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[IT뉴스]지멘스 CEO, “AI 수익화는 현실 세계에서…제조 현장엔 실패 허용 안 돼”

온카뱅크관리자

2026-09-18 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [드림포스2026] 롤랜드 부시, 베니오프와 대담…“산업 전문지식·물리 기반 시뮬레이션이 AI 통제의 핵심 
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 [샌프란시스코=(미국) 디지털데일리 이상일기자] “자동차나 제품을 만들어 현장에 보낸 뒤에야 작동하지 않는다는 사실을 확인할 수는 없다. 우리는 실패가 허용되지 않는 세계에서 일하고 있다.”
 롤랜드 부시(Roland Busch) 지멘스 최고경영자(CEO)가 산업용 인공지능(AI)의 경쟁력은 새로운 결과물을 생성하는 능력뿐 아니라, 그것이 현실에서 제대로 작동하는지 검증하는 능력에 달려 있다고 강조했다. 설계와 생산, 운영으로 AI를 확장하려면 산업 전문지식과 데이터, 물리 기반 시뮬레이션을 함께 활용해야 한다는 설명이다.
 부시 CEO는 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘드림포스2026’에서 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO와 대담하며 산업용 AI 전략과 조직 전환, 차세대 엔지니어의 역할을 설명했다. 지멘스의 방향은 “AI 시대에 현실 세계와 디지털 세계를 결합하는 것”이라는 한 문장으로 요약했다.
 그가 바라보는 AI의 수익화 기회도 여기에 있다. 부시는 “AI를 현실 세계로 가져오는 곳에서 수익화가 이뤄질 것이라고 믿는다”며 “진정으로 큰 개선과 투자 성과를 얻으려면 현실 세계로 가야 한다”고 말했다. 제조업의 생산성을 10~20% 높일 가능성도 제시했다.
 ◆ “새 설계가 나온다고 작동하는 것은 아니다”…물리 법칙으로 검증
 부시 CEO는 범용 AI의 결과를 산업 현장에 그대로 적용하기 어려운 이유부터 짚었다. 같은 질문에도 다른 답변이 나올 수 있는 AI와 달리, 실제 제품의 설계·제조·운영에서는 예측 가능한 결과와 높은 안전·보안 수준이 요구된다는 것이다.
 그는 제품 설계 데이터를 AI에 올리고 새로운 버전을 요청하면 결과물은 얻을 수 있지만, 그것이 실제로 작동한다는 보장은 없다고 설명했다. 따라서 모델이 허용된 범위를 벗어나지 않도록 통제하는 ‘하네스(harness)’가 필요하다고 강조했다.
 그 기반으로 제시한 것이 지멘스의 제품수명주기관리(PLM) 솔루션 ‘팀센터(Teamcenter)’와 시뮬레이션 도구다. 팀센터는 제품 데이터를 보관하는 데 그치지 않고, 구성요소 사이의 관계와 의미를 연결한다. 부시는 이를 데이터의 맥락과 온톨로지를 활용하는 방식으로 설명했다.
 여기에 AI로 가속·고도화한 시뮬레이션을 결합한다. AI가 설계안을 만들더라도 실제 세계에서 성립하는지는 물리적 조건에 따라 확인하는 구조다.
 부시는 “결국 물리 기반 시뮬레이션이 현실에서 작동하는지, 작동하지 않는지의 경계를 제시한다”며 이를 AI를 통제하는 반복적인 검증 과정으로 설명했다. 산업용 AI에서는 생성 속도를 높이는 것과 함께, 결과를 검증할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 주장이다.
 ◆ 자동화 영업 직무기술서만 700개…“작은 상자에 가두면 확장 못 한다”
 베니오프가 CEO 취임 이후 지멘스를 어떻게 바꿨는지 묻자, 부시는 독립적인 사업부들이 각자 움직이던 ‘선박들의 함대’에서 ‘하나의 기술기업’으로 전환하는 과정이라고 설명했다.
 그는 지멘스의 가치가 개별 사업부에만 있는 것이 아니라 자동화와 전기화, 디지털화 기술을 여러 산업에 걸쳐 활용하는 데 있다고 봤다. 고객 역시 사업부별 제품이 아니라 자신의 문제를 해결할 통합된 역량을 기대한다는 것이다.
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 분절된 조직의 사례로는 자동화 영업 인력의 직무기술서를 들었다. 각 조직이 독자적인 운영 방식을 정하면서 자동화 영업 담당자에 관한 직무기술서만 700개에 달했다는 설명이다.
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 부시는 “디지털화와 AI는 규모 확장에 관한 것이다. 이를 작은 상자에 가두면 확장할 수 없다”며 “디지털화와 AI는 사일로를 존중하지 않는다”고 말했다. 데이터와 역량을 부서 안에 가둔 채 전사적인 AI 효과를 기대하기 어렵다는 지적이다.
 처음부터 조직도를 전면 개편한 것은 아니었다. 부시는 기존 구조를 유지하면서 사고방식과 운영 문화를 먼저 바꾸려 했지만, 다음 단계로 확장하기 위해서는 구조적 변화도 필요하다는 결론에 이르렀다고 설명했다.
 이에 따라 자동화 사업의 고객 접점과 기술, 제조 운영을 하나의 체계로 연결하는 방향으로 바꿨다. 다만 모든 사업에 동일한 개편을 적용하지 않고 필요한 영역을 중심으로 조정했다고 밝혔다.
 그는 “고객은 우리가 어떤 조직 코드에 속해 있는지 신경 쓰지 않는다”며 “지멘스의 누군가가 자신의 문제를 해결해 주기를 기대한다”고 강조했다. 조직의 정체성을 부서가 아닌 고객 문제와 기술 역량에 두겠다는 의미다.
 ◆ AI가 코드를 만들수록 중요한 것…“현실을 아는 사양서”
 차세대 엔지니어에게 필요한 역량으로는 창의성, 사람들과 상호작용하는 능력, 물리적 세계에 대한 이해를 꼽았다. 무엇을 전공해야 미래가 보장되는지 단정하기보다, AI가 만든 결과를 판단할 수 있는 기반 지식을 강조한 것이다.
 물리학을 공부한 부시는 기계공학과 전기공학처럼 현실의 작동 원리를 배우는 학문이 AI 활용에서도 의미가 있다고 설명했다. 문제를 단순화해 핵심을 파악하고, 제안된 해법이 물리적인 경계 안에 있는지 판단하는 역량이 필요하다는 것이다. 다만 이러한 역할이 영원히 유지될지는 자신도 알 수 없다고 덧붙였다.
 그는 최근 방문한 로스앤젤레스의 소프트웨어 조직이 기계·전기 엔지니어 채용을 다시 늘리고 있다는 사례도 소개했다. AI가 소프트웨어를 개발할 수 있게 되면서, 무엇을 구현해야 하는지 정확히 정의하는 역할이 중요해졌다는 설명이다.
 부시는 “직원들이 사양 정의에 더 깊이 참여해야 한다. 사양이 매우 중요하다”며 “AI는 소프트웨어를 개발할 수 있지만, 사양에는 산업 전문지식과 현실 세계가 작동하는 방식이 담겨야 한다”고 말했다.
 AI를 회피하는 방식으로 일자리를 지키려 해서는 안 된다는 조언도 내놨다. 부시는 자신이 좋아하는 분야에서 전문성을 쌓되 새로운 기술을 적극적으로 활용해야 한다며, 예술이 제공하는 다른 시각과 공학적 지식을 결합하는 접근도 가능하다고 설명했다.
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