[기경학회 AX칼럼] K-AX 패러다임 대전환, 구호에 그치지 말아야

AX(AI Transformation, 인공지능 전환)가 대한민국 경쟁력을 좌우하는 핵심 키워드로 부상했습니다. AX는 단순히 기업이 AI를 도입하는 차원을 넘어 국가의 생산성, 산업 경쟁력, 안보, 인구구조 문제를 해결하는 핵심 전략입니다. AX를 대한민국의 미래라고 말하는 이유입니다.

지디넷코리아는 기술경영경제학회(기경학회)의 'AX칼럼'을 11회 연재합니다. 기술경영경제학회는 기술혁신의 학제적 연구를 바탕으로 기술경영·기술경제·기술정책의 지식과 현장 적용을 연결해 온 학술 공동체로 1992년 설립했습니다.

AI 전환은 새로운 도구를 들여놓는 일로 끝나지 않습니다. 현장의 암묵지, 기업의 루틴, 독점적 데이터, 응용 기술 기반 비즈니스 모델이 함께 바뀔 때 비로소 산업 경쟁력이 생깁니다. 

기경학회의 11회 연재는 “AI를 얼마나 많이 쓰는가”가 아니라 “한국 산업이 AI를 흡수할 기초체력을 갖추었는가”를 묻습니다. 그 질문의 중심에는 제조가 있지만, 제조를 좁은 공장 자동화가 아니라 현장지식의 자산화와 기업 루틴의 재설계가 맞물리는 산업 전환의 축으로 봅니다. 데이터 주권, 에너지, 공급망, 인프라, 표준, 글로벌 사업화까지 이어지는 이 전환의 조건을 따라가며 AX 시대 한국 산업이 다시 세워야 할 기반을 진단합니다. (편집자 주)

10년 전 다보스포럼에서 클라우스 슈밥이 주창했던 제 4차 산업혁명은 한동안 구호에 머물렀다. 그러나 생성형 AI의 등장 이후, 그 실체가 'AX(AI Transformation)'라는 이름으로 산업 현장에서 빠르게 구현되고 있다. 더 이상 미래 담론이 아니라 현재진행형의 산업혁명이 된 것이다.

AX는 기존의 산업혁신 구조를 근본적으로 재편하고 있다. 지멘스가 마이크로소프트와 함께 출시한 'Industrial Copilot'은 현장 엔지니어가 자연어로 설비와 대화하며 생산을 최적화하는 시대를 열었다. 엔비디아와 폭스콘은 대만에 'AI 팩토리'를 구축하며 제조 자체를 데이터 학습 과정으로 전환하고 있다.

국내에서도 포스코의 'PosFRAME'은 베테랑 조업자의 판단을 학습한 AI가 제철소 고로 운영의 의사결정을 지원한다. 산업혁신 단위가 'R&D-제조-마케팅'의 선형 가치사슬에서 '데이터-학습-추론'의 순환 구조로 이동하고 있는 것이다.

여기서 우리나라 산업이 마주한 본질적 질문이 등장한다. AX의 핵심 자원은 무엇인가. 흔히 '데이터'라고 답하지만, 산업현장에서 진정 가치 있는 데이터는 정형화된 수치가 아니다. 30년 차 용접 명장의 손끝 감각, 반도체 공정 엔지니어의 경험적 직관, 정유공장 운전원의 미세한 압력 변화 판독 능력—이러한 '암묵지(tacit knowledge)'야 말로 진짜 자산이다. 마이클 폴라니가 일찍이 갈파했듯 "우리는 말할 수 있는 것보다 더 많은 것을 안다."

따라서 AX의 본질은 범용 AI 도입이 아니라, 현장의 암묵지를 디지털 명시지로 전환해 자산화하는 데 있다. 이는 천동설에서 지동설로 넘어가는 코페르니쿠스적 인식 전환이다. 지금까지 산업의 중심에는 '설비'와 '공정'이 있었고, 사람의 노하우는 그 주변을 보조하는 요소로 간주됐다. 그러나 AX 시대에는 '암묵지'가 중심에 놓이고, 설비와 공정은 그것을 추출·학습·재현하는 인프라로 재정의된다. 글로벌 선도기업들이 '디지털 트윈'과 '산업 파운데이션 모델'에 사활을 거는 이유다.

안준모 고려대 행정학과 교수

문제는 이 전환이 개별 기업의 노력만으로는 결코 완성될 수 없다는 점이다. 30년 경력 장인의 노하우가 학습 데이터로 전환되는 순간, 그것은 누구의 자산인가. 공장 카메라가 작업자의 동작을 기록할 때 개인정보보호는 어디까지 허용하는가. 협력업체와 공유한 공정 데이터의 권리는 어떻게 분배되는가.

EU는 개인정보 보호의 'GDPR'을 넘어 2024년 발효된 '데이터법(Data Act)'에서 IoT·산업장비가 생성하는 비(非)개인 데이터의 접근·이전·공유 권리를 명문화했고, 'AI법(AI Act)'을 마련하면서 산업 데이터 거버넌스의 삼각축을 완성했다. 독일의 'GAIA-X'와 'Manufacturing-X'는 기업 간 데이터 주권을 보장하는 공유 인프라를 구축 중이며, 미국은 'CHIPS Act'와 NIST의 'AI 위험관리 프레임워크(RMF)'로 제조-AI 결합을, 일본은 '소사이어티 5.0' 아래 중소제조업 암묵지의 디지털화를 국가 과제로 격상했다.

여기서 한 가지 착각을 경계해야 한다. ‘AI’를 잘 하고 ‘제조’를 잘한다고 '제조 AI'에서 앞서갈 수 있는 것이 아니다. 제조 AI의 진짜 승부처는 현장 암묵지의 디지털 전환 역량에서 갈린다. 따라서 지금 우리나라에 필요한 것은 단발성 'AI 전환 지원사업'이 아니라 시스템적 대전환이다. 개인정보보호법·산업디지털전환촉진법·AI기본법 간의 정합성 확보, 암묵지 자산화를 가능케 할 회계·세제·지식재산 기준 마련, 데이터·AI 인재의 산업현장 배치를 위한 인력정책 재설계, 그리고 AI 팩토리를 지탱할 전력·냉각·재생에너지 인프라 확충까지-이 모든 영역이 동시다발적으로 움직여야 한다.

다행히 우리나라는 세계 최고 수준의 제조 역량과 숙련 인력이라는 추출 가능한 암묵지의 보고(寶庫)를 보유하고 있다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업의 인식론적 전환이며, 우리나라가 이 코페르니쿠스적 변화의 주체가 될지 객체로 머물지가 향후 10년 K-AX의 명운을 가를 것이다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.