[현장] AI 도입 넘어 적응…PTC코리아 "데이터 구조·조직 바꿔야"

PTC코리아가 에이전틱 인공지능(AI) 시대를 맞아 AI 도입을 넘어 데이터 구조와 조직까지 함께 바꿔야 한다는 'AI 적응' 전략을 제시했다.

엄형욱 PTC코리아 솔루션 컨설팅 팀 총괄책임은 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 한국전자제조산업전에서 "AI를 도입하더라도 기존 조직 구조와 데이터 체계가 바뀌지 않으면 눈에 보이는 성과를 내기 어렵다"고 밝혔다.

PTC는 제품 설계부터 개발, 제조, 서비스에 이르는 전 과정의 데이터를 연결하는 산업 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업이다. 컴퓨터 지원 설계(CAD) 솔루션 '크레오', 제품 수명주기 관리(PLM) '윈칠', 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 솔루션 '코드비머' 등 세 가지 대표 솔루션을 통해 제품 개발 과정의 복잡성 관리와 협업 환경을 지원하고 있다.

엄형욱 PTC코리아 솔루션 컨설팅 팀 총괄책임이 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 한국전자제조산업전에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

엄 책임은 이날 '에이전틱 AI가 주도하는 지능형 제품개발-데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임'을 주제로 한 발표에서 기업들이 AI 기술 도입에 머물지 않고 AI 적응 단계로 전환해야 한다고 역설했다. AI를 단순 적용하는 게 아니라 조직·프로세스·데이터 구조를 에이전틱 AI가 실행 가능한 형태로 재설계해야 한다는 의미다.

엄 책임은 현재 AI 성숙도를 ▲단순 질의응답의 '어드바이스' ▲작업 일부를 대신 수행하는 '어시스트' ▲사용자 개입 없이 에이전트들이 자율적으로 프로세스를 완결하는 '오토메이션' 단계로 구분했다. 오토메이션 단계에 도달하려면 AI가 이해할 수 있는 데이터 구조, 즉 도메인 간 단절 없이 연결된 제품 데이터 체계가 선행돼야 한다. 부서별로 축적된 데이터가 고립된 채로는 워크플로우 자동화가 부분적으로 구현되고 오히려 업무 사일로화를 심화한다고 엄 책임은 설명했다.

PTC코리아가 제시하는 해법의 핵심은 '지능형 제품 라이프사이클(IPL)'과 '통합 제품 엔지니어링(IPE)' 환경이다. PLM이 설계·생산·서비스를 아우르는 데이터 허브 역할을 맡고, 여기에 시맨틱·온톨로지 기반 구조화를 적용해 요구사항, 설계, 테스트, 제조 자재명세서(BOM) 데이터를 추적성 있게 연결한다. 이 구조에서 데이터는 단순 산출물이 아니라 AI가 추론하고 행동할 수 있는 기반 자산으로 기능하게 된다.

엄 책임은 "소프트웨어 정의 차량(SDV)처럼 하드웨어와 소프트웨어 개발 주기가 다른 환경에서도 PLM-ALM 통합으로 단일 요구사항에서 양쪽 개발 흐름을 일원화할 수 있다"고 부연했다.

엄형욱 PTC코리아 솔루션 컨설팅 팀 총괄책임은 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 한국전자제조산업전 부스에서 반도체 개발 환경을 주제로 한 제품 엔지니어링 데모를 소개하고 있다. (사진=지디넷코리아)

에이전틱 AI가 실제 업무에 적용되는 시나리오도 구체적으로 제시됐다. 현장에서 문제가 발생하면 작업자는 기존 이메일·채팅 이력을 바탕으로 AI가 자동 작성한 문제점 보고서를 검토하고 제출한다. 이후 PLM 에이전트가 부품·문서 영향 범위를 분석하고 전사적자원관리(ERP) 에이전트가 재고 현황과 비용 변동을 산출하며 데이터 품질 에이전트가 오류를 사전 차단하는 멀티에이전트 워크플로우가 연속 실행된다.

엄 책임은 "이 프로세스가 실제 구현되면 지금까지 며칠씩 걸리던 설계변경 작업이 단 몇 분 안에 완료된다"고 말했다.

PTC코리아는 오는 10일까지 이어지는 한국전자제조산업전 전시 부스에서 SDV와 반도체 개발 환경을 주제로 한 두 가지 제품 엔지니어링 데모를 공개한다. SDV 데모에선 요구사항 정의부터 소프트웨어 구현, 변경관리까지 자동차 개발 전 과정을 지능형 PLM으로 추적하는 시나리오를 선보인다.