포스코경영연구원 박재범 수석연구원

올해 초, 뜨거운 열기 속에 열린 ‘CES 2026’에서 가장 큰 화제로 떠오른 분야는 휴머노이드 로봇이었습니다. 전시 직후, 휴머노이드 로봇에 대한 관심이 커지면서 로봇 관련 기업들의 주가가 크게 상승하기도 했죠. 휴머노이드 로봇은 고강도 노동이 필요한 작업장에서 인간을 대신해 위험하거나 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇으로, 실생활은 물론 산업 현장 전반에 걸친 다양한 분야에서의 활용 가능성이 주목받고 있습니다.

▲CES 2026에서 공개된 ‘차세대 전동식 아틀라스 연구형 모델’(왼쪽), ‘차세대 전동식 아틀라스 개방형 모델’(오른쪽). [※사진 출처 : 현대자동차그룹]

로봇, 특히 휴머노이드는 배터리 탑재 가능 공간에 한계가 있습니다. 전기차와 달리 많은 양의 배터리를 탑재하기 어렵기 때문에 배터리 용량에 한계가 있는 것이죠.* 이에 따라 로봇에는 무게·부피당 에너지 밀도가 높은 배터리가 필수적입니다. 또한 로봇은 무거운 물체를 들 수 있어야 하고 순간적으로 빠른 동작이 필요할 때도 있기 때문에, 배터리 성능에서 높은 출력도 중요한 요인으로 작용할 것으로 보입니다. 전고체 배터리는 향후 이러한 요구 조건을 충족할 수 있을 것으로 평가받지만, 아직은 상용화 전 단계에 머물러 있어 가격이 매우 높습니다.

그러나 전체 원가에서 배터리가 차지하는 비중을 살펴보면, 전기차와 로봇 간에는 분명한 차이가 있습니다. 상대적으로 배터리 원가 비중이 높은 전기차와 달리 로봇에서는 배터리가 차지하는 가격 비중이 상대적으로 낮아, 전고체 배터리를 탑재하더라도 로봇 가격의 인상폭이 전기차 보다 적습니다. 이로 인해 전고체 배터리가 상용화될 경우 초기 적용 가능한 분야로 휴머노이드 로봇이 유력하게 거론되고 있는 것입니다.

*EV 1대 (30~100kWh) vs 로봇 1대 (2~4kWh)

이러한 기술적 장점과 시장의 높은 기대에도 불구하고 전고체 배터리가 단기간 내 상용화로 직결되기는 어렵습니다. 양산 공정에서 해결해야할 문제는 차치하고 생각해봐도 여전히 높은 비용이라는 장벽이 존재하기 때문입니다.

휴머노이드 로봇의 상용화 가격을 대당 5000달러로 가정했을 때, 삼원계인 NCM(니켈·코발트·망간) 배터리를 LFP 배터리로 전환하더라도 로봇 가격의 인하 폭은 약 1.9%에 불과합니다. 즉, 로봇은 대당 배터리 사용량이 적어 LFP를 사용해도 전기차만큼의 원가 절감 효과를 기대하기 어렵습니다. 전고체 배터리를 적용할 경우에는 어떨까요? 로봇 가격은 약 14~17%가 상승하고, 배터리가 차지하는 원가 비중도 20~24% 수준까지 높아지는 것으로 추산 가능합니다.

로봇의 특성과 용도에 따라 차이는 있겠지만, 업계에서는 휴머노이드 로봇에서 배터리가 차지하는 적정 원가 비중을 약 10% 수준으로 보고 있습니다. 휴머노이드의 심장인 배터리 외에도 관절에 해당하는 액추에이터(Actuator), 손에 해당하는 그리퍼(Gripper), 머리에 해당하는 AI 등 필요로 하는 부품과 모듈이 많아 배터리에 많은 원가 비중을 할애하기 어렵기 때문이죠. 따라서 전고체 배터리 적용에 따른 로봇 성능 개선을 감안해 원가 비중을 최대 15%까지 가능하다고 가정하더라도 전고체 배터리 가격은 kWh당 350달러 수준까지 하락할 필요가 있습니다.

