AI 벤치마크 점수가 높다고 해서 기업 생산성이 실제로 오르는 것은 아니다. 마키나락스는 2026년 9월 3일 서울 웨스틴 조선 파르나스에서 산업 AI 컨퍼런스 'ATTENTION 2026'을 열고, 생성형 AI 이후 다음 단계로 '피지컬 AI'를 제시하며 이 같은 문제의식을 공유했다. 이날 오전 키노트는 마키나락스, KAIST, 한국앤컴퍼니그룹, HD현대, 디바이스 인사이트가 맡았고, 오후에는 AI OS·산업 AI·국방 AI 등 3개 트랙에서 15개 세션이 진행됐다. 행사장에는 AI 반도체, AI 인프라, 산업 AI 솔루션 전시도 함께 마련됐다.
AI는 발전하는데, 생산성은 왜 그대로인가
윤성호 마키나락스 대표는 기조연설에서 “AI는 빠르게 발전하는데 왜 기업의 생산성은 기대만큼 바뀌지 않았을까”라는 질문을 던졌다. 그는 미국 전미경제연구소(NBER)가 최근 3년간 기업 경영진을 대상으로 진행한 조사를 인용했는데, 응답자의 약 90%가 AI가 생산성에 측정 가능한 영향을 주지 못했다고 답했다. 윤 대표는 그 이유로 맥도날드의 AI 드라이브스루 사례를 들며 “AI가 현장에서 동작하지 않았다”고 짚었다.
그는 “벤치마크 성능이 높다고 기업 생산성이 높아지는 것은 아닙니다. 정답은 간단합니다. 바로 현장입니다”라고 말했다. 산업 현장에는 AI 벤치마크가 다루지 않는 '롱테일' 문제가 많아, 결국 현장 데이터와 경험이 AI 경쟁력을 가르는 기준이 된다는 설명이다.
기업 AI 주권과 AI 운영체제 '런웨이'
윤 대표는 이 같은 문제를 풀기 위한 개념으로 '기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)'을 제시했다. 기업이 보유한 데이터와 노하우를 AI와 연결해 자산화해야 한다는 것이다. 마키나락스는 AI 운영체제 '런웨이(Runway)'와 FDE(Forward Deployed Engineer) 조직을 통해 기업별 데이터-AI 연결 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. 그는 앞으로 AI가 반복적인 분석과 계산을 맡고, 사람은 판단과 의사결정에 집중하는 방향으로 역할이 재편될 것으로 내다봤다.
한국앤컴퍼니그룹·HD현대가 보여준 현장 적용 사례
이날 발표에서는 실제 산업 현장에 AI를 연결한 사례도 소개됐다. 김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무(CDO·CIO)는 R&D·생산·물류·재무 데이터를 연결해 현업에서 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축했다고 밝혔다. 이를 통해 타이어 패턴을 생성하는 AI와 수요예측 모델을 실제 업무에 적용하고 있다고 설명했다.
김영옥 HD현대 상무(CAIO)는 설계·생산·품질·안전 데이터를 AI에 연결하는 작업을 진행 중이라고 전했다. HD현대는 이렇게 확보한 'AI-Ready Data'를 기반으로 공통 AI 플랫폼을 확장하고, 자율형 조선소 구축을 추진하고 있다고 밝혔다. 두 기업의 사례는 모두 AI 도입 자체보다 데이터와 업무를 어떻게 연결하느냐가 현장 성과를 가른다는 점을 보여준다.
ATTENTION 2026이 던진 질문은 결국 하나로 모인다. AI 성능 지표가 아니라 현장에서 검증된 작동 여부가 기업의 실질적 생산성을 결정한다는 것이다. 마키나락스가 제시한 피지컬 AI와 기업 AI 주권 개념은 이 질문에 대한 산업 현장의 답을 찾아가는 시도로 읽힌다.