박은규 퓨처워크랩 대표가 9월 22일 한국AI서비스학회 산하 AI경영정보서비스분과(ASMI) 정기 세미나에서 제조 기업의 AX(인공지능 전환)에 '월드모델'이 필요한 이유를 설명하였습니다. IT동아가 9월 23일 세미나 기사에서 이 발표를 소개하였습니다. 요지는 사내 문서를 검색하는 AI만으로는 제조 현장의 복합 업무가 끝나지 않는다는 것입니다. AI가 회사의 현재 운영 상태를 관측하고, 후보 조치를 검증하며, 결과를 예측할 수 있어야 합니다.
ASMI 세미나는 기업 AX의 기술·정책·전략을 다루었다
세미나는 서울 더존을지타워에서 「실용으로 배우고, 참여로 완성한다」를 주제로 열렸습니다. 지용구 더존비즈온 대표, 박지민 36KR코리아 대표, 네이버클라우드에서 AI 사업 개발을 담당하였던 박현근 PM이 차례로 온톨로지와 거버넌스, 중국의 AX 정책, 기업 AI의 경제성을 발표하였습니다. 박은규 대표는 마지막 연사였습니다. IT동아는 이 발표를 「파편화된 제조 데이터로 AX 구현하려면 ‘월드 모델’ 필요해」라는 소제목으로 전하였습니다.
제조 AX의 병목은 사무 부서와 생산 현장을 잇는 관리 업무다
제조 현장은 설비 예지보전과 영상 비전 검사에 오랫동안 머신러닝을 활용해 왔습니다. 하지만 사무 부서와 생산 현장을 연결하는 복합 관리 업무는 여전히 담당자가 처리합니다. 발표는 그 이유를 긴급 납품 문의 한 건으로 설명하였습니다.
긴급 납품 문의 한 건에도 여러 부서의 확인이 필요하다
고객사가 “12일 이내에 에센스 5만 개를 긴급 납품해 줄 수 있느냐”고 묻습니다. 담당자는 바로 답하지 못합니다. 원료 재고가 있는지, 기존 라인 일정을 미룰 여유가 있는지, 규제 변경으로 라인 소독 절차를 추가하여야 하는지를 먼저 확인하여야 하기 때문입니다. 지금까지는 관련 부서 실무자에게 일일이 전화를 걸어 이 정보를 모았습니다.
문서 검색과 운영 상태 인식은 서로 다른 능력이다
이 확인 업무를 AI에 맡기면 어떻게 될까요. 박은규 대표는 언어모델에 검색 증강 생성(RAG, 사내 문서를 찾아 답변의 근거로 쓰는 기술)을 붙여 규정 문서를 찾아 주는 수준으로는 부족하다고 지적하였습니다. 문서를 검색하는 능력과 기업의 '현재 운영 상태(State)'를 인식하는 능력은 차원이 다르다는 설명입니다. 앞의 긴급 납품 문의에 대입하면, 소독 절차는 규정 문서에서 찾을 수 있지만 긴급 납품의 가부는 판단 시점의 재고와 라인 일정을 알아야 결정할 수 있습니다.
월드모델은 운영 상태를 관측하고 조치를 검증하며 결과를 예측한다
박은규 대표는 AI가 복합 업무를 처리하려면 관측, 검증, 예측 세 가지 능력이 필요하다고 설명하였습니다.
관측: 회사의 현재 상태를 정확히 파악하는 능력
검증: 실행 가능한 후보 조치가 유효한지 확인하는 능력
예측: 어떤 조치를 실행하였을 때 미래 상태와 경영 지표가 어떻게 달라질지 내다보는 능력
박은규 대표는 이 세 능력을 피지컬 AI(로봇처럼 물리 환경에서 움직이는 AI)와 자율주행에서 가져온 '월드모델'의 핵심으로 소개하였습니다.
자율주행차가 도로 상황을 살피고 제약 조건을 판단한 뒤 경로를 예측하는 것과 같은 구조입니다. 긴급 납품 문의에 적용하면 재고와 라인 일정을 관측하고, 일정 조정안을 검증하고, 그 조정이 납기와 경영 지표에 미칠 영향을 예측하는 과정이 됩니다.
기업용 월드모델은 세 세계를 함께 다룬다
박은규 대표는 기업용 월드모델에서 세 요소가 맞물려야 한다고 주장하였습니다.
물리적 세계: 로봇과 가공 설비가 놓인 생산 현장
업무처리 세계: 공정 조건과 불량률을 관리하는 업무
사업 세계: 수주 잔고, 납기, 원가, 이익률
앞의 긴급 납품 문의에 이 구분을 적용하면, 라인 가동 일정과 소독 같은 공정 조건, 12일이라는 납기를 함께 판단하여야 납품 가능 여부를 결정할 수 있습니다.
기존 ERP·MES·WMS 위의 운영층에 에이전트를 배치한다
긴급 납품 판단에 필요한 재고와 일정 정보는 이미 전사적자원관리(ERP), 생산실행시스템(MES), 창고관리시스템(WMS)에 있습니다. 퓨처워크랩은 이 시스템들을 새로 구축하지 않고 운영 중인 시스템 위에 '운영층(Operational Layer)'으로 에이전트(업무를 수행하는 AI)를 배치하여 담당자의 고난도 직무를 보조합니다.
박은규 대표는 에이전틱 AI 도입 단계별 ROI를 전망하였다
박은규 대표는 에이전틱 AI 도입 단계별 투자자본수익률(ROI) 전망도 제시하였습니다. IT동아가 전한 박은규 대표의 발언입니다.
“에이전틱 AI 시스템이 안착된다면 도구 활용 수준의 기초 도입만으로도 50%의 ROI를 기대할 수 있지만, 회사의 운영 상태를 반영하는 월드 모델 기반의 AX가 완성되면 평균 300% 이상 ROI 달성도 가능할 것”
두 수치는 전망치입니다. 박은규 대표는 도입 수준에 따라 투자 효과가 달라지는 조건으로 운영 상태의 반영 여부를 꼽았습니다.
정리하며
발표의 요지는 제조 AX의 과제가 문서를 더 잘 찾는 데서 끝나지 않는다는 것입니다. 여러 부서의 정보가 필요한 업무는 회사의 현재 운영 상태를 알아야 처리할 수 있습니다. 답변 이후 담당자에게 남는 업무는 기업 RAG의 한계에서, 운영 상태를 구조화하는 방식은 비즈니스 월드모델 해설에서 설명합니다.
긴급 납품 판단처럼 여러 부서의 확인이 필요한 업무를 AI로 처리하는 방안을 검토하고 계시다면 도입 상담으로 문의해 주십시오.
참고한 것
원문 보기: 강형석, 「“기업의 AX를 위한 기술·정책·전략을 논하다” AI경영정보서비스분과 정기세미나」, IT동아, 2026-09-23. https://it.donga.com/109593/