AI와 전통 기업의 부활-제조업 실패
- AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 제조업, 실패 사례 편 -
최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수
II. AI를 통한 제조업의 성공과 실패, 실패에 대하여
일반적으로 AI는 분명 많은 기업에 혁신과 효율성을 가져다주지만, AI가 모든 기업에게 성공을 보장하지는 않는다. 성공적으로 AI를 도입한 기업들은 대개 명확한 비즈니스 목표, 충분한 데이터, 그리고 AI 구현을 위한 적절한 인프라를 갖추고 있다. 반면, AI 도입에 실패하는 기업들은 주로 AI의 한계를 제대로 이해하지 못하거나, 기술에 과도하게 의존하는 경향이 있다. 때문에 무리한 투자를 하고, 성공에 집착하여 AI 도입에 법과 제도, 윤리적 문제에 둔감하다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 의사결정의 투명성 등의 문제를 제대로 다루지 못하면 심각한 평판 손상과 법적인 제재를 받을 수 있다.
또한, AI 프로젝트의 성공은 기업 문화와 직원들의 마인드, 수용성에 크게 좌우된다. AI를 효과적으로 활용하려면 조직 전체가 데이터 중심적 사고방식을 가져야 하며, 지속적인 학습과 적응이 필요하다. 많은 기업들이 AI 도입 초기에 과도한 기대를 하고 빠른 결과를 원하지만, 실제로 AI의 가치를 실현하는 데는 시간과 인내가 필요하다. 결국, AI는 강력한 도구지만 그 자체로 만능 해결책이 아니며, 성공적인 AI 도입을 위해서는 전략적 접근과 신중한 관리가 필수적이다.
제조업에서의 AI 도입도 마찬가지이다. 제조업에서는 AI 도입의 성공과 실패는 앞에서 언급한 것도 물론 다른 몇 가지 요인이 있다. 특징적인 요인 중에 우선, 제조업은 물리적 생산 라인과 기계 설비가 핵심이므로 AI 시스템을 이러한 하드웨어와 원활히 통합하는 것이 중요하다. 성공적인 기업들은 AI를 통해 예측 유지보수, 품질 관리, 생산 최적화 등을 실현하여 생산성을 크게 향상할 수 있는데 이들의 중심에는 그들의 생산 시설이나 서비스에서 나오는 데이터에 있다. 반면, 기존 설비와의 호환성 문제나 실시간 데이터 수집의 어려움을 과소평가하는 기업들은 실패하기 쉽다. 또한 제조업은 안전이 중요하다. 효율만을 추구해서 AI 시스템의 오류가 심각한 사고로 이어질 수 있다는 점을 간과해서는 안된다. 성공적인 기업들은 AI의 의사결정을 검증하고 모니터링하는 체계를 갖추고 있다. 마지막으로, 제조업의 특성상 공정 노하우가 중요한데, 이를 AI 시스템에 효과적으로 반영하는 것이 성공의 열쇠가 될 수 있다. 그러나 이러한 논리에 앞서 오랫동안 관성에 젖은 제조기업의 구성원들의 마인드 셋이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 앞에서 AI를 적용하여 성공한 대표적인 테슬러를 이야기했으면 대표적인 실패 사례로 폭스콘을 들 수 있다.
1. AI를 적용하여 실패한 대표 기업 사례 - 폭스콘(Foxconn)
폭스콘은 대만에 본사를 둔 세계 최대의 전자제품 제조업체로, 애플, 삼성, 소니 등 글로벌 기업들의 제품을 생산하는 주요 계약 제조업체이다. 저렴한 인건비와 높은 기술력, 그리고 오랫동안의 전제제품 파트너들과의 오랜 관계가 오늘날 폭스콘을 성공으로 이끈 이유이다. 타 기업에 비하여 이르게 폭스콘은 제조업에서 AI와 자동화 기술을 도입하여 생산 효율성을 극대화하려는 목표를 가지고 있었다. 특히, 2011년부터 "로봇 100만 대" 프로젝트를 시작하며 AI 기반의 자동화 생산 라인 구축에 큰 투자를 했다. 그러나 이 프로젝트는 기대했던 성과를 내지 못하고 실패로 끝났다. 폭스콘의 AI 도입 실패 사례는 제조업에서 AI를 도입할 때 발생할 수 있는 여러 문제점을 잘 보여주며 반면교사로 삼을 필요가 있는데 요약하면 다음과 같다.
