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[IT뉴스]베테랑 퇴직에 기술 끊길라… 제조업 ‘암묵지’, AI로 잇는다

온카뱅크관리자

2026-11-11 15:37:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 포스코 ‘제조설비 GPT’, 선배들 진단 보고서를 학습해 신입 멘토 역할 HD현대삼호는 숙련공 용접 기술을 로봇에 이식 
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 <img alt="전남 광양 포스코 광양제철소 1제강공장에서 작업자(취련사)들이 설비를 점검하고 있다. 제강공정은 제선에서 운반된 용선(쇳물)에서 불순물을 제거해 강철을 만드는 과정이다. /포스코" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111153318986vbjx.jpg" data-org-width="3000" dmcf-mid="Z8m4CS5THz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111153318986vbjx.jpg" width="658">
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 전남 광양 포스코 광양제철소 1제강공장에서 작업자(취련사)들이 설비를 점검하고 있다. 제강공정은 제선에서 운반된 용선(쇳물)에서 불순물을 제거해 강철을 만드는 과정이다. /포스코
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 지난 4일 전남 광양 포스코 광양제철소. 냉연(冷延) 강판에 아연을 입혀 부식을 막는 연속 도금 공정에서 ‘DLT 설비의 와이어로프가 손상됐다’는 경고가 울렸다. DLT는 강판의 장력(잡아당기는 힘)을 일정하게 유지하고 생산 흐름을 조절하는 설비다. 입사한 지 10개월 된 신입 사원 오형주(26)씨에게는 생소한 내용이었다. 오씨는 회사가 구축한 제조 설비 특화 인공지능(AI) 챗봇에 경고 문구를 입력했다. 30초도 안 돼 설비에 대한 상세 설명은 물론 예상 손상 원인, 점검 절차, 안전 수칙까지 정리된 답변이 나왔다. AI가 답변 과정에 활용한 데이터는 고연차 선배가 과거에 만든 기술 진단 보고서. 베테랑의 경험과 노하우를 학습한 AI가 오씨의 멘토(조언자)가 된 셈이다. 오씨는 “선배들이 남긴 자료 덕분에 기술 검토에 걸리는 시간이 절반가량 줄었다”고 말했다.
 최근 철강·조선·자동차 등 국내 핵심 제조업 전반에서 고숙련 인력의 급속한 고령화와 대규모 퇴직이 잇따르면서 AI를 활용해 이들의 ‘암묵지(暗默知)’를 수집하는 기업이 속속 등장하고 있다. 암묵지는 숙련자가 오랜 경험을 통해 체득한 일종의 작업 노하우를 뜻한다. 기업들이 앞다퉈 암묵지 확보에 나선 것은 풍부한 경험과 기술을 갖춘 2차 베이비붐 세대(1964~1974년생)가 대거 정년퇴직을 앞두고 있어서다. 국가데이터처에 따르면 지난 2014년 25.8%에 불과했던 50세 이상 제조업 종사자는 2024년 42.6%로 급증했다. 이들이 현장을 떠나기 전에 노하우를 다음 세대에 전수할 체계를 마련하는 것이 제조 산업의 시급한 과제로 떠올랐고, 여기에 AI가 활용되고 있는 것이다.
 ◇수집된 베테랑 암묵지, AI로 재탄생
 철강 기업 포스코는 지난해 KT와 손잡고 자사의 제조 설비 분야 데이터를 학습시킨 AI 챗봇 ‘제조 설비 GPT’를 개발했다. 포스코의 지속가능경영보고서에 따르면 2023년 519명이었던 정년 퇴직자 수는 2년 새 약 45% 증가해 지난해 751명을 기록했다. 포스코 관계자는 “설비에서 발생하는 돌발 장애에 대응할 수 있는 베테랑을 육성하려면 최소 10년 이상 걸린다”며 “이들이 대거 퇴직을 앞두고 있어 지식 단절이 우려되는 만큼 AI 챗봇 개발이 불가피했다”고 밝혔다.
