산업별 특화 AI 모델 구축하는 ‘Bottom-up 방식의 Vertical AI Agent’ 전략 내세워
세이지(SAIGE)의 박종우 대표가 지난 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 제조업의 AI 혁신 전략을 주제로 키노트 발표를 진행했다. 발표에서 박 대표는 제조 산업에 AI 기술을 적용할 때 발생하는 구조적 문제를 짚고, 이를 해결하기 위한 해법으로 'Vertical AI Agent' 기반 접근법을 제안해 눈길을 끌었다.
박 대표는 현재 제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유로 크게 세 가지를 꼽았다. 첫째는 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 동시에 요구하는 제조 현장의 특수성이다. 일반적인 AI 솔루션으로는 이같은 ‘엄격한 기준’을 만족시키기 어렵다는 설명이다. 둘째는 AI 학습에 필요한 유의미한 데이터, 즉 결함이나 사고 사례가 전체 데이터의 1% 미만에 불과하다는 점이다. 셋째는 AI 모델의 개발, 운영, 모니터링 등 전 과정에서 여전히 전문 인력에 대한 의존도가 높아 높은 운영 비용이 발생한다는 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 세이지가 제시한 전략은 산업별 특화 AI 모델을 구축하는 ‘Bottom-up 방식의 Vertical AI Agent’다. 박 대표는 “AI 도입이 현실화되기 위해서는 현장의 요구와 맥락을 정확히 이해하고 대응할 수 있는 에이전트가 필요하다”며, “이는 단순한 모델 학습을 넘어, 데이터 선별, 운영 자동화, 분석과 피드백을 통합적으로 수행할 수 있어야 한다”고 강조했다.
세이지는 이를 위해 AI의 각 요소 기술을 산업에 최적화하고, Vertical MLOps 체계를 기반으로 AI 모델의 운영을 자동화하는 한편, 산업 의사결정 단계까지 연결되는 지능형 에이전트로 진화시키고 있다. 발표에서는 AI 기반 로보틱스를 활용한 스마트 팩토리 구축, 실시간 품질 검사와 예측 유지보수를 위한 AI 시스템, 작업자 안전을 감시하는 AI 관제 기술, 그리고 인간과 AI의 협업 체계 등 실제 적용 시나리오도 함께 소개됐다.
박 대표는 “AI가 제조 산업에서 실질적인 효과를 내려면, 산업에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 맞춤형 접근이 필수”라며, “세이지는 기술이 아니라 산업을 중심에 둔 AI 전략으로 제조업의 새로운 패러다임을 만들어가고 있다”고 밝혔다.
이번 발표는 단순한 기술 소개를 넘어, 국내 제조업계가 마주한 AI 도입 현실을 직시하고, 산업 특화형 해법을 제시했다는 점에서 의미가 깊다. 세이지는 향후 다양한 제조 현장에 적용 가능한 에이전트 솔루션을 고도화해 나갈 계획이다.
헬로티 서재창 기자 |