1) 과도한 기술 의존과 현실적 한계
폭스콘은 AI와 로봇 기술을 통해 인간 작업자를 대체하고 생산 효율성을 극대화하려는 목표를 세웠다. 그러나 AI와 로봇 기술이 2011년 당시, 아직 완벽하지 않다는 현실을 간과했다. 특히, 전자제품 생산은 매우 정교한 작업이 요구되는데, AI 기반 로봇은 이러한 작업을 수행하는 데 한계가 있었다. 예를 들어, 소형 부품의 정밀 조립이나 불규칙한 형태의 제품 처리 등에서 로봇은 인간 작업자보다 효율성이 떨어졌다. 이로 인해 생산 라인에서의 오류가 증가하고, 결국 생산성이 오히려 감소하는 결과를 초래했다. 이는 기술의 한계와 현재를 명확하게 파악하여야 한다는 기본에 충실하지 못한 게 실패의 원인이 되었다는 것이 교훈을 준다.
2) 기존 설비와의 호환성 문제
모든 기업이 마찬가지로 기존의 생산 라인에 AI와 로봇을 통합하는 과정에서 큰 어려움을 겪었다. 기존 설비와 새로운 AI 시스템 간의 호환성이 부족했고, 이를 해결하기 위해 계속적인 추가 투자가 필요했다. 특히, 실시간 데이터 수집과 분석을 위한 인프라가 부족했던 점이 큰 걸림돌로 작용했다. 데이터를 통한 문제점 파악이 어려웠던 것이다. 데이터의 정확성과 신뢰성이 떨어지면서 AI 시스템이 제대로 작동하지 못했고, 이는 생산 공정의 효율성을 저하시키는 결과로 이어졌다. 새로운 도입에 있어서 기존의 시스템과의 통합, 연결이 중요하다는 교훈을 준다. 다만, 이것이 너무 강조가 되면 새로운 시스템 도입이 점점 어려워지는 우를 범하는 것도 조심해야 할 일이다.
3) 직원들의 저항과 문화적 문제
폭스콘의 AI 도입은 직원들의 강한 저항에 부딪혔다. 대부분의 실패요인 중에 가장 큰 이유이다. 내부의 합의가 이뤄지지 않은 상태의 진행이다. AI와 로봇이 인간 작업자를 대체할 것이라는 두려움은 직원들의 사기를 떨어뜨리고, 이직률을 증가시켰다. 또한, AI 시스템을 효과적으로 운영하기 위해서는 직원들의 새로운 기술 습득과 적응이 필수적이었지만, 이에 대한 교육과 지원이 충분히 이루어지지 않았다. 결국, 조직 내부의 문화적 변화 없이 기술만 도입하려 했던 폭스콘의 전략은 실패로 돌아갔다. 지금까지 모든 조직에서의 성공과 실패는 기술이 아니라 내부 구성원의 합의와 열정이라는데 주의를 기울일 필요가 있다.
4) 과도한 투자와 ROI(투자수익률) 미달
폭스폰 경영진의 기대는 AI와 로봇 기술에 막대한 투자를 했지만, 기대했던 만큼의 투자수익을 얻지 못했다. AI 시스템의 도입 비용이 예상보다 높았고, 이를 운영하고 유지 보수하는데 추가적인 비용이 발생했다. 또한, 생산성이 크게 개선되지 않으면서 투자 대비 효과가 미미했다. 이는 AI 도입 초기에 과도한 기대를 하고, 장기적인 전략 없이 단기적인 결과만을 추구했던 폭스콘의 전략적 실수를 보여준다. 투자에 대한 수익은 장기적으로 판단해야 하며 투자 자체도 그러한 면을 고려하여 장기적으로 꾸준하게 진행되어야 한다는 것이다. 또한 투자에 대한 결과가 미진할 경우 재투자가 어렵고 구성원들의 의욕도 떨어지기에 단계별, 투자별 최고한의 결과는 보여야 한다는 것이다.
