지난 1년여 동안 에이전트형 AI는 폭발적으로 확산됐지만, 실패한 프로젝트와 정리되지 않은 첨단 기술 자산을 남겼다. 기업이 여전히 그 후속 정리를 진행하는 상황에서, 기술 업계 경영진이 피지컬 AI 도입에 신중할 것을 주문하는 배경도 여기에 있다. 피지컬 AI에서는 실수가 사업과 사회 전반에 광범위한 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

산업용 로봇을 제조하는 메크마인드(Mech-Mind) 로보틱스 최고경영자 텐란 샤오는 “명확한 경계와 정의, 규칙이 필요하다”고 말했다.

샤오는 최근 세계경제포럼에서 열린 패널 세션에서, 전기톱을 들고 작업하는 로봇과 같은 기술을 기업이 실험하려면 통제된 환경에서 인간의 감독 아래 진행해야 하며 그렇지 않으면 감당하기 어려운 결과를 초래할 수 있다고 밝혔다.

딜로이트가 지난달 발표한 ‘기업 내 AI 현황(State of AI in the Enterprise)’ 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 절반 이상이 이미 어떤 형태로든 피지컬 AI를 사용하고 있으며 향후 몇 년 내 그 비율은 80%까지 확대될 전망이다. 적용 분야에는 로봇, 드론, 검사 장비, 지능형 보안 카메라, 지게차 등 다양한 산업용 장비가 포함된다.

딜로이트는 보고서에서 공장과 창고처럼 통제된 영역에서의 피지컬 AI 활용 사례가 개방된 실제 환경에서의 사례보다 훨씬 빠르게 진전되는 경향이 있다고 분석했다. 개방 환경에서는 도전 과제와 위험 요인이 훨씬 크기 때문이다.

다보스 세계경제포럼 현장에서 관련 논의를 지켜본 헬리오스 AI(Helios AI) 최고경영자 프란시스코 마르틴라요는 피지컬 AI 논의가 공상과학적인 미래형 로봇보다는 실제 파일럿 프로젝트와 성과에 더 초점을 맞추고 있었다고 전했다. 물류, 농업, 에너지, 제조처럼 노동력 부족과 효율성 개선이 시급한 통제된 환경에서의 배치가 핵심 주제였다는 설명이다.

마르틴라요는 피지컬 AI가 소프트웨어 기반 AI보다 발전 속도는 느릴 수 있지만, 일단 확산되면 사회 구조에 미치는 영향은 더 깊고 장기적일 것이라고 전망했다.

다보스에서 논의된 또 다른 핵심 주제는 피지컬 AI의 현실적 한계였다. 소프트웨어 개발 업체 바이어스데브 (BairesDev) 최고경영자 나초 데 마르코는 아직 로봇 분야에서 범용적으로 통용되는 표준 플랫폼이 존재하지 않으며, 전력 소비, 이동성, 비용과 같은 하드웨어 제약이 기술 발전을 늦추고 있다고 지적했다.

데 마르코는 많은 전문가가 현재 피지컬 AI를 초기 저장매체 단계에 비유한다고 말했다.

노인 돌봄, 물류, 산업 자동화 등에서 활용 가능성이 제기되고 있지만, 다보스 현장의 논의는 화려한 미래상보다는 기초 인프라 구축에 더 집중돼 있었다고 데 마르코는 전했다. 피지컬 AI를 위한 표준화된 개발 계층이 부재하고, 기업마다 각자의 생태계를 구축하는 상황이 확산 속도를 늦추고 있다는 설명이다.

디지털 전환 기업 젠팩트(Genpact)의 한진숙 최고 에이전트형 AI 총책임자는 가상 세계의 소프트웨어와 현실 세계의 물리적 환경이 얼마나 원활히 결합될 수 있는지도 여전히 중요한 과제라고 말했다. 한진숙 총책임자는 피지컬 AI가 수행할 수 있는 역할과 허용 범위를 정의하는 데 시간이 필요하다고 덧붙였다.

한진숙 총책임자는 구체적인 시점을 단정하기는 어렵지만, 기술이 점차 현실에 가까워지고 있는 것은 분명하다고 밝혔다.

딜로이트 AI 연구소의 글로벌 총괄 비나 암마나스는 피지컬 AI의 기반이 10년 이상 전부터 마련돼 왔다고 설명했다. 사물인터넷과 센서에서 출발해 로보틱 프로세스 자동화와 데이터 과학을 거쳐, 최근에는 에이전트를 통한 자율 실행 단계로 발전해왔다는 분석이다.

암마나스는 약 12~13년 전에 구축된 기반이 현재 더 많은 지능을 현장 시스템에 이식할 수 있게 해주고 있다고 말했다.

피지컬 AI는 특히 모니터링과 보안 시스템에서 빠르게 존재감을 키우고 있다. 지능형 카메라는 장치 자체에 지능을 내장해 경보를 처리할 수 있다. 더 나아가 다수의 협동 로봇이 서로 통신하며 의사결정을 수행하는 사례도 늘고 있으며, 소매 매장에서도 피지컬 AI 활용이 증가하는 추세다.

암마나스는 사용자 매장에서 반품 처리나 판매 시점 관리 자동화가 확대되고 있으며, 고객과의 대화 기능을 지원하는 시스템의 후면에는 항상 대규모 언어 모델이 작동하고 있다고 설명했다.

가트너 디렉터 애널리스트 디팍 세스는 AI가 수년간 산업 공정을 이끌어 왔고 생산성 향상이 이미 나타나고 있다고 말했다. 예를 들어 최신 자동차 공장은 내부 조명이 거의 필요 없을 정도로 로봇이 하루 종일 작업을 수행하며, 전력 비용 절감 효과도 거두고 있다.

세스는 다음 단계로 인간형에 가까운 형태의 로봇이 일상생활에 더 깊이 들어오는 시나리오를 제시했다. 사용자의 식사를 파악해 직접 요리하는 AI 기반 로봇과 같은 모습이다.

젠팩트 역시 에이전트 분야에서 축적한 역량을 바탕으로 피지컬 AI 확장을 모색하고 있다. 한진숙은 젠팩트의 뿌리가 제너럴 일렉트릭에 있으며, 공급망부터 제조에 이르기까지 피지컬 AI에 깊이 관여해 왔다고 밝혔다.
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