건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 있다.

“아이디어와 기술이 있어도 자금도 없고 일할 장소도 없다. 스타트업 선배들의 조언을 들을 수 있으면 큰 도움이 될 텐데.” 5인조 가상(버추얼) 아이돌그룹 플레이브(PLAVE)가 창업 과정에서 고민하는 청년들을 위한 서울시의 창업지원 사업을 소개하는 영상이 29일 유튜브에서 공개됐다. 앞서 서울시는 플레이브를 지난 8월 ‘스타트업 서울 홍보대사’ 1호로 위촉했다. 위촉 기간은 2027년 8월까지다. 이번 영상에서 플레이브는 인공지능(AI)이나 바이오, 환경, 자율주행 등 첨단 기술을 갖춘 스타트업의 대표로 등장해 청년들의 창업 도전을 응원한다. 아이디어와 기술력이 있지만 자금, 사무공간 등이 부족한 예비 창업자와 초기 스타트업은 창업지원 종합포털 ‘스타트업 플러스’에서 필요한 지원을 확인할 수 있다. 내년 1월부터 시청사 외벽전광판이나 10개 지하철 역사 미디어보드, 시 유관시설 100여개 모니터에서도 영상을 볼 수 있다. 내년 상반기에는 서울 시내 아파트 엘리베이터 TV 등에도 영상이 송출된다. 주용태 서울시 경제실장은 “시는 공덕·마곡엠플러스·성수·창동 4대 창업허브를 포함한 20여개 창업지원 시설에서 입주공간과 자금, 멘토링 등을 제공하고 있다”고 밝혔다.

경북 경주시가 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 스마트 교통시스템을 도입해 실질적인 효과를 거두고 있다. 경주시는 올해 APEC 정상회의를 개최하면서 지능형교통시스템(ITS)과 자율주행 교통서비스를 집중 운영해 교통체계 개선과 미래 기술 실증 성과를 입증했다고 29일 밝혔다. ITS는 신호제어와 교통정보 수집·분석, 교통안전 시설에 정보통신기술(ICT)을 접목한 첨단 교통체계다. 한국지능형교통체계협회의 효과 분석 결과 대상 구간(28.6㎞) 평균 통행속도는 약 17% 향상됐고, 평균 통행시간은 약 12분 단축됐다. 연간 편익은 약 12억 원으로 산출됐다. 보행자 감응신호, 스마트 횡단보도, 보행자 주의 알림 시스템을 구축해 보행자 안전도 함께 개선했다. 보문관광단지 일원을 순환하는 대형 자율주행 버스(A형)와 중·소형 자율주행 셔틀(ROii, B형)도 투입해 미래 교통기술을 함께 실증했다. 최근까지 약 1300회 운행하며 누적 탑승객 2900여 명을 기록했다. 주낙영 경주시장은 “앞으로도 ITS 기본계획 2030을 바탕으로 자율주행과 UAM(도심항공교통)을 대비한 차세대 스마트 교통 시스템을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

서울 한강공원에 자율주행 로봇 통행이 허용되고, 장애인의 아파트 특별공급 청약도 간편해진다. 서울시는 한강공원 자율주행 로봇 통행 허용 등 4건의 규제 철폐를 내년 상반기 중 추진한다고 28일 밝혔다. 시가 추진하는 규제 철폐는 한강공원 자율주행 로봇 통행 허용, 장애인 주택 특별공급 기관추천 신청방법 개선, 장애인 시설 종사자 인권 교육 개선, 수도 요금 카드 자동이체 개선 등이다. 시는 먼저 ‘서울시 한강공원 보전 및 이용에 관한 기본 조례’를 개정해 한강공원에 자율주행 로봇의 통행을 허용하는 근거를 마련한다. 이렇게 되면 자율주행 로봇을 활용해 한강공원 순찰·청소·안내 등의 서비스를 제공할 수 있다. 시 관계자는 “최근 도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 시행령이 개정됐지만 한강공원은 별도 조례로 관리돼 조례 개정이 필요하다”고 설명했다. ‘장애인 주택 특별공급 기관추천’도 내년 안에 온라인 신청이 가능해진다. 이제까지 장애인이 아파트 특별공급 기관추천을 받기 위해선 본인 혹은 대리인이 직접 동 주민센터 등을 방문해야 했다. 시는 장애인 주간 이용·단기 거주 시설에서 일하는 종사자들이 필수로 이수해야 하는 인권 교육을 비대면으로도 가능하도록 개선한다. 또 기존에 인터넷·모바일 앱·보이는 ARS를 통해서만 할 수 있었던 ‘수도 요금 카드 자동이체 신청·해지’도 내년 상반기 중 8개 수도사업소에 직접 방문해 신청할 수 있도록 개선한다. 이는 어르신 등 디지털 취약계층을 배려한 조치다.

