[기고] 생산성 가속화를 위한 산업 인텔리전스

[산업일보]
시장 지형이 빠르게 변화하는 한편 저성장 국면이 이어지고 있는 오늘날 산업 인텔리전스의 필요성이 부각되고 있다. 계속해서 복잡해지는 운영 환경에서는 작은 효율 개선만으로도 수익성을 높일 수 있는 만큼, 앞으로 비용 절감과 운영 최적화에 대한 압박은 더욱 강해질 것이다. 이제 ‘확장’보다 ‘효율’이 우선되는 시대다.

글로벌 차원의 재무 구조 재편을 피할 수 있는 유일한 시나리오는 생산성의 가속적 향상이다.

생산성 향상은 지정학적 리스크, 인력 부족, 넷제로 전환 등 거시적 과제를 해결하는 데 필요한 혁신과 회복탄력성을 만들어낼 수 있다. 이를 위해 기업은 디지털 전환, 운영 가시성 강화, 비즈니스 프로세스 재설계, 그리고 조직 간 개방적 커뮤니케이션을 통해 상시적인 고비용 환경에서도 수익을 창출할 수 있는 구조로 전환해야 한다.

이러한 방향성은 2026년을 관통하는 모든 메가트렌드에 공통적으로 적용된다. 이제 산업은 기존 기술과 솔루션을 활용해 경쟁력을 한 단계 끌어올리고, 향후 수년을 좌우할 기반을 마련해야 한다.

기후 리스크, 이제는 ‘운영 변수’

극단적 기후 현상은 더 이상 예외적인 사건이 아니다. 2025년 상반기 기후 관련 손실은 1천650억 달러에 달했으며, 기업 실적 발표에서도 ‘기후 회복탄력성’이 주요 키워드로 자리 잡고 있다.

선도 기업들은 이미 적응형 기술을 도입해 대응에 나서고 있다. 특히 물 부족 문제는 중요한 리스크로 부상하고 있다. 스페인의 재생에너지기업 악시오나(Acciona)는 운영 환경을 디지털로 복제해 생산성을 높이는 동시에 기후 오염에 따른 수질 변화를 정밀하게 분석하고 있다.

산불 역시 주요 리스크다. 미국 북서부 천연가스 유틸리티 회사 아비스타(Avista)는 수만개 데이터 소스를 기반으로 화재 위험을 실시간 분석하는 대시보드를 구축해, 필요 시 선제적으로 전력망을 차단함으로써 화재와 정전을 동시에 예방하고 있다.

전력망, 에너지 전환의 병목으로 부상

전 세계적으로 전력 격차가 높아지고 있다. 약 7억 3천만 명은 여전히 전기를 사용하지 못하는 한편 데이터센터를 중심으로 전력 수요는 급증하고 있으며, 2030년까지 현재 대비 두 배 증가할 것으로 전망된다.

기술 발전 속도와 달리, 인허가 지연 등의 이유로 최소 3천 GW 규모의 재생에너지 프로젝트가 지연되고 있다. 이는 약 20억 가구에 1년간 전력을 공급할 수 있는 수준이다.

이러한 상황에서 전력 기업은 ‘최적화’를 핵심 전략으로 삼아야 한다. 캐나다 국영기업인 온타리오 발전 회사(Ontario Power Generation)는 이를 통해 2년간 400만 달러를 절감했다. 산업 전반 역시 ‘적은 자원으로 더 많은 성과’를 내는 방향으로 전환해야 하며, 자체 재생에너지 도입도 중요한 과제로 부상하고 있다.

공급망 재편, 산업 구조를 흔들다

지정학적 리스크는 제조, 화학, 자동차 등 전 산업의 공급망을 재편하고 있다. 멕시코는 이미 대미 무역에서 15.4% 비중을 차지하며 중국(13.9%)을 앞질렀다. 기업의 33%는 니어쇼어링 또는 온쇼어링 전략을 추진 중이며, 78%는 무역 불확실성을 가장 큰 리스크로 꼽고 있다.

이제 기업은 수십 년간 유지해온 공급망 구조를 재설계해야 한다. 이 과정에서 산업용 소프트웨어는 관세 시나리오, 리스크 분석, 물류 비용 등을 실시간으로 제공하며 의사결정을 지원한다.

결과적으로 인간과 기술이 협업하는 새로운 운영 모델이 등장하고 있으며, 기업은 보다 빠르게 공급망을 재구성하고 미래의 인간-기계 협업 환경에 대비할 수 있게 된다.

AI, 전 산업을 재편하는 핵심 변수

AI는 더 이상 기대 단계가 아닌 실질적인 도입 단계에 들어섰다. 중기적으로 약 15조7천억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상되며, 이미 88%의 기업이 최소 한 개 이상의 기능에서 AI를 활용하고 있다.

2026년 말까지 기업 애플리케이션의 약 40%는 AI 에이전트를 포함하게 될 것으로 전망되고 있다.

AI의 효과는 활용 방식과 데이터 품질, 그리고 인간의 해석에 따라 달라진다. 대표적인 활용 사례는 예지보전과 품질 관리다. 소비재 기업 헨켈(Henkel)의 경우 운영 데이터 기반 AI 분석을 통해 연간 800만 유로, 누적 3천700만 유로의 가치를 창출했다.

인력 부족, 구조적 문제로 고착화

인구 구조 변화와 산업 변화는 구조적인 인력 부족을 초래하고 있다. 미국 제조업은 2033년까지 약 190만 개의 일자리가 채워지지 않을 것으로 예상된다.

특히 AI, 사이버보안, 디지털 역량 등 기술 분야 수요는 향후 5년간 급증할 전망이다. 재생에너지, 광업, 에너지 산업 역시 숙련 인력 부족 문제를 겪고 있다.

이러한 상황에서 해법은 명확하다. 인력 자체를 늘리기보다, 생산성을 극대화해야 한다. 디지털 플랫폼을 통해 유지보수 지원, 현장 교육, 자동 품질 검사, 퇴직 인력의 지식 전수 등을 구현하는 것이 핵심이다. 실제로 펜실베니아의 세워드 발전소(Seward Power Generation)는 디지털 시뮬레이터를 활용해 교육 시간을 단축하고 운영 효율을 개선하고 있다.

‘사후 대응’에서 ‘선제 대응’으로

이 모든 변화의 중심에는 하나의 공통된 흐름이 있다. 엔드투엔드 데이터 가시성과 AI를 기반으로 산업용 소프트웨어는 단순한 분석 도구를 넘어, 실제 운영을 주도하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 이 과정에서 인간의 판단은 대체되는 것이 아니라, 더욱 강화된다.

앞으로 산업 환경은 비선형적이고, 가속화되며, 변동성이 크지만 동시에 긴밀하게 연결된 형태로 전개될 것이다. 이러한 환경에서 성공하는 기업은 단순히 더 많은 데이터를 보유하거나 더 정교한 자동화를 구축한 기업이 아니다.

서로 단절된 시스템을 통합하고, 지속적으로 학습하고 적응하는 ‘지능형 운영 체계’를 구축한 기업이 결국 경쟁 우위를 확보하게 될 것이다.

기고=킴 쿠스토(Kim Custeau) 아비바 포트폴리오 관리 수석 부사장

※ 외부 기고 및 칼럼 등은 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다.

< >