5) 안전 문제와 윤리적 논란
폭스콘은 AI와 로봇을 도입하면서 안전 문제를 충분히 고려하지 못했다. 로봇과 인간 작업자가 함께 작업하는 환경에서 안전사고가 발생할 가능성이 높았지만, 이를 예방하기 위한 충분한 안전장치와 프로토콜이 마련되지 않았다. 또한, AI 시스템의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 알고리즘 편향이나 오류에 대한 대비가 부족했다. 이는 심각한 사고로 이어질 수 있는 잠재적 위험뿐 아니라, 실제로 화재사고로 인한 작업자의 피해와 화학물질에 대한 노출로 비난을 받기도 하였다. 새로운 시스템의 도입은 같은 공간의 작업자들의 안전에 대해 최우선 고려할 과제라는 것은 제1순위의 필수요소이다.
6) 데이터 프라이버시와 보안 문제
폭스콘은 AI 시스템을 운영하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 분석해야 했지만, 데이터 프라이버시와 보안 문제를 충분히 고려하지 못했다. 최근에는 AI와 무관하게라도 데이터 보안과 프라이버시에 대한 고려가 없이는 기업의 지속 가능성을 보장하기 어렵다. 특히, 글로벌 기업들의 제품을 생산하는 계약 제조업체로서 고객사의 기밀 정보를 다루는 폭스콘은 데이터 유출과 같은 보안 사고에 매우 취약했다. 이러한 문제는 고객사와의 신뢰 관계를 훼손하고, 법적 문제로까지 확대될 수 있는 위험을 안고 있었다. 자신의 데이터 보다 고객사의 데이터를 수집하고 보관하는 폭스콘과 같은 기업에서 특히 조심해야 할 일이다. AI는 데이터를 재료로 해서 기업이 원하는 자동화나 지능화를 실행하기 때문이다.
7) AI 시스템의 복잡성과 유지보수 문제
다양한 제품을 생산하는 폭스콘의 AI 시스템은 매우 복잡했고, 이를 유지보수하기 위해서는 전문적인 기술과 지식이 필요했다. 그러나 폭스콘은 이러한 유지보수 인력을 충분히 확보하지 못했고, 이로 인해 시스템의 안정성이 떨어졌다. 폭스콘은 저렴한 인건비를 통해 특정 제품을 생산해서 성공한 기업이다. 자체적인 생산이나 서비스에는 경험이 부족하고 필요성에 대하여 크게 욕구가 없었던 것, 새로운 혁신이 요구되지도 않았다. 때문에 전문적인 연구. 개발 인력이 상대적으로 부족했다. 때문에, AI 시스템의 오류가 발생했을 때 이를 신속하게 해결하지 못하면서 생산 라인의 가동 중단 시간이 증가했고, 이는 생산성에 큰 타격을 주었다.
8) 시장 변화에 대한 대응 실패
어떠한 제조업에서도 AI 도입을 통해 생산 효율성을 극대화하려 한다. 실패한 제조 기업의 많은 사례 중에 시장의 빠른 변화에 대응하지 못했다는 것이다. 특히, 전자제품 시장, 더구나 폭스콘의 상당 제품으로는 모바일이 있었는데, 이 사장은 더욱 빠르게 변화하는 소비자 트렌드와 기술 발전에 민감한데, 폭스콘의 AI 시스템은 이러한 변화에 유연하게 대응하지 못했다. 블랙베리와 같은 스마트 폰의 시장점유 하락에 빠르게 대응하지 못하였고, 전기차의 시장 진입을 선언하고 생산라인의 유연성 부족으로 늦어졌을 뿐 아니라, 의욕 있게 추진했던 로봇도 경쟁사들에 비해 기술 개발 및 적용 속도가 느렸다는 평가로 결국 시장의 요구에 맞는 제품을 신속하게 생산하지 못하는 결과를 초래했다.
