옥타브 제공
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“인공지능(AI)이 점점 확산할수록 제조 기업들이 수십 년 간 축적해온 전문 지식의 가치는 더욱 커질 것입니다.”

마티아스 스텐버그 옥타브 최고경영자(CEO·사진)는 지난달 싱가포르에서 열린 ‘옥타브 라이브 온 투어’에서 제조 기업의 AI 전환법에 대해 이렇게 설명했다. 누구나 비슷한 AI를 활용할 수 있게 될수록 기업 간 차이는 각자 보유한 데이터와 경험에서 나온다는 것이다. AI 도입을 생산성과 수익성 개선으로 연결하려는 제조 기업들이 주목해야 할 대목이다.

다만 그는 데이터의 부족이 아닌 데이터의 분절을 문제점으로 지적했다. 제조 기업들이 오랜 기간 설비를 설계하고 운영하면서 도면, 검사 결과, 정비 이력을 쌓아왔지만 이 기록들이 필요한 순간에 함께 활용되는 경우는 드물다는 얘기다. 그는 “문제는 지식들이 필요한 순간에 필요한 사람에게 도달하지 못한다는 것”이라며 “이를 해결하는 게 제조 기업들의 과제”라고 말했다.

예컨대 설계 데이터는 설계 부서에, 유지보수 기록은 정비 관련 부서에 나뉘어 있는 경우가 많다. 아무리 데이터가 방대하더라도 서로 연결되지 않으면 AI를 도입해도 판단에 활용하기 어렵다는 설명이다.

그는 축적된 지식과 정보를 결합하는 원리를 자율주행차와 비교했다. 정밀한 지도만으로는 지금 차 앞으로 들어오는 자전거를 볼 수 없고, 실시간 센서만으로는 특정 교차로에서 반복적으로 발생해온 문제를 충분히 이해하기 어렵다는 얘기다. 공장에서도 수십 년의 기록과 현재의 정보를 함께 활용해야 판단의 질이 높아진다는 것이다. 산업 현장의 AI에는 엄격한 기준이 필요하다고도 강조했다. 문장을 생성하는 AI의 오류와 설비 운전에 영향을 미치는 AI의 오류는 그 파급력이 다르기 때문에 AI 전환에도 신중할 필요가 있다는 의미로 해석된다.

옥타브는 플랜트·에너지·인프라 등 산업에서 설계와 건설, 운영, 안전관리 소프트웨어를 제공하는 기업이다. 스텐버그 CEO는 옥타브의 역할을 산업 현장의 지식과 AI를 연결하는 것으로 설명했다. 설계 단계에서 만든 정보가 건설·운영에서도 활용되고, 나아가 AI와 연결되도록 공통의 데이터 기반을 갖춘 통합 플랫폼을 개발하고 있다는 것이다. 그는 모든 데이터를 한꺼번에 연결하려 하기보다 성과를 확인할 수 있는작은 시도부터 시작하라고 조언했다. 하나를 연결해 사업적 가치를 입증한 뒤 다음 연결 대상을 찾으라는 얘기다.

싱가포르=박한신 기자 phs@hankyung.com