[기획연재] 자율적 설계 최적화Part 1. 문제정의

왜 당신의 설계 팀은 AI를 도입하고도 여전히 바쁜가?

1. 제조 경쟁력의 본질과 '생산성의 역설'

제조업의 본질은 결국 제품의 경쟁력에서 판가름 납니다. 더 적은 재료와 더 단순한 형상으로, 경쟁사보다 더 높은 성능과 더 긴 수명을 달성하는 것. 우리는 이것을 '설계 최적화(Design Optimization)'라고 부릅니다. 극한의 효율을 추구해야 하는 제조 현장에서 이 기술은 선택이 아닌 생존의 필수 조건입니다.

최근 많은 제조 기업들이 이 경쟁력을 강화하기 위해 앞다투어 AI 도입을 선언하고 있습니다. 소위 AX(AI Transformation)의 열풍입니다. 하지만 냉정하게 계산기를 두드려보면, 막대한 투자 대비 실제 ROI(투자 대비 효과)는 여전히 물음표에 머물러 있습니다. 첨단 시뮬레이션 툴을 도입하고 AI 코파일럿을 쥐여주었지만, 왜 혁신적인 설계안은 나오지 않는 걸까요?

그 이유는 우리가 '생산성의 역설(Productivity Paradox)'에 빠져 있기 때문입니다. 우리는 AI가 설계자의 업무를 도와주면 생산성이 오를 것이라 믿지만, 이는 AI와 인간의 협력 방식을 근본적으로 오해한 데서 비롯된 착각입니다.

2. 전문가의 '감'에 의존하는 설계 절차의 현주소

가상의 제조사에서 오랫동안 생산해 온 A라는 제품을 예로 들어보겠습니다. 이 회사는 고객의 다양한 요구 조건에 맞춰 커스텀 된 A 제품을 설계하는 명확한 절차(Rule)를 가지고 있습니다. 이 절차의 핵심은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 설계안의 성능을 검증하는 것입니다.

이 과정의 중심에는 소위 '전문가'라 불리는 베테랑 엔지니어들이 있습니다. 이들은 오랜 경험과 지식을 바탕으로 설계 변수와 성능 사이의 복잡한 상관관계를 이해하고 있습니다. "이 치수를 늘리면 내구성은 좋아지지만 무게가 늘어난다"는 식의 판단은 오롯이 전문가의 머릿속에 있는 암묵지(Tacit Knowledge)에 의존합니다.

이에 따라 현재의 설계 프로세스는 철저히 'Human-in-the-Loop(인간 개입)' 방식입니다. 시뮬레이션 소프트웨어는 계산을 수행하는 '근육(Muscle)' 역할을 하지만, 그 결과를 해석하고 다음 설계 방향을 결정하는 '두뇌(Brain)' 역할은 인간이 수행하고 있습니다.

3. 인간 중심 설계 프로세스의 구조적 한계

전문가 기반의 설계 방식은 과거에는 유효했을지 모르나, 제품의 복잡도가 기하급수적으로 증가하는 현대 제조업에서는 심각한 병목(Bottleneck) 구간이 되고 있습니다. 구체적으로 다음의 요인들 때문입니다.

첫째, 전문가의 희소성과 양성의 어려움입니다. 해당 제품에 대한 도메인 지식과 툴 활용 능력을 갖춘 전문가는 조직 내 극소수입니다. 이들을 육성하는 데는 막대한 시간과 교육 비용이 듭니다. 신입사원이 들어와 전문가의 암묵지를 전수받아 제 몫을 하기까지 회사는 기약 없는 투자를 반복해야 합니다.

둘째, '브레인 드레인(Brain Drain)'의 리스크입니다. 전문가가 퇴사하거나 이직할 경우, 그들의 머릿속에 축적된 노하우는 문서화되지 못한 채 증발해 버립니다. 회사의 핵심 자산이 시스템이 아닌 개인에게 종속되어 있는 셈입니다.

