[기자칼럼] “시키는 AI에서 스스로 하는 AI”로… 제조 현장의 게임 체인저 ‘Agentic AI’

데이터만 보여주는 대시보드는 끝났다… 이제 AI가 ‘행동’하는 시대
생성형 AI의 두뇌와 엣지 컴퓨팅의 신경망이 만나 ‘자율 공장’ 앞당겨

[아이씨엔 오승모 기자] 우리는 지금 ‘챗GPT’로 대표되는 생성형 AI 시대에 살고 있다. 하지만 냉정하게 말해, 지금까지의 생성형 AI는 ‘수동적(Passive)’이었다. 우리가 프롬프트(명령어)를 입력하지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다. 공장에 도입된 기존 AI도 마찬가지다. 불량품을 찾아내서 “여기 불량이 있어요!”라고 빨간 불을 켜줄 뿐, 그 이후의 조치는 결국 사람의 몫이었다.

하지만 2025년, 제조 현장의 트렌드가 바뀌고 있다. 명령을 기다리지 않고 스스로 문제를 해결하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장했기 때문이다.

내비게이션 vs 자율주행차

에이전틱 AI를 쉽게 이해하려면 내비게이션과 자율주행차를 비교해 보면 된다. 기존의 스마트 팩토리 시스템이 ‘내비게이션’이라면, 에이전틱 AI는 ‘자율주행차’다. 내비게이션은 막히는 길을 알려주지만(데이터 분석), 핸들을 꺾는 건 운전자다. 반면 자율주행차는 막히는 길을 인식하면(인지), 우회로를 계산하고(판단), 스스로 핸들을 꺾어 차선을 바꾼다(행동).

제조 현장의 에이전틱 AI도 이 ‘인지-판단-행동*의 루프를 스스로 돈다. 예를 들어, 사출 성형기 온도가 비정상적으로 올라갔다고 가정해 보자.

• 기존 AI: “경고! 온도 200도 초과. 작업자 확인 요망.” (알람만 울림)
• 에이전틱 AI: “온도 상승 감지. 과거 데이터를 보니 냉각수 밸브 압력이 낮음. 밸브를 10% 더 개방하고, 불량 발생 가능성이 있는 제품 5개를 별도 트레이로 격리함.” (스스로 조치 후 보고)

왜 지금 ‘에이전틱’인가? : 엣지(Edge)와 LLM의 만남

이 꿈같은 기술이 가능해진 이유는 두 가지 기술의 융합 덕분이다.

첫째는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이다. 공장에서는 0.1초의 지연도 용납되지 않는다. 데이터가 중앙 클라우드까지 갔다 오면 이미 사고는 터진 뒤다. 고성능 GPU가 탑재된 엣지 서버가 현장에서 데이터를 즉시 처리하기 때문에 실시간 ‘행동’이 가능해졌다.

둘째는 거대언어모델(LLM)의 추론 능력이다. 과거의 공장 자동화는 “A이면 B 하라”는 규칙(Rule) 기반이었다. 하지만 공장에는 규칙에 없는 변수가 너무 많다. LLM을 탑재한 에이전트는 복잡한 상황의 맥락을 이해하고, “이 상황에서는 A보다는 C가 낫겠다”는 유연한 추론을 할 수 있다.

독주(Solo)가 아닌 협주(Ensemble)

재미있는 점은 이 에이전틱 AI가 혼자 일하지 않는다는 것이다. 만약 해외 맛집 여행을 하고자 준비를 한다면. 이제는 여행 일정을 짜는 여행 에이전트, 최적 항공권을 구매하는 항공 에이전트, 호텔이나 에어비앤비를 예약하는 숙박 에이전트, 여행 가이드 역할을 하는 가이드 에이전트 등과 같은 여행만을 위한 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent)’ 시스템을 이용할 수 있다.

산업 현장으로 가서 보면 이렇다.

• 눈 역할을 하는 ‘비전 에이전트’
• 데이터를 분석하는 ‘분석 에이전트’
• 전체를 총괄하는 ‘의사결정 에이전트’

이들이 마치 베테랑 작업반장, 설비 엔지니어, 품질 관리자가 회의하듯 서로 데이터를 주고받으며 최적의 해답을 찾아낸다. 이것이 바로 공장이 하나의 유기체처럼 살아 움직이는 미래의 모습이다.

엔지니어의 역할: 오퍼레이터에서 ‘지휘자’로

엔지니어 여러분은 이런 의문이 들 것이다. “AI가 다 알아서 하면 엔지니어는 필요 없나요?” 정반대다. AI가 똑똑해질수록 그들에게 올바른 ‘목표(Goal)’를 설정하고, 에이전트들이 엇나가지 않도록 관리하는 역할은 더 중요해진다.

과거의 엔지니어가 기계를 직접 조작하는 ‘연주자(Operator)’였다면, 에이전틱 AI 시대의 엔지니어는 여러 AI 에이전트들이 조화롭게 일하도록 조율하는 ‘지휘자(Conductor)’가 되어야 한다.

제조업의 미래는 더 이상 하드웨어 싸움이 아니다. “누가 더 똑똑하고 자율적인 AI 에이전트를 데리고 일하느냐”가 기업의, 그리고 엔지니어의 경쟁력을 결정짓는 시대가 오고 있다.