제조업 IT 의사결정권자의 68%가 IT 장애를 해결할 때 AI 기반의 선제적 또는 부분 자율형 방식을 쓰고 있는 것으로 나타났다. 원격 연결 및 디지털 워크플레이스 솔루션 기업 팀뷰어(TeamViewer)가 5일 공개한 조사 결과다. 선제적 대응 43%와 부분 자율형 25%를 합친 수치다.
조사는 팀뷰어가 글로벌 시장조사기관 사피오 리서치(Sapio Research)에 의뢰해 '자율형 워크플레이스로의 여정(Path to the Autonomous Workplace)' 보고서로 진행했다. 2026년 4월부터 5월까지 미국, 영국, 일본, 싱가포르 등 9개국 응답자 4200명이 대상이었다.
부분 자율형 AI 운영, 제조업이 앞서
제조업에서 IT 문제에 선제적으로 대응한다는 응답은 43%로, 전체 산업 평균 41%와 IT 업계 35%보다 높았다. 사람의 감독 아래 AI가 문제를 예측·예방하는 부분 자율형 방식을 활용한다는 응답은 25%였다. 전체 산업 평균은 17%, IT 업계는 21%다.
제조 현장에서는 작은 IT 장애도 업무 중단으로 이어질 수 있다. 제조업이 AI 기반 IT 운영에 적극적인 모습은 이런 생산 현장의 특성과 맞닿아 있다.
AI 도입 걸림돌은 보안 우려, 가치 불확실성도 커
제조업 응답자가 꼽은 AI 도입의 최대 장애 요인은 보안·개인정보 보호·위험에 대한 우려로 47%였다. 관련 기술과 교육 부족은 34%가 장애로 지목했다.
AI의 가치나 비즈니스 효과가 불확실하다는 응답은 32%였다. IT 업계의 16%보다 두 배이고, 전체 산업 평균 21%보다 11%포인트 높다.
개인 차원에서는 효과를 체감하고 있다. AI가 개인 생산성을 높이고 있다는 응답이 44%로 전체 산업 평균 39%를 웃돌았다. 그러나 AI 도입이 늘어나는 것과 별개로 기업 차원의 투자 효과를 입증하는 일은 여전히 어려운 과제로 남아 있다. AI 활용이 확대되는 만큼 비즈니스 성과를 확인할 수 있는 지표가 중요해지고 있다는 해석이다.
사람 감독은 위험도 높은 업무에 집중
AI 생성 결과물을 검증하는 데 제조업이 쓰는 시간은 주당 평균 1.6시간이었다. 전체 산업 평균은 1.9시간, IT 업계는 2.7시간이다.
AI가 조치하기 전에 항상 사람의 확인이 필요하다는 응답은 제조업에서 23%로 전체 산업 평균 31%보다 낮았다. 반면 보안·데이터·비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있는 작업에는 사람이 개입해야 한다는 응답이 46%로, 전체 산업 평균 40%보다 높았다. 모든 AI 작업을 확인하기보다 위험도가 높은 업무에 감독을 집중하는 방식을 선호하는 것으로 풀이된다.
2030년까지 더 많은 업무를 AI에 맡기고 고부가가치 업무에 집중하겠다는 응답은 제조업에서 35%였고, 전체 산업 평균은 28%다.
팀뷰어 “현실은 다르다”
메이 덴트(Mei Dent) 팀뷰어 최고제품·기술책임자(CPTO)는 “제조업에서 AI라고 하면 모든 것이 자율적으로 돌아가는 환경을 떠올리기 쉽지만, 현실은 다르다”고 말했다. 그는 “수십 년간 구축해 온 시스템을 단번에 교체하기 어렵기 때문에 문제를 조기에 찾아내고 불필요한 작업을 줄이는 등 실질적인 개선을 하나씩 만들어 가는 것이 중요하다”고 했다.
덴트 CPTO는 “이러한 개선을 조직 전반으로 확대하고, 구체적인 활용 사례를 통해 AI의 비즈니스 가치를 입증하는 기업이 궁극적으로 가장 큰 가치를 창출할 것”이라고 밝혔다.
팀뷰어는 제조업의 AI 전환이 장애 예방, 반복 업무 개선 등 구체적 영역에서 시작해 점진적으로 확대되는 흐름을 전망한다. 이혜영 팀뷰어코리아 대표이사는 “국내 제조기업들이 AI 도입을 검토할 때 이제는 ‘도입할 것인가’보다 ‘어디에 적용해 어떤 성과를 만들 것인가’를 고민해야 할 시점”이라고 말했다. 이어 “IT 장애 예방, 반복 업무 자동화 등 명확한 활용 사례에서 시작해 성과를 확인하고 이를 조직 전반으로 확대하는 것이 AI 투자의 실질적인 가치를 높이는 방법”이라고 설명했다.