아직 ‘완전 무인 공장’은 등장하지 않았지만, 베트남 제조업은 빠르게 진화·발전하고 있으며, 이와 함께 양극화 현상도 심화되고 있다는 진단이 나왔다.
호찌민에서 14일 열린 ‘스마트 제조 연결(Smart Manufacturing Connect)’ 행사 패널 토론에서 전문가들은 현재 베트남 제조 분야의 현황에 관해 논의했다.
전문가들은 삼성, 폭스콘, 인텔, 보쉬 등 외국계 기업은 자본 여력을 바탕으로 자동화·인공지능 도입을 신속히 확대하는 반면, 베트남 현지 기업은 이와는 동떨어진 수준에 머물러 있고 도입 속도도 더딘 편이라고 지적했다.
전문가들은 지금의 변화 배경으로 크게 두 가지를 꼽았다. 첫째, 노동비용 상승과 숙련 인력 부족으로 인해 기업은 자동화를 통해 노동 의존도를 낮추려 한다는 것이다. 또한 정부 방향이 변화했기 때문이라는 설명이다. 스마트 제조·스마트 물류는 국가 전략과 일치하기 때문이다. 특히 물류 분야에서는 창고 관리, 재고 추적, 피킹·패킹 자동화 등에서 인공지능 도입이 빠르게 진전되고 있다고 전했다.
다만, 도입의 걸림돌로는 초기 투자 비용이 높고, 인력 역량이 부족하다는 점이 지적됐다. 기업이 AI·자동화를 도입하려면 대규모 초기 투자, 정보기술·데이터 기반 인력, 공정 이해도가 필요하기 때문이다. AI와 관련해서는 기술 자체보다 AI를 운용할 사람의 역량 부족이 더 큰 문제라는 진단도 나왔다.
AI 혁신은 작은 축적의 결과
전문가들은 AI를 활용한 혁신은 ‘한 번의 도입으로 모든 것을 바꾸는 것’이 아니라, ‘작은 개선을 반복하며(이른바 ‘나노 스텝’), 데이터를 쌓고 프로세스를 정교하게 다듬어 가는 과정에서 의미 있는 변화가 축적되는 것’이라고 강조했다. 기업은 기술 도입보다 사람·프로세스 정비가 우선이라는 원칙을 잊지 말아야 한다는 조언도 나왔다.
패널로 참여한 한 전문 솔루션 기업은 동남아시아 전역에 공장을 둔 사료 제조 기업에 AI 기반 공정 지원 챗봇과 사물인터넷 기반 예측 관리 솔루션을 제공한 사례를 소개했다.
현장 작업자는 오류 발생 시 엔지니어에 의존했으나 AI 챗봇을 도입한 후에는 자체적으로 문제를 해결할 수 있게 됐다. 또한 문서·매뉴얼·법규를 통합해 교육과 운영 효율도 개선할 수 있었다. 2단계로는 사물인터넷 데이터를 기반으로 기계 상태 자동 점검·예측 정비까지 확장하는 방안을 추진하고 있다. 이는 AI가 ‘현장의 문제 해결 속도’를 극적으로 향상시킬 수 있는 사례 가운데 하나라고 강조했다.
AI보다 ‘인간의 실수’가 더 큰 위험
한 패널리스트는 제조 현장의 문제 대부분이 ‘기술 부족’보다 사람의 작은 실수가 누적돼 발생한다고 지적했다. 예를 들어, 고가의 화학 원료를 냉장 보관해야 하는데 작업자가 이를 잘못 처리해 폐기해야 하면서 하루 수백 달러 손실이 발생한다거나, UV 램프 관리 미숙으로 공정 속도가 7분의 1 수준으로 감소하는 등의 사례가 있다는 것이다. 결국 AI 이전에 ‘사람·교육·프로세스’가 먼저 정비되어야 한다는 의미다.
금융업계에서는 AI·디지털 전환으로 기존 창구, 콜센터, 일반 사무직 일부는 역할이 사라질 수 있다는 전망도 나왔다. 기업은 직원에게 변화의 방향을 진솔하게 공유하고, 재교육·직무 전환 로드맵을 제공해야 한다고 지적했다. 업무의 많은 부분이 스마트 비서로 대체되겠지만 ‘사람이 가치 창출하는 영역’은 새롭게 생겨난다는 점을 강조했다. 이와 함께 ‘AI를 쓰는 사람’이 ‘AI를 쓰지 않는 사람’을 대체할 뿐, AI가 모든 인간을 대체하지는 않는다고 덧붙였다.
한편 ‘AI가 비용 절감·효율화에만 집중되고, 인간의 성장·동기부여·자아실현을 돕는 방향은 어떻게 보아야 하는가?’라는 질문에, 패널리스트는 AI는 인간을 대체하려는 목적이 아니라 반복적·단순 업무를 제거해 인간이 더 전략적인 일·창의적인 일에 집중하도록 돕는 역할이라는 점을 강조했다.
이와 함께 관리자와 조직은 직원에게 ▲변화의 방향성 ▲직무 변화 가능성 ▲리스킬링 기회 ▲장기적 성장 경로 등을 투명하게 제시해야 한다고 조언했다. 또한 AI의 시대에도 결국 ‘사람 중심의 운영 방식’을 유지하는 기업만이 살아남는다고 재삼 강조했다.
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