LG에너지솔루션이 이달에만 지난해 매출액 절반 규모의 배터리 공급 계약 해지를 공시하자 배터리 업계 전반에서 우려가 커지고 있다. 전기차 수요를 끌어올릴 혁신 요인이 부족하고 대안 수요처로 거론되던 에너지저장장치(ESS) 시장의 성장률이 예상보다 더딜 수 있다는 분석도 나온다. LG에너지솔루션은 지난 26일 미국 배터리팩 제조사 FBPS와 3조 9000억원 규모의 전기차 배터리 공급 계약을 해지한다고 공시했다. 지난 17일에 미국 포드가 해지한 계약(9조 6000억원)을 합하면, 지난해 매출액(25조 6200억원)의 절반이 넘는 13조 5000억원 규모의 전기차 배터리 공급 계약이 취소됐다. 업계는 전기차 캐즘(일시적 수요 정체) 등에 따른 완성차 기업들의 생산 전략 변경으로 계약 해지가 이어질 수 있다고 우려한다. 미국 순수전기차 판매량은 지난 10월 전기차 구매 보조금 정책 폐지와 맞물려 10만대 이하로 급감했다. 구체적으로는 지난 8월과 9월에 14만대를 유지하다 10월에 6만 9000대, 11월에 6만 5000대로 떨어졌다. 이는 전년 동월 대비 각각 29.1%, 43.0% 감소한 수치다. FBPS와 포드는 전기버스와 전기트럭 등의 개발 계획을 접었다. 전기차 수요를 끌어올릴 혁신 요인도 부족한 상황이다. 최근 테슬라의 완전자율주행 기능에 대해 관심이 높지만 테슬라 자체 수요 증가로만 이어지고 전기차 전반으로 확산되지 못했다. 오히려 자율주행 기능이 아직은 복잡한 교통 상황에서 주행 오류를 범하면서 외려 전기차 수요 견인에 걸림돌이 된다는 시각도 있다. 전기차 수요를 대체할 ESS 시장도 낙관적이지만은 않다. 미국 에너지청에 따르면 올해 미국 ESS 신규 발전 용량은 지난해 신규 용량(11.3GW)과 비교해 50.4% 증가한 17GW로 예측된다. 하지만 내년 신규 용량은 현 설비 구축 상황 등을 고려했을 때 올해 대비 20% 증가한 20.4GW에 그칠 전망이다. 최문선 한국투자증권 연구원은 “ESS 배터리 수요 증가율도 둔화할 수 있다”며 “전기차 부진을 만회할 거란 시장의 기대가 실현되지 않을 수 있다”고 전망했다.

