세르칸 에센
Intenseye 공동 창립자 겸 최고 경영자
| 본 자료는 세계경제포럼(World Economic Forum)이 2026년 5월 27일 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. |
- 직장 안전은 전 세계적인 시스템적 과제가 되었으며, 이는 노동력 안정성, 생산성 및 공급망 회복력에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 동시에 제조업 부문은 지속적인 노동력 부족, 고령화된 노동력, 그리고 혼란 속에서도 생산량을 유지해야 한다는 압력에 직면해 있습니다.
- 응용 인공지능은 제조업체가 안전을 전략적 역량으로 인식하도록 도울 수 있으며, 더 안전한 작업 환경은 인재 유치 및 유지, 운영 중단 감소, 지속적인 성과 창출을 위한 환경 조성에 기여할 수 있습니다.
직장 안전은 흔히 시설별로 관리되는 지역적인 운영 문제로 여겨지곤 합니다. 그러나 실제로는 인력 안정성, 생산성 및 공급망 회복력에 직접적인 영향을 미치는 전 세계적인 시스템적 과제가 되었습니다.
예방 가능한 부상으로 인해 매년 약 1억 3백만 근무일이 손실되는 것으로 추산되며, 2021년 보고서에 따르면 이러한 사고를 없애는 것은 39만 4천 명 이상의 정규직 근로자를 계속 고용하는 것과 같은 효과를 가져올 것이라고 합니다.
동시에 제조업체들은 고질적인 인력 부족, 노후화된 노동력, 그리고 혼란 속에서도 생산량을 유지해야 한다는 압박에 직면하고 있습니다. 2026년 조사에 따르면 제조업 리더의 79%가 숙련 노동력 부족이 여전히 가장 큰 과제라고 답했으며, 90%는 제조 부서가 가장 큰 영향을 받고 있다고 응답했습니다.
딜로이트와 제조협회(The Manufacturing Institute ) 의 보고서 에 따르면, 미국 제조업계는 2024년에서 2033년 사이에 최대 380만 명의 신규 인력이 필요할 수 있으며, 현재의 인력난이 지속될 경우 이 중 최대 190만 개의 일자리가 공석으로 남을 위험이 있습니다. 안전하지 않은 작업 환경은 결근, 이직률 증가, 가동 중단 시간 증가 등을 초래하여 이러한 문제를 더욱 악화시킬 수 있습니다.
제조 시설이 더욱 긴밀하게 연결됨에 따라 안전 사고의 여파는 개별 시설을 넘어 더욱 광범위하게 확산됩니다. 단 한 건의 사고가 공급업체와 지역 전체로 파급되어 기존 방식으로는 통제하기 어려운 시스템적 위험을 초래할 수 있습니다.
AI가 제조 위험을 실시간으로 파악하는 방법
대부분의 안전 프로그램은 다른 시대에 맞춰 만들어졌으며, 후행 지표, 주기적인 감사 및 수동 관찰에 크게 의존합니다.
오랫동안 신뢰할 수 있는 성과 지표로 여겨져 온 총 기록 가능 사고율(total recordable incident rate)과 같은 지표는 피해가 발생한 후에 측정하며, 잠재적 노출에 대한 통찰력을 제한적으로 제공합니다.
이는 의도나 전문성 부족의 문제가 아닙니다. 위험이 발생하는 시점을 감지하도록 설계되지 않은 시스템의 구조적 한계를 반영하는 것입니다. 응용 인공지능(AI)은 이러한 격차를 해소할 수 있는 방법을 제시합니다.
응용 인공지능은 기존과는 다른 접근 방식을 제시합니다. 중요한 결정을 자동화하는 대신, 기존 방식으로는 발견하기 어려운 패턴을 드러내는 데 도움을 줍니다.
물리적 환경에 적용될 경우, AI는 실시간으로 위험의 주요 징후를 식별할 수 있습니다. 심각한 사고에 앞서 발생할 수 있는 근접성, 위치 또는 노출 정도의 미묘한 변화를 조기에 파악하여 개입할 수 있도록 합니다.
미국 국가안전위원회의 ‘제로 달성(Work to Zero)’ 이니셔티브는 컴퓨터 비전 기술을 통해 개인 보호 장비 미준수부터 근접 충돌에 이르기까지 작업장 위험 요소를 지속적이고 자동으로 모니터링할 수 있음을 입증했습니다. 이러한 위험 요소는 주기적인 수동 관찰로는 일관되게 놓칠 수 있는 것들입니다.
한편, 버던틱스가 환경, 보건 및 안전(EHS) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 글로벌 기업 설문 조사에 따르면 기업의 57%가 이미 안전을 위해 컴퓨터 비전 및 비디오 분석 기술을 도입했거나 시범 운영하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 사후 대응식 모니터링에서 예측식 모니터링으로의 전환이 활발히 진행되고 있음을 보여줍니다.
이러한 변화를 이끄는 것은 기술 자체보다는 기술이 가능하게 하는 것, 즉 예측입니다. 이를 통해 조직은 피해가 발생하기 전에 직장에서 심각한 위험에 노출될 가능성을 파악하고 대처할 수 있습니다.
인간과 기계의 협업은 위험 관리의 핵심입니다.
산업 현장에서 AI는 일상적인 업무 환경의 현실 속에서 작동합니다. AI는 운영상의 제약, 생산 요구 사항, 그리고 복잡한 환경에 내재된 상충 관계를 이해하는 사람들과 함께 협력합니다.