전고체 배터리 상용화의 핵심 과제

전고체 배터리 가격이 높은 이유는 양산 공정이 안정화되지 못해 대량 생산 체제가 구축되지 못한 것이 가장 큰 요인이지만, 핵심 소재인 고체전해질의 가격이 높은 것도 주 요인인데요. 고체전해질 소재만으로도 리튬이온 배터리의 가격을 웃도는 수준이죠. 이는 고체전해질의 핵심 원료인 황화리튬(Li₂S) 가격이 약 500달러/kg로 여전히 높고, 주로 랩·파일럿 라인에서 제조되고 있어 생산량이 증가함에 따라 평균 가격이 감소하는 ‘규모의 경제 효과’가 발생하지 못하고 있기 때문입니다. 전고체 배터리가 리튬이온 배터리 대비 가격 경쟁력을 확보하려면 고체전해질 가격이 kg당 30달러 수준까지 떨어져야 할 것으로 보입니다.

상용화를 위해서는 가격뿐 아니라 기술적인 과제도 남아 있습니다. 전고체 배터리의 안전성 개선은 핵심 소재인 고체전해질 적용만으로도 가능하지만, 궁극적으로 에너지 밀도를 높이기 위해서는 다른 소재의 개선도 병행이 필요하기 때문입니다. 또한 피크 출력(수초~수십초) 향상을 위해서는 이온전도도 향상과 계면 저항 극복이라는 기술적 난제들도 풀어야 합니다. 현재 글로벌 주요 기업들은 이러한 한계를 극복하기 위해 소재 중심의 R&D를 활발히 추진하고 있습니다.

여러가지 이슈에도 불구하고 전고체 배터리는 여전히 로봇에 매우 적합한 차세대 배터리 기술로 거론되고 있습니다. LFP 배터리 대비 안전성이 높을 뿐만 아니라 에너지 밀도의 개선 여지가 매우 크기 때문입니다. 이를 통해 로봇의 작업 시간은 물론 수초에서 수십 초에 이르는 피크 출력 성능까지 향상 가능할 것으로 기대를 모으고 있죠. 결국 전고체 배터리 적용에 따른 비용 증가 부담을 상쇄할 수 있을 정도로 에너지 밀도, 피크 출력, 안전성 등 로봇 성능의 실질적 개선이 명확히 입증되는지가 향후 상용화 판단의 핵심 기준이 될 것으로 보입니다.

전고체 배터리는 오랫동안 ‘꿈의 배터리’로 불리며 이차전지 시장에서 큰 기대를 받아 왔지만, 아직은 리튬이온 배터리와 유사한 수준의 양산성과 가격 경쟁력을 확보해야 하는 과제가 남아 있습니다. 지금까지는 전고체 배터리를 사용할 수 있는 적합한 수요처가 제한적이었으나, 최근 그 예상을 뒤엎고 시장 개화 시점이 앞당겨질 가능성도 제기되고 있습니다.

① 전기차보다 먼저? 로봇 시장 적용 가능성

국내 배터리 기업 가운데 전고체 배터리 양산 시점을 비교적 구체적으로 제시한 곳 중 하나로는 삼성SDI가 꼽힙니다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 추진하고 있으며, 로봇을 포함한 다양한 신규 응용 분야에서의 활용 가능성도 검토하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 계획이 현실화될 경우, 기존의 전기차 아닌 로봇 등 일부 비(非)자동차 분야에서 전고체 배터리가 먼저 적용될 가능성도 있습니다. 특히 로봇은 전기차와 비교할 때 샘플 테스트 단계와 인증 절차 측면에서 상대적으로 유연하기 때문에, 시장 환경이 급변할 가능성도 충분히 존재합니다.

② 중국의 전고체 배터리 국가 표준안 발표

한편, 글로벌 정책 환경 변화 역시 전고체 배터리의 시장 개화 시점을 앞당기는 요인으로 작용하고 있습니다. 중국 정부는 최근 전고체 배터리 관련 국가 표준안을 발표하며 용어와 분류 체계를 정립했는데요. 이는 로봇, eVTOL* 등 차세대 응용 분야를 중심으로 시장 주도권을 확보하겠다는 전략적 움직임으로 해석됩니다. 중국 주요 배터리 기업들도 2027년 전후 전고체 배터리 상용화를 목표로 개발을 가속화하고 있으며, 정부 지원이 병행될 경우 초기 원가 부담도 일부 완화될 것으로 전망됩니다. 이러한 국가 표준 제정과 정책 지원은 기술 완성도와 별개로 시장 형성 속도를 앞당기는 역할을 할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다. 이에 따라 국내에서도 핵심 소재의 생산 기반 확보와 차세대 배터리 R&D 지원 확대 등 정책적 대응을 모색하고 있습니다.

