프로세스 공정 | 생성형 인공지능(AI) 활용 과제

프로세스 공정에서 생성 AI를 도입하여 활용하기 위해서는 해결할 많은 과제가 있다. 

아래에 그 장애 요소를 극복하기 위한 몇 가지 팁을 제시한다.

프로세스 산업에서 생성 AI의 활용은 기존 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 프로세스를

어떻게 더 효율적이고 지속가능하게 운영할 수 있는지 새롭게 생각하는 것이다.

인공지능 기술이 계속 진화함에 따라 프로세스 산업에서도 적용이 확대될 것으로 예상되고 있다.

그런데 많은 프로세스 산업 기업들이 아직 생성형 AI를 활용하지 않고 있는 이유는 무엇일까?

수많은 잠재적 이점에도 불구하고 프로세스 산업에서 생성 인공지능을 본격적으로 구현하려면 다양한 도전과제가 발생하기 때문이다.

이러한 어려움은 다각적이고 복잡할 수 있으며 때로 상호 연관될 수도 있으며 공정마다 다르다.

생성형 인공지능을 프로세스 공정에 활용하기 위한 몇 가지 주요 도전과제를 살펴보자.

· 기술적 복잡성(Technical Complexity)

생성 AI 시스템은 본질적으로 복잡하고 정교한 알고리즘과 데이터 처리 능력이 필요하다.

기존 프로세스 산업에 첨단 AI 기술을 통합하는 일은 쉽지 않은 일이다. 

특히, 쉽게 호환되지 않는 레거시 시스템이 있는 프로세스에서 이러한 시스템을 기존 프로세스와 통합하는 것은 기술적으로 어려울 수 있다.

· 데이터 질과 양(Data Quality and Quantity) 

인공지능을 효율적으로 활용하기 위해서는 많은 양의 고품질 데이터가 필요하다. 

특히 프로세스 공정에서 필요한 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 데는 많은 시간이 필요하기때문에 어려움이 있다. 

그동안 디지털화가 진행되지 않았다면 이 기술적 부담을 해결하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있다.

· 사이버 보안과 데이터 프라이버시(Cybersecurity and Data Privacy)

플랜트에 AI 활용체제를 구축하려고 할 때 민감한 데이터를 다루게 되므로 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려가 있다. 

데이터 침해와 사이버 공격으로부터 보호하기 위해 강력한 사이버 보안이 보장되어야 한다.

· 규제 준수(Regulatory Compliance)

프로세스 산업은 엄격하고 많은 규제를 받고 있다. AI 시스템이 관련된 모든 규제와 표준을 준수하는지 확인하는 일 또한 해결해야 할 중요한 과제이다.

기존 규제가 AI에 어떻게 적용되는지 또는 새로운 규제가 어떻게 정해질 것인가에 대한 불확실성도 존재한다.

· 초기 비용 및 ROI 불확실성(High Initial Costs and ROI Uncertainty)

생성 AI 구현을 위한 초기 투자는 부차적인 문제라 할 수 있다.

특히 AI의 이점이 명확하지 않으면 투자 수익에 대해 불확실성으로 자금 확보에 어려움을 겪을 수 있다.

· 숙련된 인력 부족(Lack of Skilled Personnel)

AI와 프로세스 산업의 특정 요구를 모두 이해하는 숙련된 전문가가 부족하다.

기존 인력을 양성하거나 필요한 기술을 가진 적합한 인재를 신규로 채용하는 일도 어렵고 비용이 많이 들 수 있다.

· 변화와 문화적 장벽에 대한 거부감(Reluctance To Change and Cultural Barriers)

특히 직원들이 인공지능을 그들의 직업을 위협하고 있는 것으로 인식하는 경우 회사 내에서 변화에 대한 저항이 발생할 수 있다.

이러한 문화적 장벽을 극복하려면 조직의 모든 계층으로부터 AI 도입 동의를 얻는 것이 중요하다.

