리처드 포레스트
커니(Kearney)의 수석 파트너 겸 유럽 지역 회장
마이클 뢰머
커니 선임 파트너
| 본 자료는 세계경제포럼(World Economic Forum)이 2026년 1월 20일 세계경제포럼 웹사이트에 영어로 게재한 내용을 AI기계 번역한 후 Biz & Pro가 일부 보완한 것입니다. 따라서 본 번역은 세계경제포럼이 작성한 것이 아니며, 공식적인 번역이 아닙니다. 정확한 영어 원문 확인을 위해서는 아래 링크하는 원문 사이트를 참조하시기 바랍니다. |
- 유럽은 산업 중심지로서의 오랜 역사를 바탕으로 물리적 인공지능(physical AI)에 집중함으로써 인공지능 분야에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
- 물리적 AI는 공유 가능한 실제 데이터 없이는 확장될 수 없습니다. 유럽은 이미 풍부한 산업 데이터를 보유하고 있지만, 상호 운용성과 협업이 병목 현상입니다.
- 독자적으로 행동하기보다는, 공동의 과제를 조정된 행동으로 전환하는 체계적인 대화와 민관 협력에 유럽의 강점이 있습니다.
눈부시게 빠른 속도로 발전하는 인공지능(AI) 기술을 따라잡기 위한 경쟁에서 유럽은 물리적 AI에 집중함으로써 “승리”할 수 있습니다. 산업 중심의 AI 전략은 유럽에 유리하며, 유럽이 엔지니어링 및 제조 허브로서 쌓아온 역사와 화학, 제약, 항공우주 등 주요 산업 분야에서 현재 보여주는 제조 리더십을 활용할 수 있게 해줍니다.
유럽 기업들은 효율성과 효과성을 높이고 품질을 보장하며 운영 우수성을 달성하는 강력한 역량을 기반으로 성장해 왔습니다. 유럽의 비즈니스 리더들은 인공지능(AI)을 공급망, 물류, 운영, 기계 및 로봇 공학에 적용함으로써 이러한 강점을 더욱 강화할 수 있는 분명한 기회를 맞이하고 있습니다.
또한 물리적 AI에 초점을 맞추는 것은 유럽 연합(EU)의 AI 규정과도 부합하는데, 주요 규정들이 모두 기업의 기밀 지적 재산권이 아닌 소비자/시민 데이터의 개인정보 보호에 관한 것이기 때문입니다.
“만능 해결책은 새로운 기술이 아니라 협업입니다.”
유럽 기업들이 물리적 AI에 집중해야 하는 이유
유럽의 탄탄한 엔지니어링 유산은 미래를 위한 유리한 기반을 마련해 줍니다. 물리적 AI 분야에서는 노동 비용이 높은 경제권이 가장 큰 이점을 누리는데, 이는 수익이 더 빠르고 예측 가능하기 때문입니다.
유럽 기업들은 “숨은 강자”에 투자함으로써 AI의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 미국에는 업계 거물과 기업가 정신이 투철한 신생 기업들이 많지만, 유럽의 강점은 그 중간에 있습니다.
숨은 강자란 헤드라인을 장식하지는 않지만, 해당 분야에서 탁월함을 추구하고 시장을 선도하는 중소기업들을 말하며, 이러한 기업들은 유럽에 많이 있습니다. 이들은 특허를 보유하고 시장을 형성하며, 로봇 및 기계 분야에서 인공지능 기반 개선을 위한 완벽한 사례가 될 수 있습니다.
유럽은 이러한 “숨은 강자”들을 위해 물리적 AI를 혁신함으로써 강점을 더욱 강화할 수 있습니다.
미국의 스타트업 생태계가 소프트웨어에 최적화되어 있는 반면, 유럽의 기업 생태계는 자산 집약적인 산업에 최적화되어 있습니다. 예를 들어 독일, 프랑스, 이탈리아, 스웨덴의 자동차 산업, 독일, 오스트리아, 이탈리아의 산업 기계, 네덜란드, 벨기에, 체코, 폴란드의 물류 및 제조업, 그리고 북유럽 국가, 독일, 스위스, 이탈리아의 의료/제약 산업이 이에 해당합니다.
유럽은 산업 대기업, 엔지니어링 유산을 보유한 숨은 강자, 그리고 공공-민간 파트너십으로 이루어진 환경 덕분에 잘만 활용하면 장기적인 자본 집약적 혁신이 가능합니다.