미국 일부 도시에서 운행 중인 무인 자율주행 택시가 오류로 멈출 경우, 사람이 현장에 출동해 직접 문제를 해결하는 일명 ‘인간 구조대’가 새로운 일자리로 주목받고 있다. 25일(현지시간) 워싱턴포스트(WP)는 구글에서 운영하는 로보택시 웨이모가 견인업체 혼크(honk)와 계약을 맺고, 로보택시가 멈췄을 때 사람이 직접 출동해 문제를 해결하는 방식으로 운영하고 있다고 보도했다. 로보택시는 승객 하차 후 문이 완전히 닫히지 않거나 안전벨트가 문에 끼면 센서가 이를 이상 상황으로 인식해 즉시 정차한다. 또 충전소에 도착하지 못해 배터리가 방전되는 경우에도 차량은 더 이상 움직이지 않는다. 차량에는 수동 운전 장치가 없어, 이런 상황에서는 외부에서 직접 조치를 취하거나 견인이 필요하다고 알려졌다. 사람이 직접 출동해 문을 닫는 등 간단한 조치에는 건당 20달러(약 2만9000원) 이상이 지급된다. 차량 견인이 필요한 경우 보수는 60~80달러(약 8만7000원~11만6000원) 수준이다. 웨이모 측은 “차 문이 닫히지 않아 운행이 불가한 문제는 자주 발생하지 않는다”며 “승객 안내 강화와 탑승 및 하차 절차 개선을 검토 중”이라고 밝혔다. 전문가들은 자동화가 인간 노동을 완전히 대체하지는 못한다는 걸 보여준다고 분석했다. 게오르기오스 페트로풀로스 미국 서던캘리포니아대 교수는 “자율 시스템이 효율적이고 안전하게 작동하도록 보완하는 역할로서 인간 노동의 형태가 바뀌고 있다”고 말했다. 한편 웨이모는 차량 문이 자동으로 열리고 닫히는 슬라이딩 도어를 적용한 차량을 샌프란시스코에서 시험하고 있다고 전해졌다.

미국 일부 도시에서 운행 중인 무인 자율주행 택시가 오류로 멈출 경우, 사람이 현장에 출동해 직접 문제를 해결하는 일명 ‘인간 구조대’가 새로운 일자리로 주목받고 있다. 25일(현지시간) 워싱턴포스트(WP)는 구글에서 운영하는 로보택시 웨이모가 견인업체 혼크(honk)와 계약을 맺고, 로보택시가 멈췄을 때 사람이 직접 출동해 문제를 해결하는 방식으로 운영하고 있다고 보도했다. 로보택시는 승객 하차 후 문이 완전히 닫히지 않거나 안전벨트가 문에 끼면 센서가 이를 이상 상황으로 인식해 즉시 정차한다. 또 충전소에 도착하지 못해 배터리가 방전되는 경우에도 차량은 더 이상 움직이지 않는다. 차량에는 수동 운전 장치가 없어, 이런 상황에서는 외부에서 직접 조치를 취하거나 견인이 필요하다고 알려졌다. 사람이 직접 출동해 문을 닫는 등 간단한 조치에는 건당 20달러(약 2만9000원) 이상이 지급된다. 차량 견인이 필요한 경우 보수는 60~80달러(약 8만7000원~11만6000원) 수준이다. 웨이모 측은 “차 문이 닫히지 않아 운행이 불가한 문제는 자주 발생하지 않는다”며 “승객 안내 강화와 탑승 및 하차 절차 개선을 검토 중”이라고 밝혔다. 전문가들은 자동화가 인간 노동을 완전히 대체하지는 못한다는 걸 보여준다고 분석했다. 게오르기오스 페트로풀로스 미국 서던캘리포니아대 교수는 “자율 시스템이 효율적이고 안전하게 작동하도록 보완하는 역할로서 인간 노동의 형태가 바뀌고 있다”고 말했다. 한편 웨이모는 차량 문이 자동으로 열리고 닫히는 슬라이딩 도어를 적용한 차량을 샌프란시스코에서 시험하고 있다고 전해졌다.

