제조업 AI 내재화와 기술 경영(AI 문고)

피지컬 AI 시대, 제조업 생존의 해법
피지컬 AI가 현실 산업을 뒤흔드는 지금, 제조업은 생존과 전환의 갈림길에 서 있다. AI가 단순한 자동화 도구를 넘어 생산 공정과 의사 결정 체계 전반을 재편하는 핵심 동력으로 작동하는 과정을 분석한다. 특히 노동력 감소, 공급망 재편, 기술 격차라는 복합 위기 속에서 제조 기업이 왜 AI를 '도입'이 아닌 '내재화'해야 하는지를 명확히 제시한다. AI 내재화란 외부 솔루션을 적용하는 수준을 넘어 제품, 공정, 조직 문화 전반에 AI를 통합해 새로운 가치와 경쟁력을 창출하는 과정이다. 저자는 실제 제조 기업 사례 연구를 바탕으로 데이터 역량, 기술 선택, 조직 구조, 인력 전략이 어떻게 맞물려야 하는지를 구체적으로 설명한다. 생성형 AI 중심 접근의 한계를 지적하며, 컴퓨터 비전과 산업 맞춤형 기술의 중요성을 강조하고, 전략·개발·채용 부서 간 인식 격차를 해결하는 기술 경영의 필요성을 제기한다. 또한 제조 현장에 특화된 AI 프로젝트 실행 프로세스와 단계별 내재화 로드맵을 제시함으로써, 기업이 실질적으로 적용할 수 있는 방향을 제공한다. 이를 통해 제조업의 미래 경쟁력이 기술 자체가 아니라 데이터를 기반으로 한 조직적 실행력에 있음을 설득력 있게 보여 준다.

피지컬 AI 시대, 제조업 생존의 조건

01 AI 내재화
02 제조업 AI 전환
03 AI 기술 경영
04 내재화 중심 역량
05 상황적 기술 선택
06 AI 인력 수요
07 삼중 구조적 격차
08 기술 역량과 격차
09 제조업 AI 프로젝트
10 AI 내재화 전략

손승진 성균관대학교 기술경영전문대학원 기술경영학과 박사과정에 재학 중이며, SK네트웍스 자회사 엔코아에서 교육사업팀장으로 재직 중이다. 기업의 AI·디지털 전환을 위한 인재 양성 전략을 기획·운영하며, 전통 산업의 AI 내재화와 조직 구조 변화, AI 기반 기술 경영 전략을 연구하고 있다. 국가 주도 AI·디지털 직업 훈련의 효과성 분석, 제조 기업의 AI 내재화를 위한 인력 수요 및 기술 역량 분석 등 AI 전환과 인재 전략을 연결하는 연구를 수행하였으며, 관련 논문을 KCI 학술지에 게재했다. 현장과 학계를 연결하는 실증 기반 연구를 통해 AI 시대 기업 경쟁력의 구조적 변화를 분석하고 있다.