셋째, 인간 인지 능력의 한계입니다. 이것이 가장 치명적인 문제입니다. 설계 수정은 수십, 수백 개의 치수(Parameter)를 조절하는 고차원 방정식입니다. 변수가 서너 개일 때는 전문가의 직관이 통하지만, 수십 개가 넘어가면 아무리 뛰어난 전문가라도 최적의 조합을 찾아내는 것은 불가능합니다. 결국 설계자는 자신의 경험적 편향(Bias) 안에서만 해답을 찾으려 하게 되고, 이는 '최적'이 아닌 '적당한 타협'에 머무르게 합니다.

넷째, 시간과 자원의 제약입니다. 설계 부서는 늘 납기에 쫓깁니다. 시뮬레이션을 반복하며 최적해를 찾는 과정은 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요구합니다. 결국 엔지니어는 "더 나은 성능을 찾는 것"이 아니라 "주어진 시간 내에 에러 없는 설계안을 내놓는 것"으로 목표를 하향 조정하게 됩니다.

4. AI 도입의 실패: '도구(Tool)'로 접근하는 AI의 함정

설계 최적화를 위해 야심 차게 AI를 도입하지만, 대다수의 프로젝트가 기대만큼의 성과를 내지 못하고 주저앉게 됩니다. 그 원인을 파고들면 기술적 한계보다 더 깊은 곳에 자리 잡은 '이해의 간극'과 마주하게 됩니다. 가장 큰 걸림돌은 설계 전문가가 인공지능 기술의 본질을 깊이 이해하기 어렵다는 점입니다. 설계 절차의 어느 부분에 AI를 적용해야 최선일지 파악하려면 AI의 작동 원리와 잠재력을 꿰뚫고 있어야 하는데, 현업 엔지니어에게 이는 너무나 높은 장벽입니다. 반대로 AI 전문가는 복잡한 설계 도메인에 대한 이해도가 낮습니다. 결국 두 분야의 핵심적인 결합을 만들어내기가 쉽지 않은 구조적 딜레마에 빠지게 됩니다.

이러한 상호 이해의 부재는 필연적으로 AI를 설계자의 좁은 시야 안에 가두는 결과를 낳습니다. 설계 전문가는 AI의 거대한 가능성을 보지 못한 채, 자신이 업무를 수행하며 느끼는 불편함이나 반복 작업을 해소하는 데만 기술을 적용하려 합니다. 즉, AI를 파트너가 아닌 단순한 '도구(Tool)'나 '비서'로만 활용하는 것입니다.

이것이 바로 '어설픈 협업(The Collaboration Trap)'의 시작입니다. AI가 0.1초 만에 수천 개의 설계안을 생성할 수 있다 해도, 그것을 검토하고 승인하는 인간 전문가가 1시간에 1개밖에 보지 못한다면 전체 프로세스의 속도는 인간에게 맞춰지게 됩니다. 인간이 프로세스의 루프(Loop) 안에 남아있는 한, AI의 압도적인 연산 속도는 무용지물이 됩니다. 이는 마치 페라리 엔진을 달고 사람이 직접 페달을 밟아 운전하는 것과 같습니다.

5. 섞이면 느려진다: '자동화'를 넘어 '자율화'로

설계자가 중심이 되어 AI를 도구로 부리는 방식은 앞서 말한 대로 AI의 능력에 한계를 긋는 행위입니다. 설계 전문가와 AI 전문가가 서로의 영역을 완벽히 이해하지 못한 채 어설프게 섞이려 할수록 비효율만 커집니다.

"물과 기름이 섞이지 않듯, 서로의 영역을 침범하지 않을 때 전체 시스템은 가장 빠르게 돌아갑니다."

이제 우리는 질문을 바꿔야 합니다. "AI가 어떻게 인간 설계를 도울 것인가?"가 아니라, "어떻게 하면 설계 프로세스 자체를 AI가 주도하게(Agent) 만들고, 인간은 그 환경을 설계(Architect)할 것인가?"로 넘어가야 합니다. 이것이 바로 1편에서 지적한 '자동화의 함정'을 넘어, 2편에서 다룰 '자율적 설계(Autonomous Design)'의 핵심입니다. 다음 편에서는 인간의 개입을 최소화하고(Human-out-of-the-Loop), 설계 최적화의 주도권을 AI에게 위임함으로써 제조업의 한계를 돌파하는 구체적인 방법론에 대해 논의하겠습니다.