 챗봇 개발에는 오랜 기간 내부에 축적된 설비 자료와 장애 보고서, 기술 문서 등 17만건이 넘는 자료가 활용됐다. 대부분 제철소 고숙련 직원들의 노하우가 집약된 암묵지 데이터다. 설비 구조가 복잡한 제철 공정의 특성상 텍스트뿐 아니라 사진과 표, 그래프 등 시각 자료가 많았다고 한다. 챗봇 개발을 총괄한 이재현 KT 상무는 “제조업계 문서는 텍스트만 추출했다간 중요한 맥락을 놓치기 쉽다”며 “그림과 표 등에 담긴 정보까지 검색 가능한 지식으로 전환하는 게 관건이었다”고 했다.
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 <img alt="지난 4일 포스코 광양제철소 1코크스공장 앞에서 두 직원이 제조설비 특화 AI(인공지능) 챗봇 '제조설비 GPT 2.0'에서 받은 자료를 보면서 설비를 점검하고 있다. /포스코" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111153320434hpif.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="pQXuAElw1F" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111153320434hpif.jpg" width="658">
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 지난 4일 포스코 광양제철소 1코크스공장 앞에서 두 직원이 제조설비 특화 AI(인공지능) 챗봇 '제조설비 GPT 2.0'에서 받은 자료를 보면서 설비를 점검하고 있다. /포스코
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 제조 설비 GPT는 사람 대신 신입 사원을 가르치는 선생님 역할을 톡톡히 하고 있다. 노후화한 제철 설비에서는 과거 발생했던 문제가 되풀이되는 경우가 적지 않다. AI 챗봇이 과거 비슷한 문제로 고민한 선배 직원들이 남긴 기록을 학습한 덕분에 신입 사원에게 문제 해결의 길잡이가 된 것이다. 신입 사원 김성준(25)씨는 “챗봇이 내놓는 자료에는 작성자 정보도 담겨 있어 해당 선배에게 연락해 직접 물어볼 수도 있다”고 했다. 올해로 38년 차인 고숙련 직원 서희정(56)씨는 “우리의 ‘암묵지’가 ‘형식지’로 바뀌어 신입 사원들에게 전달되는 셈”이라며 “지식 공급자인 선배 입장에선 AI에 양질의 데이터를 남겨야 한다는 막중한 책임감을 느낀다”고 했다.
 ◇제조업계, 암묵지 이식한 AI 개발
 고숙련자의 암묵지를 AI에 이식하려는 움직임은 제조업 전반에서 발생한다. 조선 기업인 HD현대삼호는 최근 용접 숙련공의 손기술을 적용한 용접 로봇을 개발했다. 조선은 대표적인 노동집약 산업이다. 인력 공백이 발생하면 이를 메울 용접 로봇이 있어야 한다. 이에 회사는 20년 이상 경력을 쌓은 베테랑 용접공들이 용접 과정에서 손을 움직이는 방식과 작업 상황에 따라 용접 위치를 판단하는 노하우를 피지컬 AI에 학습시켰다. 그 결과 로봇은 숙련공과 비슷한 수준의 용접을 할 수 있게 됐다. 현재 조선소에서 가동 중인 용접 로봇 100여 대는 실내에서 선박 구조물을 제작하는 업무 중 70% 이상을 담당한다.
 국내 전기자재 전문 기업인 A사도 제품과 부품의 변경 이력을 손쉽게 확인할 수 있는 AI 에이전트를 KT와 함께 구축했다. 기존에는 제품의 설계나 부품이 변경된 시점과 이유를 파악하려면 여러 시스템에 흩어진 자료를 일일이 찾아야 했다. 담당자의 숙련도에 따라 조회 시간도 달랐다고 한다. KT는 직원이 말로 질문하면 AI가 검색 명령어로 변환해 변경 이력과 사유를 찾아주는 기술을 적용, 수 시간씩 걸리던 이력 조회 시간을 약 15초로 단축했다. 담당자가 퇴사해도 과거 기록을 손쉽게 확인할 수 있어 업무 공백이 줄어든 셈이다.
 고령화로 인한 기술 전수 단절과 인력 공백에 따른 위험을 줄이기 위해 암묵지 수집과 AI 개발에 나서는 제조업체는 점차 늘어날 전망이다. 우리 제조업을 지키려면 기업의 지식 자산화를 정부가 지원해야 한다는 목소리도 나온다. 박경민 한국중소기업학회장은 “현장에선 세대교체로 기술 전수가 제대로 이뤄지지 않고, 작업 방식도 달라 품질 편차가 발생하고 있다”며 “숙련공들이 축적한 암묵지를 자산화하기 위한 정부의 지원이 필요하다”고 지적했다.
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