[이데일리 신영빈 기자] “인공지능(AI)을 도입해 업무 시간이 줄었다면 인력을 어떻게 재배치할지 생산을 더 늘릴 수 있을지 살펴봐야 합니다. 제조업에서는 불량률을 낮추거나 수율을 높이는 데서 실질적인 효과를 찾을 수 있습니다.”

한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO) 부사장은 28일 서울 강남구 조선 팰리스에서 열린 ‘제조 기업 CxO 초청 AX 조찬 세미나’에서 제조업 AI 도입 효과를 실제 경영 성과로 검증해야 한다고 강조했다.

업무시간이 줄었다면 그 시간을 생산 확대나 인력 재배치, 불량률 개선에 활용해 기업에 돌아오는 이익으로 연결해야 한다는 것이다.

한 부사장은 베스핀글로벌 역시 다양한 AI 에이전트를 만들어보는 과정에서 효과를 검증하고 과제를 추리는 시행착오를 겪었다고 밝혔다.

그는 “많은 에이전트를 만들어 돌려봤는데 10%만 정말 실제로 효용이 있었다”며 효과가 낮은 에이전트는 폐기하는 판단도 필요하다고 설명했다.

AI 에이전트를 많이 만드는 것만으로는 성과를 보장할 수 없다는 취지다. 도입 이후에도 비용이 발생하는 만큼 실제 업무에 도움이 되는지 따져보고 확보한 시간과 인력을 다른 업무에 투입해 효과를 확인해야 한다는 것이다.

한 부사장은 제조업 성과 검증이 특히 까다롭다고 설명했다. 외주 업무를 AI로 대체해 지출을 줄이는 경우와 달리 제조 현장에서는 생산 차질에 따른 위험이나 기회비용까지 고려해야 하기 때문이다. 평가 지표를 만들고 현업과 합의하는 데도 상당한 시간이 필요하다고 했다.

그는 제조기업이 살펴볼 성과로 생산 확대와 인력 재배치, 불량률 감소, 수율 개선 등을 제시했다. 같은 인원으로 더 많은 물량을 생산하거나 설비와 생산라인의 위험을 줄이는 효과까지 검토해야 한다는 설명이다.

처음부터 대규모 사업에 나서는 방식도 경계했다. 한 부사장은 한두 개 과제를 먼저 정해 현장에서 검증하고, 이후 적용 범위를 넓히는 접근을 권했다. 모델의 성능이 몇 퍼센트 좋아졌다는 보고에 그치지 않고 기업의 성과로 전환할 수 있는지 충분히 확인해야 한다고 강조했다.

이어 발표한 황상원 베스핀글로벌 상무는 PCB·반도체 패키지 기판 제조기업의 진단 사례를 통해 구체적인 실행 과정을 소개했다. 해당 기업은 매출 증가와 공장 증설을 추진하는 가운데 생산성을 높일 방안을 찾고 있었다.

그러나 부서 곳곳에 수작업이 남아 있었고 여러 시스템을 갖추고도 데이터의 약 30~40%가 시스템 밖에 흩어져 있었다.

베스핀글로벌은 대규모 AI 구축에 앞서 8주간의 ‘저니 투 AI’ 진단 프로그램을 진행했다. 임직원 설문과 인터뷰, 워크숍을 통해 개선 과제를 찾고 기대 효과와 실행 가능성을 따져 우선순위를 정했다.

대표 과제는 ‘반장의 아침 업무보고 비서’다. 현장 반장이 생산관리시스템(MES)의 수치를 엑셀에 옮겨 적느라 매일 1시간 이상 쓰던 업무를 자동화하는 구상이다.

베스핀글로벌이 제시한 업무 비서는 수치를 자동으로 입력하고 평소와 다른 불량률이나 잘못 기입된 숫자 등을 짚어준다. 과거 유사 사례와 대책서 초안도 제시하되 원인과 대응 방안은 반장이 판단하도록 설계했다.

또 다른 과제인 ‘계약서 비교 비서’는 번역과 변경 조항 비교, 주요 위험 분석으로 외부 로펌에 의존하던 계약 검토를 지원한다. 사내에서 판단할 부분과 법률 검토가 필요한 부분을 구분해 업무 부담을 줄이는 방식이다.

해당 기업은 진단과 프로토타입 제작을 마치고 본사업 착수를 준비하고 있다. 소수 과제부터 단계적으로 구축하고 고객사가 경험을 쌓으며 점차 주도하도록 할 계획이다.

황 상무는 현업 참여와 경영진·실무자 간 목표 조율이 중요하다며 “두세 개 정도 에이전트를 소규모로 빨리 만들어 현장에서 검증한 뒤 확산하는 것이 저희의 방법론”이라고 말했다.