*eVTOL (Electric Vertical Take-Off and Landing) : 전기 수직 이착륙 장치로, 전력을 사용해 수직으로 호버링(hovering), 이륙·착륙하는 항공기

③ 상용화까지의 시간, ‘피벗 전략’이 중요

2027년 전고체 배터리의 초기 양산 및 파일럿 단계 가격은 400~600달러/kWh로 추정되며, 여전히 상업 생산 규모로의 전환은 2030년 이후에나 될 가능성이 커 보입니다. 다만 향후 3~4년은 시장에서 전고체 배터리가 주기적으로 이슈화되면서 상용화를 위한 소재 공급망 구축이 병행될 것으로 예상됩니다. 이처럼 급변하는 상황에서 리튬이온 배터리 경쟁력을 강화하면서도 전고체 배터리 시장이 열릴 경우 즉시 전환할 수 있는 ‘피벗(Pivot) 전략*’을 사전에 준비할 필요가 있다는 주장도 제기되고 있습니다. 이는 전고체 배터리 시장 개화를 마냥 기다리는 것 보다는, 기존 리튬이온 배터리 경쟁력을 강화하면서 동시에 전고체 배터리로의 빠른 전환에 유연하게 대처하기 위한 전략적 준비가 필요하다는 것을 시사하고 있습니다.

*피벗(Pivot) : 기존의 중심은 유지한 채 방향이나 전략을 전환하는 것.

포스코그룹은 전고체 배터리용 양극재, 리튬메탈 음극, 고체전해질 등 핵심 소재에 대해 선제적으로 연구·개발 및 투자를 지속해 왔습니다. 포스코그룹은 전고체 배터리의 핵심인 고체전해질 사업 경쟁력 확보를 위해 2022년 2월 ㈜정관에 지분 40%를 투자해 포스코JK솔리드솔루션을 설립하고, 파일럿 공장을 운영중으로 글로벌 배터리사 및 OEM사를 대상으로 샘플테스트를 진행 중에 있습니다.

또한 대만의 프롤로지움, 미국의 팩토리얼 에너지 등 주요 전고체 배터리 기업들과의 공동연구 협약, 지분 투자 등을 통해 고체전해질, 고용량 양극재, 실리콘 음극재 등 차세대 소재 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 아울러 황화물계 고체전해질 원가에서 높은 비중을 차지하는 핵심 원료인 황화리튬을 보다 경제성 있게 생산하기 위한 기술 내재화도 추진 중입니다.

▲포스코퓨처엠 포항 양극재 공장 전경.

최근 포스코퓨처엠은 미국 메사추세츠 주에 본사를 둔 전고체 배터리 기업 팩토리얼(Factorial)과 전고체 배터리 기술 개발을 위한 MOU를 체결했습니다. 이번 협력을 통해 포스코퓨처엠의 소재 기술과 팩토리얼의 글로벌 파트너십 역량이 결합되어 전고체 배터리 시장에서 경쟁력 확보 가능할 것으로 기대를 모으고 있습니다.

이처럼 포스코그룹은 소재 설계 기술과 코팅 기술을 보유한 포스코퓨처엠을 중심으로 전고체 배터리용 양극재, 실리콘·리튬메탈 음극재, 황화물계 고체전해질 등 전고체 배터리의 핵심 소재 포트폴리오를 지속적으로 확대해 나갈 예정입니다.

