[AI 업무혁신]② 산업 DNA 바꾼 AI, 제조·금융분야로 전방위 확산

최근 기업 환경에서 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되는 가운데, 실제 업무 현장 체감 효과는 여전히 제한적이다. 기업용 소프트웨어에 AI 기능은 증가하고 있으나 일하는 방식의 근본적 변화는 더딘 상황이다. 제조·금융 등 전통산업으로 확장되는 자동화 트렌드와 함께 단순 반복 작업을 넘어 AI에이전트로 진화하는 새로운 흐름이 형성됐다. 이에 <디지털데일리>는 ‘AI 업무혁신 시대’를 심층 분석해 기업 디지털 전환 청사진을 제시한다. [편집자주]

[디지털데일리 이안나기자] 첨단 인공지능(AI) 기술이 제조·금융 등 전통산업 업무방식에 근본적인 혁신을 일으키고 있다. AI는 단순 반복작업 자동화를 넘어 데이터 기반 의사결정, 예측, 품질관리, 맞춤형 서비스 등 핵심 업무 패러다임을 바꾸고 있다.

글로벌 시장조사기관 마켓츠앤마켓츠에 따르면 제조 분야 AI 시장 규모는 2023년 32억달러에서 2028년 208억달러로 연평균 45.6% 성장할 전망이다. 특히 자동차 산업은 2023년 11억 달러에서 2028년 62억달러로 급증하며 AI 도입이 가장 활발한 분야로 부상했다.

AI 기술의 발전은 제조업의 효율성, 생산성, 의사결정 고도화를 이끌고 있으며, 자동차·반도체·의료기기 등 첨단 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있다. 예를 들어, 에어버스는 인공지능과 Industry 4.0 기술을 신제품 항공기 개발에 적용해, 추가 비용 없이 효율적인 개발 프로세스를 구현하고 있다.

예를 들어 미국 포드는 AI로 생산라인 품질검사 자동화에 성공해 수백억원대 이상 비용을 절감했다. 또한 자체 OT·IT 중심 폐쇄성을 보이던 전통 제조 플랫폼들은 생성형 AI 스타트업과 협력을 강화하고 있다. 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI)는 산업 특화 AI 기업 마키나락스와 업무협약을 체결했다. 이 협력은 대규모 생산시설에서 AI 모델의 유연한 배포와 운영 최적화를 가능케 하며, 설비 다운타임 30% 감소 및 생산성 25% 향상 효과를 목표로 한다.

금융권에서도 AI 업무혁신이 빠르게 확산되고 있다. 가트너가 발표한 자료에 따르면 지난해 기준 전 세계 금융부서 58%가 AI기술을 이미 도입하고 있다고 발표했다. 이는 2023년 대비 21%포인트(p) 증가한 수치로, AI 도입이 최근 1년 사이 급격히 확산되고 있음을 보여준다. 또한 3분의 2가량 금융 리더들은 AI 영향에 대해 전년보다 더 긍정적으로 평가하고 있었다.

KB금융그룹은 ‘에이전틱 AI’ 기반의 그룹 공동 생성형 AI 플랫폼 ‘KB GenAI 포털’을 오픈했다. 영업 현장과 고객 수요에 맞는 금융상담, 자산관리, 보험, 카드, 투자리서치 등 다양한 AI 에이전트를 직원들이 직접 개발·활용할 수 있도록 지원한다. 특히 IT 개발 경험이 없는 직원도 노코드·로우코드 환경에서 자신만의 AI 에이전트를 만들어 실무에 적용할 수 있다.

우리은행은 생성형 AI를 활용한 운영리스크 특화 상담 시스템 ‘운영GPT’를 도입해 운영리스크 관리 업무의 효율성을 크게 높였다. 운영GPT는 운영리스크 업무 매뉴얼과 질의응답 자료를 데이터베이스화해 생성형 AI로 학습시킨 뒤, 직원들이 리스크통제자가진단(RCSA), 주요리스크지표(KRI), 손실사건 등 실무 문의에 신속하게 답변받을 수 있도록 지원한다.

이처럼 전통산업에서 자동화가 확산되는 배경에는 여러 요인이 있다. 우선, 인건비 상승과 인력난, 글로벌 공급망 불안 등 경영 환경의 변화가 기업들로 하여금 자동화 도입을 서두르게 만들고 있다.

특히 제조업은 고령화와 숙련 인력 부족 문제가 심각해지면서, 생산 현장의 자동화와 스마트화가 더 이상 미룰 수 없는 과제로 떠올랐다. 금융권 역시 디지털 네이티브 세대의 등장과 비대면 서비스 수요 증가로 인해, 기존의 수작업 중심 업무 구조를 혁신해야 할 필요성이 커졌다.

하지만 자동화 도입을 원하는 기업과 솔루션 제공자 간 매칭은 여전히 과제로 남아있다. 이런 상황에서 최근에는 ‘산업별 특화 자동화 솔루션’ 중요성이 부각되고 있다. 국내 전사적자원관리(ERP) 기업 영림원소프트랩은 제조·유통·건설 등 각 산업군에 특화된 ERP·자동화 솔루션을 제공하며 산업별 요구에 맞는 맞춤형 기능과 연동 서비스를 지속 확대하고 있다.

가령 중소 제조기업을 위한 클라우드 ERP ‘K-시스템 에이스’를 통해 생산·재고·구매·판매 등 전 과정을 자동화하고, 파트너사와 연동으로 MES(생산관리), SCM(공급망관리), AI 기반 품질관리 등 확장형 서비스를 제공한다. 이처럼 산업별 특화 솔루션과 파트너 생태계 결합은 기업 디지털 전환과 AI 업무혁신을 더욱 빠르고 유연하게 만들어준다.

글로벌 시장조사기관 IDC는 “2027년까지 제조·금융 등 전통산업의 70% 이상이 AI·자동화 솔루션을 도입할 것”으로 전망했다. 특히 단순 반복 업무를 넘어, 데이터 분석, 예측, 의사결정 지원 등 고도화된 자동화가 빠르게 확산될 것으로 내다봤다.

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