"제조 혁신, 현장 전문가 육성에 집중해야"

입력 2021.03.05 15:31

"인공지능(AI), 빅데이터 관련 산업 육성을 위한 정책 지원이 활발해지고 있다. 하지만 산업 인력들이 능동적으로 배우고 실제 현장에 적용하기엔 여러 제약과 한계가 존재한다. 수요자를 위한 맞춤형 정책이 필요하다."

장윤석 인공지능연구원 박사 / IT조선
장윤석 인공지능연구원 박사는 5일 중소기업연구원이 개최한 브라운백 세미나에서 이같이 밝혔다. 이날 세미나는 ‘AI 기술과 스타트업 창업’을 주제로 진행됐다.

장 박사는 이 자리에서 제조업 육성의 중요성을 강조했다. 코로나19 이후 각 국가별로 자국 내 제조업 기반을 마련해야 한다는 목소리가 높아졌다는 설명이다. 특히 한국은 국가 GDP 대비 제조업 비중이 27.8%로 주요 국가들 중에서도 상위를 차지하고 있다.

그는 "최소 잔량 주사기 개발 등은 제조 역량이 뒷받침됐기에 코로나19 사태에 잘 대응할 수 있었다"며 "코로나19 이후에도 국가 경쟁력 측면에서 제조업의 역할이 중요해질 것으로 예상되는 만큼 국내 기업의 경쟁력을 강화해야 한다"고 했다.

하지만 4차산업혁명 시대에 국내 제조업은 과도기적 상태에 놓여 있다. AI 기술 등이 현장에 제대로 적용되지 않고 있기 때문이다. 창업 현황을 살펴봐도 국내 AI 스타트업 중 제조 분야가 차지하는 비중은 미미하다. 관련 산업 육성을 위한 정책 지원이 활발해지고 있음에도 성공적인 창업 사례가 많지 않다는 지적이 나온다.

장 박사는 "AI 벤처 창업에서 소프트웨어 기업 비중이 크다는 건 실패 비용이 적은 곳으로 몰린다는 의미다"며 "제조업은 진입이 쉽지 않고 비용이 많이 든다. 따라서 기술과 수요자를 잇는 정책 지원이 필요하다"고 했다.

그는 중소제조기업을 위한 맞춤형 정책을 제안했다. 기업 중심의 지원 정책을 노동자 중심으로 전환해야 한다는 주장이다. AI를 현장에 적용하려면 이를 활용할 인력 육성이 필요하기 때문이다. AI 산업 육성은 활발하나 현장 전문가에 대한 정책 지원과 이들이 보유한 역량을 데이터화하는 부분은 부족한 실정이다.

장 박사는 "AI 기술 기반 산업은 AI 기술만 있어서 되는 게 아니라 특정 산업 분야의 데이터와 산업에 대한 노하우, 즉 도메인 지식이 종합적으로 어우러져야 한다"며 "제조업 분야 경험을 가진 전문가 역량에 AI 기술 역량을 더하는 방안을 고민해야 할 때다"고 했다.

구체적인 실천 방안으로는 중소제조업 현장에서 쉽게 사용할 수 있는 형태의 AI 도구 개발과 교육 체계 마련을 언급했다. AI 교육 진입 장벽이 높은 이유는 기술과 도구를 익히는 데 많은 학습이 필요하기 때문인데, 이를 해결하자는 얘기다. AI 기술을 도구화하는 건 세계적인 추세이기에 국내 소프트웨어(SW) 경쟁력을 높이기 위해서도 중요하다고 덧붙였다.

장 박사는 "최근 마이크로소프트도 신제품 발표를 통해 현업에서 일하는 사람들이 코딩을 하지 않아도 업무 자동화가 가능하다 메시지를 던졌다"며 "국내 기업도 비슷한 시도를 하곤 있지만 범용화되지 않은 상황이다. 외산을 견제하려면 좋은 도구를 만들 수 있도록 기업과 정부가 힘써야 한다"고 했다.

아울러 현업 전문가와 중소기업을 잇는 지원책이 필요하다고 강조했다. 대기업은 내부 인력을 재교육해 전문가로 육성하고 정부는 이러한 전문가들을 중소기업 지원에 활용하거나 기술 창업을 할 수 있도록 정책 기틀을 마련해야 한다는 설명이다.

장 박사는 "현재 대기업 소속 전문가들이 중소기업 지원 활동을 하고 있긴 하지만 이들이 퇴직한 후에는 역량을 발휘할 기회가 많지 않다는 것이 문제다"며 "현업 전문가를 지속적으로 활용할 수 있는 방안이 필요하다"고 했다.

장미 기자 meme@chosunbiz.com

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