* 참고자료
– 아시아경제, ‘26.2.2., “[컨콜] 삼성SDI, 내년 전고체 배터리 양산… 다양한 로봇 업체와 협력 중”
– 모빌리티 인사이트, ‘26.2.4., “휴머노이드 로봇의 ‘2시간 한계’ 상용화 조건은 전고체”
– McKinsey, ‘26.1.1., “Battery 2035: Building new advantages”
– 중국 신화넷, ‘26.1.14., “工业和信息化部：加快突破全固态电池、高级别自动驾驶等技术”
– CNEVPOST, ‘25.12.31., “China begins seeking public input on national standard for EV solid-state battery”
– China Daily, ‘26.1.16., “NEV sector surging full steam ahead”

포스코경영연구원 한장규 리더

2022년 11월, 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 서비스 ‘ChatGPT’를 출시했습니다. 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 돌파하며, 역사상 가장 빠른 확산 속도를 기록했죠. AI가 시를 쓰고, 코드를 작성하고, 사람처럼 대화하는 모습은 전 세계에 큰 충격을 주었는데요. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지(McKinsey & Company)는 생성형 AI의 연간 경제적 가치를 4조 4,000억 달러로 추정하며, 기업과 투자자들의 기대를 최고조로 끌어올렸습니다.

이 시기에는 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 생성형 AI의 핵심 역량으로 주목받았습니다. AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 효과적으로 설계하는 기술로, 초기에는 ‘AI와 대화하는 법’으로 불렸는데요. 프롬프트 작성 능력이 중요한 경쟁 요소가 되면서 MS-구글 간 검색 시장 주도권 경쟁에도 영향을 미쳤습니다.

미국의 정보 기술 연구 및 자문회사인 가트너(Gartner)는 ‘2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서’를 통해 신기술의 성숙 과정을 5단계로 설명했습니다. 가트너의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에 따르면, 2023년 AI는 ‘기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 진입했습니다. 하지만 곧 ‘환각(Hallucination)’ 문제, 즉 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 현상이 드러나면서 신뢰성에 대한 우려가 커졌죠. 그럼에도 불구하고 이 시기 AI의 기업 도입률은 50%에서 65%로 급등했고, 경영진의 최우선 의제로 자리 잡았습니다.

2024년은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 ‘멀티모달 AI’가 보편화되었습니다. 한 번의 요청으로 보고서 문장·설명 이미지·프레젠테이션용 음성을 동시에 만들어내는 방식이죠. 또한, 인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 AI(AI 폰, AI PC)도 등장해 시장의 새로운 표준으로 정착했습니다.

더불어 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술도 기업용 AI의 핵심으로 부상했습니다. AI가 답을 만들 때 외부 데이터베이스나 사내 문서를 실시간 검색해 사실과 맥락을 함께 반영하는 방식이죠. 예를 들면 제조업에서 설비 매뉴얼·공정 데이터·안전 규정 등을 AI가 즉시 참조해 현장 작업자가 더 정확한 답을 받을 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 현실은 냉정했습니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업들이 운영한 AI 파일럿 프로젝트의 90%가 전사 확산에 실패한 것으로 나타난 것이죠. AI 기술은 이제 단순한 기술 잠재력을 넘어, 실질적인 성과와 수익을 입증해야 했습니다. 이같은 ‘쇼 미더 머니(Show me the money)’ 담론이 본격화되면서 AI의 투자수익률(Return on Investment) 검증이 필수 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 일부 국가에서는 자국의 언어·문화·규제에 맞춘 ‘소버린 AI’ 개발을 통해 데이터 주권과 기술 자립을 강화하려는 움직임도 나타났습니다.

가트너는 이 시기 생성형 AI가 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 선언했습니다. ‘환멸의 골짜기’란 하이프 사이클의 세 번째 단계로, 기술이 현실과 부딪히며 실망이 확산되는 구간을 말합니다. 모든 유망 기술이 거쳐야 하는 성장통의 시기이며, 이를 잘 통과해야 진정한 성숙 단계에 도달할 수 있다고 보는 것이죠.

2025년 AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 ‘에이전트 AI’로 진화했습니다. 맥킨지의 2025년 조사를 기준으로 살펴보면 62%의 기업이 에이전트 AI에 대한 확장(23%)과 실험(39%) 중인 것으로 나타났습니다.

지난해에는 OpenAI의 o1(오원) 시리즈 등 복잡한 문제를 단계적으로 사고하며 해결하는 추론 모델(Reasoning Model)도 상용화되어 연구 개발 분야의 생산성 혁신을 견인했습니다. 기존 GPT 시리즈(GPT-4 등)가 빠른 응답에 초점을 맞췄다면, o1은 복잡한 수학·과학·코딩 문제를 ‘생각하는 시간’을 갖고 단계적으로 추론하여 해결하는 것이 특징입니다.