정의선 현대자동차그룹 회장이 24일 직접 자율주행 차량을 시승해 관련 기술을 점검했다. 격전지인 미국에서 ‘상위 4개 업체’(빅4)로 인정받은 것을 기반으로 테슬라 등과 미래차 경쟁에 나서기 위해 자율주행 기술 지원에 집중하겠다는 취지로 풀이된다. 정 회장은 이날 오전 경기 성남시 판교의 자율주행·소프트웨어 전담 자회사인 ‘포티투닷’ 본사를 방문해 아이오닉6 기반 연구용 차에 탑승한 뒤 자율주행 시연에 나섰다. 정 회장 등을 태운 여러 대의 차량은 약 30분간 판교 일대 도로를 주행한 뒤 복귀했다. 해당 차량에는 인지, 판단, 제어까지 전 과정을 인공지능(AI) 모델로 처리하는 E2E 기반 자율주행 시스템이 적용됐다. 정 회장은 시승 후 개발 성과를 격려하며 “적극적인 지원을 지속해 나가겠다”고 말했다. 정 회장이 포티투닷을 찾은 것은 지난 5일 송창현 전 첨단차플랫폼(AVP)본부장(사장)이 물러난 이후 처음이다. 포티투닷은 내년에 소프트웨어중심차(SDV) 페이스카 개발을 시작으로 2027년 양산 차에 해당 기술을 적용하겠다는 구상을 갖고 있다. 미국 시장조사업체 콕스오토모티브는 현대차그룹의 올해 미국 시장 점유율을 지난해(10.7%)보다 0.6%포인트 늘어난 11.3%로 전망하며 GM(17.3%), 도요타(15.5%), 포드(13.4%)와 함께 ‘상위 4개 업체’로 처음 명시했다. 현대차그룹이 미국 시장에서 3년 연속 4위를 기록하면서 이제 판매량뿐 아니라 미국 시장 판도를 움직이는 핵심 기업으로 인정받은 셈이다. 하지만 최근 테슬라가 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있는 감독형 자율주행(FSD) 기술을 내놓으며 위기감이 엄습했다. 테슬라는 카메라와 인공지능(AI)을 기반으로 복잡한 하드웨어 의존도를 최소화했고, FSD는 필요시 업데이트를 통해 기능을 개선하고 진화하는 등 확장성이 뛰어나다. 반면 현대차는 운전자가 즉각 개입해야 하는 수준의 자율주행 기술을 상용화한 단계로, 운전대에서 손을 떼는 기술은 아직 실증·개발 단계에 있다. 고속도로 등에서 테슬라와의 격차는 미미하나, 복잡한 도심 주행은 상대적으로 기술 성숙도가 낮다는 평가도 있다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “현대차가 노력하면 앞으로 1년 반에서 2년내에 따라잡을 수 있을 것”이라고 전망했다. 현대차는 이날 정보통신기술(ICT) 담당 진은숙 부사장을 현대차 최초의 여성 사장으로 승진 발령했다. 현대차그룹의 소프트웨어 전문기업 현대오토에버는 류석문 전무를 신임 대표이사로 임명·내정했다. 이 역시 기술 중심 경영을 강화하려는 포석이다.

