제조 현장에 생성형 AI(Generative AI)를 도입하고도 변화가 체감되지 않는 대목이 있다. 질문에 대한 답은 매끄럽게 돌아오지만, ▲설계 변경 ▲검증 ▲제조 검토 등으로 이어지는 실제 프로젝트를 최종 종결(Sign-off) 짓는 힘이 없기 때문이다. 다쏘시스템이 올해 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’에서 정조준한 영역 중 하나도 여기다. 실제로 설계, 검증, 수정·승인, 생산 연계 주기를 맡는 ‘제품 개발 기술(Engineering)’ 조직은 실질적인 실행력 있는 AI를 갈망한다는 것. 쉽게 말해, 문장을 수려하게 다듬는 인공지능(AI) 작가가 아니라, 요구 조건에서 실행까지의 프로세스를 끝까지 매듭짓는 AI 해결사가 필요하다는 것이다. 현장이 마주한 병목은 '결정'과 '실행'의 단절에서 발생한다. 거대언어모델(LLM)이 텍스트의 확률적 조합에 능숙할지라도, 물리적 제약 조건을 통과해야 하는 엔지니어링의 연쇄 공정을 가동하기에는 한계가 명확하기 때문이다. 요구 사항 정리부터 모델 수정, 시뮬레이션 준비를 거쳐 의사결정과 제조 가능성 재확인으로 이어지는 이 과정을 줄여야만 생산성의 속
산업 특화 전문 지식·노하우와 물리 법칙 연결하는 에이전틱 인공지능(Agentic AI) 3종 최초 공개 지난해 지식·영감 동반자 ‘아우라(AURA)’ 공개 이어, 정합성 동반자 ‘레오(LEO)’, 검증 동반자 ‘마리(MARIE)’ 라인업 추가 “사용자 의도 파악 및 물리적 결과 시뮬레이션 지원하는 산업 월드 모델 구축” 다쏘시스템이 자사 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기반 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’상에서 산업 혁신과 운영 방식을 재정의하는 인공지능(AI) 기반 전문가 조수(Assistance) ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 선보였다. 가상 동반자는 설계 화면 안에서 사용자와 대화하며 정보를 찾고, 컴퓨터지원설계(CAD) 모델과 같은 설계도를 수정·변경하며, 시뮬레이션을 준비해 주는 AI 기술 접근법이다. '아우라'는 프로젝트 맥락과 요구 사항을 정리하고, '레오'는 형상·시뮬레이션·제조를 잇는 작업 순서를 제안하며, '마리'는 소재·규제·지속가능성 같은 과학 기반 의사결정을 돕는 역할을 맡는다. 구체적으로, 아우라는 내부·외부 지식을 모두 아우르는 설계 비서다. 사용자가 특정 조건에
생성형 AI(Generative AI)가 산업 현장으로 스며드는 속도는 빨라지고 있다. 하지만 정작 그 인공지능(AI) 방법론의 성패를 가르는 기준은 여전히 과거의 관행에 머물러 있는 것으로 분석된다. 현시점 산업 내 경쟁력의 핵심은 똑똑한 AI 모델 차용보다 더 높은 가치를 요구하고 있다. 현장 내 노하우를 어떤 방식으로 기록하고, AI 사용료를 어떤 예산으로 결재하며, 한 번 만든 결과물을 어떻게 복기해 활용할지가 관건이다. 이 가운데 설계·제조의 실질적인 생산성은 AI 알고리즘의 신묘함보다 ▲데이터 거버넌스 ▲학습 곡선 ▲과금 구조 등 현장 변수에서 먼저 결정된다. 이렇게 조직 경영의 새로운 접근법으로 떠오른 AI는 조직을 운영하는 데 핵심 시스템으로 거듭난 모양새다. 이 같은 전환점에서 업무 시스템을 새로 설계하지 못하는 조직은 똑똑한 AI를 도입하더라도, 실제 현장에서는 조금의 변화도 일으키지 못하는 정체 상태에 머물게 된다. 결국 AI 트렌드에서의 혁신점은 신기술 도입을 가로막는 조직 내의 구시대적 규칙을 얼마나 현실적으로 개선하느냐에 있다. 가상 동반자, 지식 자산을 실시간 의사결정 동력으로 바꾸는 전략 이달 1일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴
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