, 그 업무를 AI가 도울 수 있는 방식으로 재설계하는 과정이어야 합니다.
AI 활용은 대표와 경영진의 관심에서 시작됩니다.
특히 기업 대표와 임원의 역할이 중요합니다.
AI 활용을 실무자 개인의 관심에만 맡겨두면 조직 전체의 변화로 이어지기 어렵습니다.
대표가 먼저
- 우리 회사에서 가장 반복적인 문서 업무는 무엇인가?
- 직원들이 시간을 많이 쓰지만 부가가치가 낮은 일은 무엇인가?
- 품질, 납기, 영업, 구매 의사결정에 필요한 정보는 어디에 흩어져 있는가?
- 우리 회사만의 기준과 노하우를 어떻게 정리할 것인가?
를 질문해야 합니다.
AI는 질문을 잘 던지는 조직에서 더 큰 효과를 냅니다.
결국 AI 도입의 출발점은 기술이 아니라 경영자의 문제 인식입니다.
우리 회사만의 AI 시스템도 만들 수 있습니다.
이번 강의에서 특히 강조한 부분은 ‘우리 회사 전용 AI 시스템 만들기’였습니다.
생성형 AI의 장점은 전문 개발자가 아니더라도 자연어 기반으로 회사 맞춤형 도구를 만들 수 있다는 점입니다.
복리후생 규정을 학습한 챗봇은 직원들의 휴가나 복지 관련 질문에 답할 수 있고, 직무기술서와 조직도를 학습한 챗봇은 담당 부서를 안내할 수 있습니다.
또한 품질관리 기준과 클레임 대응 매뉴얼을 학습한 챗봇은 고객 응대 문안과 개선 조치 보고서를 제안할 수 있으며, 제품 사양서와 회사 소개서를 학습한 챗봇은 해외 거래처에 보낼 다양한 언어의 문서도 작성할 수 있습니다.
AI는 사람을 대신하는 것이 아니라 회사의 경험을 자산으로 만드는 기술입니다.
이러한 방식은 중소·지역 제조기업에 특히 유용합니다.
중소기업은 한 명의 직원이 여러 역할을 동시에 수행하는 경우가 많고, 업무 인수인계가 충분히 문서화되지 않거나 숙련자의 노하우가 개인에게 머무르는 경우도 많습니다.
AI는 사람을 대신하는 장치가 아니라 회사 내부의 경험과 기준을 누구나 활용할 수 있도록 만드는 도구가 될 수 있습니다.
숙련자의 판단 기준, 반복되는 고객 질문, 과거 품질 이슈, 거래처 응대 방식, 견적 작성 기준 등을 정리하여 AI가 활용할 수 있도록 만들면 회사의 업무 대응력은 훨씬 높아질 것입니다.
AI 전환은 새로운 경영 방식입니다.
앞으로 제조업의 경쟁력은 설비와 기술력만으로 결정되지 않을 것입니다.
같은 설비를 가지고 있더라도 더 빠르게 정보를 정리하는 기업, 고객 요청에 더 신속하게 대응하는 기업, 품질 이슈를 더 체계적으로 기록하는 기업, 직원의 경험을 회사의 자산으로 전환하는 기업이 더 강해질 것입니다.
AI를 얼마나 많이 아느냐가 아니라 AI를 우리 회사의 문제 해결 방식에 얼마나 정확하게 연결하느냐가 중요합니다.
이제 제조기업의 AI 전환은 선택의 문제가 아니라 더 효율적으로 일하기 위한 새로운 경영 방식이 되어가고 있습니다.
출처 : 사상기업발전협의회 회보 제228호(2026년 7월호) 특별기고 및 공식 제공 자료
김 지 혜
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