정의선 현대자동차그룹 회장이 24일 직접 자율주행 차량을 시승해 관련 기술을 점검했다. 격전지인 미국에서 ‘상위 4개 업체’(빅4)로 인정받은 것을 기반으로 테슬라 등과 미래차 경쟁에 나서기 위해 자율주행 기술 지원에 집중하겠다는 취지로 풀이된다. 정 회장은 이날 오전 경기 성남시 판교의 자율주행·소프트웨어 전담 자회사인 ‘포티투닷’ 본사를 방문해 아이오닉6 기반 연구용 차에 탑승한 뒤 자율주행 시연에 나섰다. 정 회장 등을 태운 여러 대의 차량은 약 30분간 판교 일대 도로를 주행한 뒤 복귀했다. 해당 차량에는 인지, 판단, 제어까지 전 과정을 인공지능(AI) 모델로 처리하는 E2E 기반 자율주행 시스템이 적용됐다. 정 회장은 시승 후 개발 성과를 격려하며 “적극적인 지원을 지속해 나가겠다”고 말했다. 정 회장이 포티투닷을 찾은 것은 지난 5일 송창현 전 첨단차플랫폼(AVP)본부장(사장)이 물러난 이후 처음이다. 포티투닷은 내년에 소프트웨어중심차(SDV) 페이스카 개발을 시작으로 2027년 양산 차에 해당 기술을 적용하겠다는 구상을 갖고 있다. 미국 시장조사업체 콕스오토모티브는 현대차그룹의 올해 미국 시장 점유율을 지난해(10.7%)보다 0.6%포인트 늘어난 11.3%로 전망하며 GM(17.3%), 도요타(15.5%), 포드(13.4%)와 함께 ‘상위 4개 업체’로 처음 명시했다. 현대차그룹이 미국 시장에서 3년 연속 4위를 기록하면서 이제 판매량뿐 아니라 미국 시장 판도를 움직이는 핵심 기업으로 인정받은 셈이다. 하지만 최근 테슬라가 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있는 감독형 자율주행(FSD) 기술을 내놓으며 위기감이 엄습했다. 테슬라는 카메라와 인공지능(AI)을 기반으로 복잡한 하드웨어 의존도를 최소화했고, FSD는 필요시 업데이트를 통해 기능을 개선하고 진화하는 등 확장성이 뛰어나다. 반면 현대차는 운전자가 즉각 개입해야 하는 수준의 자율주행 기술을 상용화한 단계로, 운전대에서 손을 떼는 기술은 아직 실증·개발 단계에 있다. 고속도로 등에서 테슬라와의 격차는 미미하나, 복잡한 도심 주행은 상대적으로 기술 성숙도가 낮다는 평가도 있다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “현대차가 노력하면 앞으로 1년 반에서 2년내에 따라잡을 수 있을 것”이라고 전망했다. 현대차는 이날 정보통신기술(ICT) 담당 진은숙 부사장을 현대차 최초의 여성 사장으로 승진 발령했다. 현대차그룹의 소프트웨어 전문기업 현대오토에버는 류석문 전무를 신임 대표이사로 임명·내정했다. 이 역시 기술 중심 경영을 강화하려는 포석이다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

서울시의회 교통위원회 부위원장 김성준 의원(금천구 제1선거구, 더불어민주당)이 발의한 ‘서울시 모빌리티 혁신 및 활성화 지원 조례안’이 제333회 서울시의회 정례회 제5차 본회의를 통과했다. 이번 조례 제정으로 서울시는 급변하는 교통·이동 환경 변화에 대응하고, 미래 모빌리티 산업과 시민 이동권을 함께 아우르는 정책 추진의 제도적 토대를 갖추게 됐다. 최근 자율주행, 공유 모빌리티, 플랫폼 기반 이동 서비스 등 새로운 교통수단이 빠르게 확산되고 있으나, 제도와 정책은 이를 충분히 뒷받침하지 못한다는 지적이 지속돼 왔다. 이번 조례는 이러한 한계를 보완하고, 기술 혁신과 공공성·안전성을 균형 있게 담아내기 위해 마련됐다. 조례의 주요 내용은 ▲모빌리티 혁신 및 활성화를 위한 기본계획 수립 ▲신기술·신서비스 실증 및 시범사업 지원 ▲민관 협력체계 구축 ▲이용자 보호 및 안전 확보 ▲모빌리티 산업 육성을 위한 행정·재정적 지원 근거 마련 등이다. 이를 통해 서울시는 단순한 교통수단 관리 차원을 넘어, 도시 전반의 이동체계를 종합적으로 설계·지원할 수 있는 기반을 확보하게 된다. 김 의원은 “모빌리티는 교통을 넘어 시민의 일상과 도시의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며, “이번 조례는 기술 발전의 속도를 따라가는 데 그치지 않고, 시민 안전과 공공성을 중심에 둔 서울형 모빌리티 정책의 출발점이 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 현장의 변화와 시민의 요구를 면밀히 살피며, 서울이 미래 교통과 모빌리티 혁신을 선도하는 도시로 나아갈 수 있도록 제도 개선과 정책 점검을 지속해 나가겠다”고 덧붙였다. 한편, 이번 조례는 공포 후 즉시 시행될 예정으로, 서울시의 모빌리티 정책이 제도적 논의를 넘어 본격적인 실행 단계에 들어가게 된다.