유럽 기업들이 물리적 AI를 활용하기 위해 필요한 것
유럽은 강력한 연구 기관을 보유하고 있지만, 인공지능과 로봇 기술을 상용화할 규모가 부족합니다. 경쟁력을 확보하기 위해서는 인공지능 친화적인 규제를 개발하고, 인공지능 전문가를 육성하며, 데이터 공유를 적극적으로 수용해야 합니다.
1. 규제 개혁
규제 변화는 유럽의 인공지능 시대 진입을 가속화할 것입니다. 각국은 과거 반도체 및 항공우주 분야에서 시행되었던 지역적 협력처럼, 인공지능 실체 모델 개발을 위한 공동 유럽 프로그램을 구축할 수 있습니다.
각국 정부는 조화로운 안전 기준을 개발하여 한 EU 국가에서 인증받은 로봇이 EU 전역에서 작동할 수 있도록 할 수 있습니다.
또한, 정부는 공유 인프라(컴퓨팅 클러스터, 로봇 테스트베드 및 시뮬레이션 환경)에 대한 인센티브를 제공해야 합니다. 지도자들은 드론, 산업용 로봇 및 휴머노이드와 같은 자율 물리 시스템 테스트를 위한 신속한 규제 승인 절차를 고려해야 합니다.
전반적으로, 유연한 규제 모델을 채택하면 기업들은 대중의 신뢰를 유지하면서 통제된 환경에서 실험을 진행할 수 있을 것입니다.
2. AI 전문성
대부분의 경영진은 전통적인 프로세스 최적화 및 자동화가 한계에 도달했다는 데 동의하므로, 물리적 AI로의 전환에는 AI를 우선시하는 사고방식을 가진 리더가 필요할 것입니다.
우리는 AI 우선 사고방식이 전통적이고 선형적인 운영 방식을 가진 기업들을 대규모로 실행 가능한 AI 기반 혁신 엔진으로 탈바꿈시킬 수 있다는 것을 확인했습니다.
더 나아가 유럽은 로봇 기술자, AI 엔지니어, 유지보수 전문가 및 인간-로봇 상호작용 관련 직종을 위한 인력 개발을 포함하는 기술 및 노동 전략이 필요합니다.
3. 데이터 공유
유럽이 분열의 길을 계속 간다면 성공할 수 없을 것입니다. 오히려 조직들은 협력하고 기밀이 아닌 데이터를 공유하여 “세계 시뮬레이션”과 “디지털 트윈”을 구축하고 AI 모델을 훈련시켜야 합니다.
물리적 AI는 방대하고 이질적인 실제 데이터를 필요로 합니다. 하지만 아무리 규모가 큰 유럽 기업이라도 다양한 환경, 산업, 운영 조건을 아우르는 충분한 데이터를 확보하여 견고한 모델을 학습시킬 수는 없습니다.
따라서 공유 데이터 공간과 협업 접근 방식은 더 폭넓은 통계적 다양성을 가능하게 하고, 모델의 취약성을 줄이며, 물리적 세계에 대한 기초 모델 개발을 가속화할 수 있습니다.
“생성형 AI 이후의 유럽은 데이터를 공개적으로 공유하고, 자체 데이터로부터 학습하며, 업계 전반에서 통찰력을 얻는 기업들에 의해 형성될 것입니다.”
기업 차원의 데이터 공유가 중요한 이유
데이터 공유는 모든 산업 분야의 혁신을 가속화할 것입니다. 예를 들어, 자동차 회사들이 공급망 데이터를 공유하고 직접 협력한다면 테슬라에 필적하는 자율주행 시스템을 개발할 수 있을 것입니다.
제약 업계에서는 기업들이 공급망 전반에 걸쳐 협력해야 합니다. 마찬가지로 자동차 회사들이 더 빠른 혁신을 이루려면 데이터를 공유해야 합니다.
물리적 AI를 구동할 세계 시뮬레이션(디지털 트윈, 물리 엔진, 생성형 3D)은 실제 세계의 분포를 얼마나 잘 근사하는지에 따라 그 성능이 좌우됩니다.
공유 데이터 공간을 활용하면 기업은 제조, 물류, 모빌리티, 에너지 및 의료 환경의 고정밀 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터가 지속적으로 서로를 개선하는 학습 루프를 구축하고, 현실 세계에서 생성하기에는 안전하지 않거나 비현실적인 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.