효과적인 안전 시스템은 인간의 판단을 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 시의적절한 정보를 제공하고, 위험도가 높은 작업에서 인지 부하를 줄이며, 교대 근무 및 사업장 전반에 걸쳐 더욱 일관된 의사 결정을 가능하게 합니다. 협업이 원활하게 이루어지려면 시스템이 무엇을 관찰하고 그 결과가 어떻게 조치에 반영되는지에 대한 명확성이 필수적입니다.
명확한 역할 정의는 현장에서의 책임감을 유지시켜 줍니다. 그리고 이러한 환경에서의 결과는 신체적이고 즉각적이기 때문에, 신뢰는 일관된 성과와 운영 관행과의 일치를 통해 시간이 지남에 따라 얻어집니다.
인공지능에 대한 전 세계적인 논의는 대부분 디지털 애플리케이션에 집중되어 있습니다. 그러나 산업 환경은 인간과 기계가 물리적 공간을 공유하고 위험을 추상화할 수 없는 전혀 다른 맥락을 제시합니다.
세계경제포럼의 글로벌 라이트하우스 네트워크는 인공지능과 디지털 기술을 대규모로 도입한 시설들이 생산성과 지속가능성 측면에서 상당한 개선을 이룰 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 포럼 자체 연구에 따르면 대부분의 기업은 아직 이러한 접근 방식을 확대 적용할 준비가 되어 있지 않으며, 거버넌스, 인재 및 인프라 측면에서 중요한 장벽에 직면해 있습니다.
산업 현장에 AI를 도입하면 정책 논의만으로는 해결할 수 없는 실질적인 문제들이 발생합니다. 생산성 외에 AI의 영향은 어떻게 측정해야 할까요? 실제로 제조업체들은 고위험 노출 감소 및 아차사고 발생 빈도 감소를 통해 AI의 효과를 평가하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. 다양한 시설에 걸쳐 시스템을 어떻게 도입할 수 있을까요? 경험에 따르면 표준화된 관리 체계와 현지 상황에 맞춘 적용이 책임감 있는 규모 확장에 필수적입니다.
산업 현장에서 AI를 책임감 있게 확장하려면 단순히 야심만 품는 것으로는 부족합니다. 다양한 사업장, 지역, 규제 환경에 맞춰 조정할 수 있는 체계적인 거버넌스가 필수적입니다. 세계경제포럼(WEF)의 AI 거버넌스 얼라이언스 플레이북은 이러한 요구에 직접적으로 대응하여, 조직이 책임감 있는 AI 원칙을 실제 운영 단계로 나아가기 위한 9가지 실행 가능한 전략을 제시합니다. 여기에는 장기적인 AI 비전을 비즈니스 전략에 통합하는 것부터 체계적이고 상황별 맞춤형 위험 관리 접근법을 채택하는 것까지 포함됩니다.
제조업체에게 이러한 전략은 추상적인 것이 아닙니다. 이는 다양한 시설 네트워크에 AI를 배포하는 실질적인 현실과 직결되며, 이때 거버넌스는 표준을 유지할 만큼 일관성이 있어야 하고, 현지 상황을 고려할 만큼 유연해야 합니다. 데이터 거버넌스와 위험 평가를 위한 표준화된 프레임워크와 운영 수준에서 권한을 부여받은 AI 거버넌스 리더가 결합될 때, 조직은 책임성을 훼손하지 않고 규모를 확장할 수 있습니다.
초기 연구 결과는 이러한 접근 방식을 뒷받침합니다. 22개 제조 현장에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 작업장 안전을 강화한 Verdantix의 검증된 가치 전달(Verified Value Delivery) 연구에 따르면, 3년 동안 투자 대비 129%의 수익률을 달성했으며, 부상, 사망 및 가동 중단 감소를 통해 총 180만 달러의 이익을 창출했습니다. 이러한 결과는 AI 거버넌스를 처음부터 운영 관행에 통합할 때, 즉 사후 고려 사항이 아닌 핵심 요소로 다룰 때 어떤 결과가 나타나는지를 보여줍니다.
직장 안전은 전략적 역량이다.
미래지향적인 조직들은 안전을 단순한 법규 준수 의무가 아닌 전략적 역량으로 인식하기 시작했습니다. 안전한 작업 환경은 우수한 인재를 유치하고 유지하며, 운영 차질을 줄이고 지속적인 성과를 위한 환경을 조성합니다.
제조업처럼 인력 확보와 안정성이 전략적 우선순위인 분야에서 안전 투자는 혁신 및 장기 경쟁력과 점점 더 밀접하게 연관되고 있습니다. 응용 인공지능(AI)이 산업 현장에 더욱 통합됨에 따라 안전은 전략의 주변부에서 핵심으로 이동하고 있습니다.
다음 단계는 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아니라 위험 관리 방식을 재고하는 것입니다. 리더들은 응용 인공지능을 활용하여 인간의 판단력을 강화하고, 책임성을 높이며, 더욱 탄력적인 운영 체계를 구축할 기회를 갖게 됩니다.
이제 문제는 기술이 위험 및 안전 전략에 포함되어야 하는지 여부가 아니라, 산업을 운영하는 사람들을 지원하기 위해 기술을 어떻게 책임감 있게 활용할 수 있는지입니다.
라이선스 및 재출판
세계경제포럼(WEF)의 기사는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 공개 라이선스(Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Public License) 및 이용약관에 따라 재게시할 수 있습니다.
이 글에 표현된 견해는 전적으로 저자의 것이며 세계경제포럼의 공식적인 입장을 대변하는 것이 아닙니다.