· 확장성 및 통합 문제(Scalability and Intergration Issues) 

특히 AI활용 파이롯트 프로젝트에서 본격적으로 솔루션을 확장 배치할 때 플랜트나 공장 간에 프로세스가 복잡하고 다르므로 어려움이 나타날 수 있다.

· 윤리적, 사회적 함의(Ethical and Social Implications) 

AI 활용으로 일자리 문제와 AI 시스템에 의해 내려진 결정에 대한 책임과 윤리적 문제가 제기될 수 있다.

기업은 일반 대중으로부터의 신뢰와 사회적 책임을 유지하기 위해 이러한 문제를 신중하게 탐색하고 운영해야 한다.

· 기술의 외부 벤더 의존성(Dependence on External Vendors and Technology) 

대부분의 프로세스 기업들은 AI 기술을 외부 벤더에 의존해야 하는 것이 현실이다. 

호환성, 지원 및 벤더 변경 제약(lock-in) 문제를 포함하여 벤더에 의존해야만 하는 위험에 빠진다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 기술 인프라 투자, 직원 교육 및 개발에 집중, 규제 표준 준수 보장,

AI 구현의 윤리적, 사회적 영향을 관리하기 위한 전략 개발을 비롯하여 포괄적인 접근 방식이 필요하다.

프로세스 산업: 생성 AI를 활용하여 발전의 기회로

프로세스 산업에서 생성 AI를 성공적으로 발전시키기 위해서는 다음과 같은 5대 핵심 전략을 세워야 한다.

· 데이터 및 인프라 투자

효율적인 데이터 관리를 위해서는 먼저 AI 프로세스를 지원하는 기술 인프라를 구축하는 시스템에 투자해야 한다.

AI 효과를 보장하기 위해서는 데이터 품질과 접근성이 중요하다.

· AI 전문가 인력개발 또는 채용

교육 및 채용을 통해 사내 AI 전문가를 양성하거나 외부 AI 벤더와 파트너십을 구축한다. 

전문 인력은 AI 솔루션의 효과적인 개발, 구축, 관리에 필수적이다.

· 파일럿 프로젝트 실행

AI의 가치를 시험하고 실증하기 위한 소규모 시범 프로젝트부터 시작한다. 

이 접근 방식은 학습과 관리 가능한 실증 실험을 토대로 광범위하게 확장하여 운영할 수 있다.

· 사이버 보안 및 컴플라이언스에 중점

민감한 데이터 및 AI 시스템을 보호하고 업계의 관련 규정 및 법률, 특히 데이터 사용 및

개인 정보 보호와 관련된 규정을 준수하도록 사이버 보안 조치를 강화한다.

· 친혁신 문화 조성

변화와 혁신에 오픈된 기업문화를 조성한다. 직원들의 참여와 신기술에 대한 적응을 장려하고,

인공지능 이니셔티브를 널리 수용하기 위해 조직의 변화를 효율적으로 관리한다. 

보스턴 컨설팅 그룹 연구에 의하면 

https://media-publications.bcg.com/BCG_Most-Innovative-Companies-2023_Reaching-New-Heights-in-Uncertain-Times_May-2023.pdf#page=3

프로세스 산업에서 혁신적인 기업들이 상위 그룹에 있으며 인공지능에서 관해서도 적극적으로 생각하고 있다.

도전 과제의 가치

생성 AI를 프로세스 산업에 활용하는 일은 막대한 잠재력과 의미 있는 여정이다.

다양한 기술로 복잡한 환경을 극복해 나갈 수 있는 독특한 방법을 찾을 수 있다.

프로세스 산업에 생성 AI의 성공적인 활용은 기술 도입만으로 해결되는 것이 아니라

도입 이전에 선제적으로 전략적 접근 방식도 검토해야 한다는 점을 강조한다.

기술적 복잡성 해결, 데이터 품질 보장, 사이버 보안 투자, 규제 표준 준수, 무엇보다 

변화와 혁신을 수용하는 조직문화 조성에 관한 전략이 필요하다. 

여정은 도전적이지만 그 보상은 분명하다.

참조 | https://www.rtinsights.com/overcoming-gen-ai-adoption-obstacles-across-process-industries/