9) 장기적인 전략 부재
폭스콘은 글로벌 기업들의 제품을 위탁 생산한다. 글로벌 생산 기업이다. 때문에 폭스콘은 기업의 DNA가 새로운 제품이나 혁신과는 거리가 멀었다. 글로벌 생산 기업이기는 하지만 자체적인 제품이나 서비스가 부재했다. 이는 장기적인 면에서 기업전략이 부재할 수밖에 없다. 때문에 폭스콘의 AI 도입은 단기적인 생산 효율성 개선에 초점이 맞춰져 있었고, 장기적인 전략이 부실했다. AI는 단순히 기술 도입의 문제가 아니라, 기업의 전략적 비전과 조직 문화, 인프라 등 다양한 요소를 고려해야 하는 복잡한 과정이다. 그러나 폭스콘은 이러한 요소들을 충분히 고려하지 못했고, 결국 AI 도입의 실패로 이어졌다.
10) 법적 및 윤리적 문제
폭스콘은 AI 도입 과정에서 법적 및 윤리적 문제를 충분히 고려하지 못했다. 특히, AI 시스템의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향성이나 오류에 대한 책임 문제가 제기되었고, 이는 법적 분쟁으로까지 이어질 수 있는 위험을 안고 있었다. 또한, AI 시스템이 인간 작업자를 대체하면서 발생하는 고용 문제와 사회적 책임에 대한 논란도 무시할 수 없었다. 때문에 저임금으로 발생한 적지 않은 이직과 작업자의 안전문제, 복지 문제와 투명성의 부족으로 큰 비판이 이어지면서 이를 해결하기 위한 노력을 지속적으로 실행하고 있다.
2. 마치면서
폭스콘의 AI 도입 실패 사례는 제조업에서 AI를 도입할 때 발생할 수 있는 다양한 문제점을 잘 보여준다. 특히, 기술의 한계를 간과하고, 조직 내부의 문화적 변화를 무시하며, 장기적인 전략 없이 단기적인 결과만을 추구했던 폭스콘의 전략적 실수는 많은 교훈을 준다. AI는 강력한 도구이지만, 이를 성공적으로 도입하기 위해서는 기술적, 조직적, 전략적 측면에서의 신중한 접근이 필수적이다. 폭스콘의 사례는 AI 도입의 성공을 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것만이 아니라, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 조직 문화와 인프라, 그리고 장기적인 비전이 필요함을 보여준다. 타 제조 기업들의 AI에 도입에 있어 폭스콘의 사례를 통해 몇 가지 실패를 줄일 수 있는 방향을 다음과 같이 정리할 수 있다.
가) AI 도입 전 철저한 준비 필요: 폭스콘은 AI 기술을 급하게 도입하며 생산 공정과의 통합에 실패한 사례를 보여줬다. 타 기업은 AI 도입 전 기존 시스템과의 호환성, 직원 교육, 인프라 구축 등을 철저히 준비해야 한다.
나) 점진적인 도입과 테스트: 한 번에 대규모로 AI를 도입하기보다, 소규모 테스트를 통해 문제점을 파악하고 점진적으로 확대하는 전략이 필요하다.
다) 인력과 기술의 균형: AI 도입으로 인한 직원들의 저항이나 기술 격차를 고려해, 인력 재교육 및 역할 재설계를 통해 인간과 AI의 협업을 극대화해야 한다.
라) 데이터 품질 관리: AI의 성능은 데이터 품질에 크게 의존하므로, 정확하고 체계적인 데이터 수집 및 관리 시스템을 구축하는 것이 중요하다.
마) 명확한 목표 설정: AI 도입의 목적을 명확히 하고, 단순히 기술 도입에 그치지 않고 실제 생산성 향상이나 비용 절감 등 구체적인 목표를 달성할 수 있는 전략을 수립해야 한다.