유럽은 산업계가 이미 구조화된 운영 데이터를 생산하고 있다는 점에서 엄청난 이점을 가지고 있습니다. 부족한 것은 데이터 가용성이 아니라 상호 운용성과 데이터 통합입니다. 해답은 새로운 기술이 아니라 협력에 있습니다.
산업계가 인공지능 우선 사고방식을 어떻게 보여주고 있는가
기업들은 이미 산업 운영 방식을 재편하기 위해 AI 우선 사고방식을 적용하고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
1. AI 기반 공급망
한 글로벌 산업 기업은 향후 10년간 야심찬 성장을 목표로 삼았지만, 이를 달성하기 위해서는 더욱 강력한 공급망 운영이 필요했습니다. 수년간의 인수합병으로 인해 지적 재산권이 파편화되었고, 끊임없는 글로벌 공급망 차질은 안정적인 납품 능력에 악영향을 미치고 있었습니다.
공급망 책임자들은 AI 기반 재고 모델을 도입했습니다. 이 모델은 전사적 자원 관리(ERP) 데이터를 기반으로 구축되었으며, 각 공장의 재고 관리자들과 함께 검증 및 조정 작업을 거쳤습니다. 그 결과, 모든 SKU(재고 관리 코드)와 공장에서 재고 수준을 17%까지 줄일 수 있는 방법을 찾아내 수백만 유로를 절감할 수 있었습니다.
2. AI 기반 운영
세계적인 자동차 부품 제조업체는 비효율적이고 오류 발생 가능성이 높은 수동 조달 프로세스를 혁신해야 했습니다.
리더들은 AI를 활용하여 조달 프로세스를 혁신했습니다. 즉시 사용 가능한 자동화 기능, AI 애플리케이션 및 포인트 솔루션을 활용하여 조달 기능을 자동화하고 간소화함으로써 20% 이상의 효율성 향상을 달성하고 원활한 구매 경험을 제공했습니다.
읽어보셨나요?
- 물리적 AI가 제조 방식을 바꾸고 있습니다. 지능형 로봇 시대의 모습은 다음과 같습니다.
- 물리적 AI는 단순히 세상을 자동화하는 것이 아니라, 우리가 세상을 이해하도록 돕고 있습니다.
- 물리적 AI: 산업 운영의 새로운 시대를 열다
데이터 공유가 새로운 경쟁 우위 요소가 된 이유
물리적 AI의 잠재력을 완전히 실현하려면 기업은 데이터 공유를 적극적으로 수용해야 합니다. 유럽의 AI 규정은 기업의 지적 재산이 아닌 소비자 및 시민 데이터를 보호합니다. 소비자 데이터가 아닌 데이터는 정부 규제 대상에서 제외되어 기업 경영진이 자유롭게 활용할 수 있습니다.
많은 리더들은 본능적으로 데이터를 축적하려 하지만, 데이터를 고립시키는 것은 학습과 가치 창출을 제한합니다. 이제 더 중요한 질문은 “데이터 주변에 어떻게 해자를 구축할 것인가?”가 아니라 “데이터와 AI를 활용하여 어떤 새로운 해자를 구축할 수 있을까?”입니다.
이제는 협력할 때입니다. 차세대 AI를 앞둔 유럽은 데이터를 공개적으로 공유하고, 자체 데이터에서 학습하며, 다양한 산업 분야에서 통찰력을 얻는 기업들에 의해 만들어질 것입니다.
관점과 상관없이, 인간은 인공지능을 긍정적인 방향으로 변화시킬 수 있습니다.
인공지능에 대한 기사를 읽다 보면, 두려움부터 낙관, 회의론에 이르기까지 다양한 시나리오를 접하게 됩니다. 한 가지 확실한 것은 인공지능에 대한 막대한 투자를 볼 때 무언가 중대한 일이 벌어지고 있다는 점이지만, 이 기술이 인류를 어떻게 변화시킬지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다.
정치 및 경제 지도자들은 인공지능 시대에 인간이 쓸모없어지지 않도록 적극적인 조치를 취해야 합니다
. 사회 발전을 위해 인공지능을 어떻게 활용할 것인지에 대한 심도 있는 논의가 필요합니다
. 유럽에서 인공지능 기반 변화는 산업 강점을 바탕으로 번영과 사회 통합을 위한 성장에 초점을 맞춰야 합니다.
저자들은 이 논문에 귀중한 기여를 해주신 커니(Kearney)의 파트너 롤랜드 샤러(Roland Scharrer)에게 감사를 표합니다.
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