삼성전자가 독일의 자동차 부품 대기업인 ZF로부터 ‘첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 사업’을 인수하며 적극적으로 전장 사업 확대에 나섰다. 삼성전자는 23일 전장·오디오 자회사 하만을 통해 ZF의 ADAS 사업을 15억 유로(약 2조 6000억원)에 인수한다고 밝혔다. 2017년 하만을 인수한 지 8년 만의 사업 확장이다. 인수 절차는 내년에 마무리된다. ADAS는 인지·판단·제어 3단계에 걸쳐 운전 과정을 안전하게 보조해주는 첨단 기술이다. 카메라와 센서를 통해 차선, 앞차와의 거리, 보행자 등을 인지하고 상황을 예측한다. 충돌을 감지해 자동으로 차량에 제동을 거는 자동 긴급 제동 시스템(AEB), 앞차와의 간격을 유지하며 시스템으로 속도를 조절하며 주행하는‘어댑티브 크루즈 컨트롤’(ACC), 원격 스마트주자 보조(RSPA), 후측방 충돌방지 보조(BCA) 등의 편의 기능이 모두 ADAS에 해당한다. ADAS 분야에서 25년 이상의 업력이 있는 ZF는 글로벌 ADAS 스마트 카메라 업계 1위다. 하만은 이번 인수로 차량용 전방카메라와 ADAS 컨트롤러 등 핵심 ADAS 기술과 제품을 안정적으로 확보하는 동시에 ADAS 시장에 본격 진출하게 된다. 하만의 전장 제품과 삼성전자의 모바일, TV, 가전 분야 기술 및 스마트폰, 스마트홈, 스마트카 등을 하나의 생태계로 이어 ‘인공지능(AI) 기반 초연결 모빌리티 경험’을 제공하겠다는 게 삼성전자의 구상이다. 손영권 하만 이사회 의장은 “이번 인수는 모빌리티 산업의 전환을 이끄는 하만의 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에 미래 모빌리티에 대한 삼성전자의 장기적 의지를 분명히 보여주는 계기가 될 것”이라고 말했다.

강기정 시장이 올해 군공항 이전 등 광주의 해묵은 난제들을 해결한 여세를 몰아 2026년을 ‘부강한 광주’ 원년으로 삼겠다는 비전을 제시했다. 강 시장은 23일 시청 중회의실에서 송신년 기자회견을 열고, 올해 시정 성과와 내년도 시정 방향을 설명했다. 강 시장은 “인공지능(AI)-미래차-반도체를 삼각 축으로 미래산업을 키우고, 그 성과를 산업 전반으로 확산시켜 이재명 정부와 함께 ‘부강한 광주’의 새 지평을 열겠다”고 밝혔다. 그는 올 한 해 동안 광주에서의 펼쳐졌던 결정적인 순간들을 사진과 함께 소개하며 민주주의 수호, 해묵은 지역현안 해결, 도시 변화, 미래 비전에 이르기까지 시정 전반의 메시지를 압축적으로 설명했다. 강 시장은 “광주는 위기의 순간마다 민주주의를 지켜온 도시”라며 계엄 당일부터 탄핵정국을 거쳐 전국 최고 투표율로 새로운 국민주권정부 탄생을 이끈 ‘다른 도시와 달랐던 광주의 한 해’를 돌아봤다. 지난 17일 광주에서 열린 ‘군공항 이전 6자 협의체’를 통해 18년 묵은 난제였던 광주 군공항 이전 문제의 매듭을 푼 강 시장은 ‘통합공항미래도시본부’를 신설하는 등 조직을 정비, 민·군 통합공항 이전을 속도감 있게 추진하겠다고 밝혔다. 