지난달 엔비디아 GTC 개발자 행사에 참석한 여러 IT 리더가 피지컬 AI의 실질적인 생산성 효과가 업계 지지자의 주장만큼 가깝지 않다고 입을 모았다. 로봇은 흥미롭지만, 현실은 다르다는 것이다.

지멘스 디지털 인더스트리(Siemens Digital Industries) 운영 소프트웨어 부문 총괄 마크 힌즈보는 행사 패널 토론에서 “엄청난 잠재력과 가능성이 있지만, 그 가능성이 10년 후에나 실현될 범주도 상당하다”라고 말했다.

피지컬 AI 도입에는 높은 비용과 가파른 학습 곡선이 따른다. 기기, 가치, 로드맵, 실현 가능성을 따지는 치밀한 계획도 필요하다고 패널들은 강조했다.

GTC에서 피지컬 AI를 둘러싼 과대 기대가 팽배했지만, 기기를 자동으로 조립하는 100% 자율 자가 추론 로봇은 현실과 한참 거리가 있다고 힌즈보는 지적했다.

지멘스는 자사 공장과 고객사 전반에 걸쳐 지능형 로봇을 어디에 배치할지 실용적 관점에서 검토하고 있다.

힌즈보는 “자사 공장에서 끌어낼 수 있는 생산성을 따져보면, 향후 10년, 어쩌면 그보다 조금 더 긴 기간에 걸쳐 약 8000억 달러 규모의 생산성 향상이 가능할 것”이라고 밝혔다.

지멘스의 로봇은 시간이 지나면서 진화해왔다. 기존 협동 로봇은 한 번에 하나의 제품에 맞는 부품을 집어 올려 놓는 방식으로 사전 프로그래밍됐다.

최신 로봇은 시각 인식 기능을 갖춰 부품함에 무작위로 담긴 부품을 식별하고 조립 라인의 올바른 위치를 파악할 수 있다. 덕분에 지멘스는 로봇을 매번 새로 프로그래밍하지 않고도 더 많은 기기를 생산할 수 있게 됐다.

사람처럼 점점 더 자율적으로 움직이기 시작하고 있다는 설명이다.

그러나 공장 효율이 높아지고 있음에도 모든 단계에서 과제는 여전히 존재한다. 힌즈보는 로봇 훈련, 배포, 시운전에 드는 시간이 기존 인건비만큼 들기 시작하면 전체 투자 대비 수익이 사라진다고 지적했다.

폭스바겐 멕시코의 CIO 요헨 피히트너는 백오피스 기능에 AI를 도입하기는 쉽지만, 수 킬로미터에 달하는 자동차 생산 라인과 수천 개의 기기에 피지컬 AI를 통합하는 작업은 복잡하다고 말했다.

피히트너는 기술적 관점만이 아니라 사람에 대해서도 생각해야 한다고 강조했다. 한 공장에서만 3교대로 여러 라인에 걸쳐 수천 명이 일하고 있기 때문이다. 폭스바겐의 거버넌스 모델은 직원 교육과 개념 증명 진행을 포함하며, 사람들이 직접 보고 느끼면서 작동 방식을 이해할 수 있도록 설계됐다. 신뢰하고 활용하기 위해서는 실질적으로 어떤 혜택을 가져다줄지 제대로 이해하는 것이 먼저라는 설명이다.

그러나 지멘스의 힌즈보는 로봇이 인간을 대체할 조짐은 보이지 않는다고 말했다. 여전히 숙련 인력이 부족하고 새로운 인력을 빠르게 채용해 교육해야 할 필요가 있다며, 노동력 전반이 위협받는 상황은 아니라고 강조했다.

현대적인 공장에서 지멘스의 생산성은 연간 7% 향상됐지만 인력 규모는 변함없이 유지됐다. 힌즈보는 “인력 대체가 아니라, 같은 공장 면적에서 생산량과 생산 능력이 늘어난 것”이라고 말했다.

폭스바겐의 피히트너는 소프트웨어가 여전히 사용하기 어렵고 막대한 투자가 필요하다는 점도 지적했다.

피히트너는 “현재 디지털 트윈을 구축하기 위한 전문 인력, 방법론 등의 초기 비용이 상당히 높기 때문에, 실질적인 혜택을 누리려면 일정 규모 이상이 필요하다”라고 말했다.

폭스바겐은 AI 활용을 위해 기기, 데이터, 플랫폼을 준비하고 있다. 생산 라인을 유지하고 새 차종을 기존 라인에 혼류 생산하면서 AI 기술을 실험할 계획이다.

피히트너는 시간이 매우 중요한 만큼 빠르게 움직여야 하지만, 진행 방식에 대해서도 철저한 준비와 체계가 필요하다고 강조했다.

플랫폼은 2년 내에 준비될 것으로 보이며, 폭스바겐은 실질적인 성과를 기대하고 있다.

피히트너는 “직접 경험을 쌓으며 첫 걸음을 내딛고 있다. 작동 방식을 눈으로 확인할 수 있기 때문에 다른 사업 부문에도 선례가 될 것”이라고 밝혔다.
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