산업부·과기정통부, 제조 AI 개발 확대하며 숙련공 지식 디지털 전환 추진

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Dan Blystone

20.07.2026

산업부·과기정통부, 제조 AI 개발 확대하며 숙련공 지식 디지털 전환 추진 — 제조AI로 지식혁신

베이비붐 세대 숙련공의 은퇴가 빨라지면서 제조 현장에서 축적된 기술과 노하우를 어떻게 보존할지가 산업 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 정부는 제조 암묵지를 AI 학습 자산으로 전환하는 사업과 피지컬 AI 선도기술 개발에 나서며 현장 지식의 디지털화를 서두르고 있다.

하이라이트

산업통상자원부는 제조 암묵지 기반 AI 모델 개발 30개 과제 선정, 과기정통부는 340억 원 피지컬 AI 사업을 본격 착수했다.
포스코와 한화오션 등 주요 기업들이 숙련공의 암묵지와 동작 데이터를 AI와 로봇에 체계적으로 디지털 자산화하는 활동을 강화하고 있다.
대졸 이상 실업자 수가 올해 2분기 48만1,000명으로 5년 만의 최대치를 기록하면서 AI 전환은 고용·채용 구조 변화와 맞물리고 있다.

제조 현장 지식의 AI 전환

서울경제 보도에 따르면 산업통상자원부는 제조 암묵지 기반 AI 모델 개발사업에 30개 과제를 선정했고, 과학기술정보통신부는 340억 원 규모의 피지컬 AI 선도기술 개발사업에 착수했다. 이번 움직임은 숙련공 고령화로 생산 현장의 핵심 기술이 단절될 수 있다는 우려에 대응해, 사람의 경험을 데이터와 AI 모델로 이전하려는 시도로 해석된다.

기업들도 현장 경험의 디지털 자산화에 속도를 내고 있다. 포스코는 숙련 기술자를 '포스코 명장'으로 선정해 암묵지를 체계적으로 축적하는 방안을 추진하고 있고, 한화오션은 작업자 동작 데이터를 로봇에 학습시키는 피지컬 AI 실증에 나서고 있다.

업계에서는 숙련공의 역할을 단순한 데이터 제공자로 한정하기보다 AI 훈련과 검증을 맡는 교관으로 재정의해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이는 제조 AI의 정확도와 현장 적용성을 높이기 위해 사람의 경험을 구조화된 방식으로 반영해야 한다는 문제의식과 맞닿아 있다.

제조 경쟁력과 고용 구조에 미칠 영향

숙련공의 암묵지를 AI로 전환하는 정책은 단순한 기술 개발을 넘어 국내 제조업의 생산성 방어와 기술 전승 체계 재편으로 이어질 가능성이 있다. 특히 로봇, 자동화, 반도체, 첨단 제조 분야에서 현장 데이터의 중요성이 커지는 상황에서 한국 제조업은 축적된 작업 경험을 경쟁 우위 요소로 활용할 수 있게 된다.

다만 AI 확산은 고용 시장의 구조 변화와도 동시에 맞물린다. 같은 브리핑에 따르면 올해 2분기 대졸 이상 실업자는 48만1,000명으로 코로나19 이후 5년 만의 최대치를 기록했고, 기업들의 경력직 선호와 수시채용 확대 속에 신입 채용 축소가 구조적 현상으로 굳어지고 있다는 진단이 나온다.

결국 제조업의 AI 전환은 숙련공의 경험을 보존하는 한편, 현장 인력의 역할을 재설계하는 방향으로 전개되고 있다. 산업계는 기술 단절을 막기 위한 지식 이전 체계와 함께, AI 시대에 맞는 교육·채용 구조를 동시에 마련해야 하는 과제를 안고 있다.

우리 매체는 앞서 제조업의 AI 전환이 데이터 축적을 넘어 숙련공의 현장 노하우(암묵지)를 얼마나 빠르게 디지털화하느냐에 달려 있다는 점을 짚었습니다. 숙련 인력의 고령화와 청년층 유입 감소로 기술 전수 기반이 약해지는 가운데, 제조 AI 도입·전담 인력 보유 기업 비중이 매우 낮아 정책 지원과 현장 적용 사이의 간극을 메우는 과제가 부각됐습니다.

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