실행하는 AI(Acting AI) 시대, 기업이 먼저 바꿔야 할 3가지: 사람·프로세스·안전

요즘 CES 같은 행사 소식 보다 보면 딱 느껴져요. AI가 이제 “대답 잘하는 도구” 수준이 아니라, 로봇이 움직이고 차가 달리고 공장이 돌아가는 쪽으로 확 넘어갔다는 거요. 한마디로 실행하는 AI(Acting AI) 시대가 제대로 시작된 느낌입니다.

근데 여기서 제가 제일 강조하고 싶은 건 이거예요.
AI 도입의 성패는 “기술”이 아니라 운영 책임과 안전 기준을 누가/어떻게 잡느냐에서 갈립니다. “최신 모델 쓰면 되겠지?” 싶어도, 현장 들어가면 결국 사람·프로세스·안전이 다 결정하더라고요.

실행하는 AI 도입에서 먼저 바꿔야 할 3가지

1) 사람: ‘AI 담당자’ 말고 ‘운영 책임자(Owner)’부터 세우기

AI 도입하면 보통 이런 얘기부터 하죠.

• “AI 담당 누구 하지?”

• “데이터팀이 맡을까?”

• “일단 외주 주면 되지 않나?”

근데 실행하는 AI는 다릅니다. 현장에서 움직이기 시작하는 순간부터는 기술이 아니라 운영이거든요. 그래서 제가 보기엔 기업이 제일 먼저 정해야 하는 질문은 이거예요.

• 문제 생겼을 때 누가 멈추고(Stop), 누가 재가동 승인(Go)하나?

이게 안 정해져 있으면 실제로 이런 일이 생겨요.

• 이상하게 움직이는데 “누가 판단하죠?”부터 나옴

• 책임질 사람이 없으니 그냥 꺼버리고 “도입 실패”로 끝

• 사고 날까 봐 직원들이 아예 안 쓰려고 함

그래서 “AI 담당자”보다 **AI 운영 책임자(Owner)**를 먼저 세우는 게 맞다고 봐요. 현장-IT-안전 사이를 연결해서, 멈춤/재가동을 책임지고 결정할 사람요.

2) 프로세스: ‘도입’보다 ‘운영 루틴’이 먼저

회사들이 AI 도입할 때 제일 흔한 실수는 이거예요.

• “일단 깔아보고, 잘 되면 키우자”

근데 실행하는 AI는 “깔아보는 순간”부터 리스크가 생깁니다. 특히 로봇/자동화/현장 AI는 예외상황이 너무 많아요. 그래서 제가 추천하는 순서는 딱 이거예요.

• 파일럿(작게) → 운영 기준 만들기 → 확장

성공한 조직들의 공통점은 “문서가 완벽함”이 아니라, 운영 루틴이 습관처럼 굴러간다는 점이더라고요.

운영 루틴은 이렇게만 잡아도 꽤 강력합니다.

• 매일 5분 점검

  • 센서/장비 상태 확인(오염, 고장, 부착 상태)

  • 네트워크/전원 체크

  • 작업 구역 장애물/위험요소 확인

• 운영 중 이상 신호 규칙

  • 어떤 경고가 뜨면 멈출지(즉시정지 기준)

  • 누가 확인하고 누구에게 알릴지(연락 체계)

• 장애 발생 시 기본 플로우

  • 멈춤 → 사람 안전 확인 → 원인 기록 → 재발 방지 → 재가동 승인

• 주간 회고(30분)

  • 실패 케이스 TOP3 정리

  • 원인(환경/센서/사람/설정) 분류

  • 다음주 개선 1개만 정하기

여기서 포인트는 거창한 회의가 아니라, 기록하고 반복해서 조금씩 고치는 구조예요.

3) 안전: “잘한다”보다 “안전하게 멈춘다”가 먼저

이건 진짜 강하게 말하고 싶어요.
AI는 똑똑하지만, 확신이 없어도 행동할 수 있잖아요. 그래서 실행하는 AI는 “똑똑함”보다 “안전”이 먼저입니다.

제가 좋아하는 기준은 이 두 가지예요.

• AI가 확신이 없을 때, 안전하게 멈추는가?

• 사람이 개입해야 할 때, 바로 개입 가능한가?

안전은 “말”이 아니라 구조로 만들어야 합니다.

• 즉시 정지(E-stop) 버튼/원격 정지가 가능한가?

• 확신이 없으면 자동으로 보수 모드(속도 제한/정지)로 전환되는가?

• 사람 접근 시 안전 거리/속도 기준이 명확한가?

• 사고 발생 시 보고/책임/재가동 승인 체계가 있는가?

이게 없는 상태에서 “성능 좋은 AI”만 붙이면 현장에서는 결국 이런 반응이 나옵니다.

• “좋긴 한데… 사고 나면 큰일이니까 그냥 안 쓰는 게 낫겠네요.”

도입 전 점검표: 이 4가지만 Yes/No로 체크하세요

도입 전에 이것만 체크해도 실패를 꽤 막을 수 있어요. 빠르게 Yes/No로 확인해보세요.

1) 데이터

• 우리 현장 환경(조명/먼지/혼잡/야간)이 반영된 데이터가 있는가?

• 실패/예외 케이스(사람 급접근, 물건 낙하 등) 데이터가 있는가?

2) 센서(눈)

• 오염/가림/성에 등 “센서가 안 보이는 상황” 대응이 있는가?

• 센서 하나가 문제 생겨도 경고/대체가 가능한가?

3) 안전

• 즉시 정지(버튼/원격)가 가능한가?

• 확신이 없으면 자동으로 멈추거나 보수 모드로 전환되는가?

4) 예외처리

• 통신 끊김/전원 문제/서버 장애 시 동작 원칙이 있는가?

• 실패했을 때 다음 행동(멈춤→알림→복구)이 정해져 있는가?

마무리

요즘 제가 더 확신하는 결론은 이거예요.
이제 AI는 “도입”이 아니라 운영의 문제입니다. 그리고 운영의 핵심은 결국 이 3가지예요.

• 사람(운영 책임자)

• 프로세스(운영 루틴)

• 안전(멈출 수 있는 구조)

기술은 앞으로 더 좋아질 겁니다. 근데 회사가 이 3가지를 못 바꾸면 AI는 결국 파일럿에서 멈추거나, 실험으로 끝나는 경우가 많더라고요.

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