또 248만평의 종전부지와 11만평 규모의 마륵동 탄약고 부지를 개발해 광주의 미래 100년을 설계하겠다는 복안도 제시했다. 강 시장은 특히 올해 ‘더현대 광주’ 착공식이 열린데 이어 ‘어등산 스타필드’도 인허가 관련 행정절차에 속도를 내는 등 ‘복합쇼핑몰 조성 사업’이 본격화하고 있다고 설명하고, 지역 상권과 동반 성장을 적극 지원하겠다는 방침을 밝혔다. 강 시장은 ‘인공지능과 미래차, 반도체’ 삼각축을 중심으로 미래산업을 육성하고, 그 성과가 기존 주력산업 전반으로 확산되는 선순환 구조를 만들겠다는 구상을 제시했다. 이를 위해 내년부터 ▲1조원 규모의 ‘국가NPU전용 컴퓨팅센터’ 설립 ▲6000억원 AX실증밸리 사업 ▲2조5000억원 규모의 ‘AI모빌리티신도시 조성사업’을 본격 추진한다고 설명했다. 이와 함께 ▲국비 617억원을 투입해 ‘자율주행차 200대’가 도심 곳곳을 누비는 자율주행 실증사업 ▲‘대한민국 반도체 첨단 패키징 기지’ 조성도 병행해 광주를 ‘규제프리 실증도시’로 도약시키겠다는 계획도 내놓았다. 강 시장은 “민주주의를 지키고, 해묵은 난제를 해결해 온 광주가 이제는 부강한 광주가 되도록 시정을 흔들림 없이 추진하겠다”고 말했다.

LG이노텍이 자사의 핵심 사업 역량인 ‘광학 기술’을 접목한 사회공헌 활동을 전개하고 있다. 단순 기부에서 벗어나 업(業)의 특성과 사회적 가치를 연결해 지원 효과를 극대화한다는 전략이다. LG이노텍은 올해 대표 사회공헌 브랜드인 ‘아이 드림 업(Dream Up)’을 강화했다고 23일 밝혔다. 스마트폰과 로봇의 눈 역할을 하는 카메라 모듈 및 광학 사업의 특성을 반영해 아이(Kids)의 꿈을 세워준다는 중의적 의미를 지닌 활동이다. 핵심 사업인 ‘아동·청소년 실명 예방 사업’은 의료 사각지대에 놓인 아이들을 향한다. LG이노텍은 지난 3월 한국실명예방재단과 손잡고 취약지역 아동에게 안과 검진과 수술비 전액을 지원 중이다. 올해만 약 400명의 아동이 혜택을 받았다. 미래 인재 육성을 위한 교육 지원도 탄탄하다. 2011년부터 이어온 ‘주니어 소나무 교실’은 초등학생들에게 반도체, 자율주행 등 첨단 소재·부품 기술을 직접 체험하게 하는 교육 프로그램이다. 현재까지 누적 참가자만 1만 6000명을 돌파했다. 단순 교육에 그치지 않고 환경 개선에도 힘을 보탰다. 돌봄 기관의 낡은교실을 개보수하고 학습 기자재를 지원하는 등 지금까지 53개소, 1900여명의 학습 환경을 쾌적하게 바꿨다. 이런 행보는 대외적 평가로도 이어지고 있다. LG이노텍은 올해 보건복지부 주관 ‘지역사회공헌인정제’ 대상 기업으로 6년 연속 선정됐으며, 지난해에는 ‘대한민국 나눔국민대상’ 보건복지부 장관 표창을 받았다. 조백수(상무) LG이노텍 경영지원담당은 “LG이노텍의 사회공헌은 ‘미래세대 키움’이라는 명확한 가치 아래 운영된다”며 “우리의 미래인 아동과 청소년들이 건강한 환경에서 꿈을 펼칠 수 있도록 복지 증진 활동을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 강조했다.