또한, 화면 속에 머물던 AI가 휴머노이드 로봇 등 하드웨어와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 담론이 부상했습니다. 피지컬 AI는 기존에 소프트웨어 영역에 머물던 인공지능이 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 행동하고 작업을 수행하는 형태를 말합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 CES 2025에서 “피지컬 AI가 50조 달러 규모의 제조 및 물류 산업을 혁신할 것”이라 선언했습니다.

그러나 기업의 AI 도입률이 78%에 달해도, 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)* 영향을 보고한 기업은 39%에 불과하며, AI 성숙 단계임을 자평하는 기업은 1%에 그쳤습니다.  ‘도입-가치’ 격차가 핵심 과제로 가시화되었습니다.
*EBIT(Earnings Before Interest and Taxes) : 이자와 세금을 빼기 전의 이익. 기업의 핵심 사업 성과를 평가하고, 자본 구조나 세금 환경이 다른 회사 간의 순수 운영 능력을 비교하기 위한 개념

화려함(Flair)에서 기능(Function)으로

2026년 AI 담론의 핵심 기조는 ‘화려함(Flair)에서 기능(Function)’으로 초점을 옮겼습니다. 미국 리서치 기업 포레스터(Forrester)는 2026년을 “AI가 티아라를 벗고 하드햇(Hard Hat, 실용적 가치)을 쓰는 해”로 명명했습니다. 하드햇(Hard Hat)이란, 건설 현장에서 착용하는 안전모를 의미하며, 땀 흘리며 가치를 증명한다는 의미입니다. 즉, 실용적 가치 증명이 AI 투자의 유일한 평가 기준으로 정착할 것으로 내다보고 있습니다. 또한 기업의 25%가 투자수익률(ROI) 미검증을 이유로 AI 투자를 2027년으로 늦출 것으로 예상하고 있습니다. 글로벌 회계 컨설팅 그룹 PwC(Pricewaterhouse Coopers)는 AI 가치 창출의 핵심 요소는 기술 20%, 워크플로 재설계 80%이며, 업무 프로세스 혁신 없이는 AI 투자 효과가 제한적이라고 강조했습니다.

에이전트 오케스트레이션의 본격화

올해는 여러 AI 에이전트를 통합적으로 관리·조율하여 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)이 본격화될 것으로 보입니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 각 에이전트의 역할을 조정하는 것이죠. ICT 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)은 2026년까지 G2000* 기업 직무의 40%가 AI 에이전트와 협업하는 형태로 전환될 것으로 전망하였으며, 가트너는 2028년까지 기업 의사결정의 15%가 에이전트에 의해 자율 수행될 것으로 예측했습니다. 2024년에는 0%였던 것에 비해 매우 높은 비율입니다.
*G2000 : 포브스가 선정하는 전 세계 상위 2,000대 기업(Global 2000). 매출, 이익, 자산, 시가총액을 종합 평가하여 선정

이러한 에이전트 오케스트레이션 역량은 결국 ‘미래의 중간관리자 리더십’과 직결됩니다. 중간관리자는 사람뿐만 아니라 AI 에이전트들 간의 업무 분장과 리소스 점유 갈등을 조율하는 능력이 요구되며, 이는 관리자 역할의 근본적 재정의를 의미합니다.

피지컬 AI와 로봇의 변곡점

글로벌 제조업에서 노동력 부족 문제는 로보틱스 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다. 2026년 전세계 산업용 로봇 누적 설치 대수는 550만 대에 도달할 전망이며 특히 휴머노이드 로봇은 2030년 연간 100만 대 판매, 2040년 누적 4억 대가 판매될 것으로 보입니다.

▲현대자동차그룹이 CES 2026에서 선보인 AI 로보틱스 아틀라스와 스팟(출처 : 현대자동차그룹 공식유튜브)

에이전트 AI와 피지컬 AI가 2026년 화두로 부상하는 가운데, 제조 현장은 오히려 유리한 출발선에 설 수 있을 것으로 보입니다. 철강·소재·이차전지 등 제조 현장에는 이미 수년에서 수십 년간 축적된 설비와 공정 데이터가 풍부하게 존재합니다. 현장 데이터와 물리적 자동화의 결합이 제조업 AI 전략의 핵심 차별화 포인트로 작용할 전망입니다. 따라서 소프트웨어 AI보다 피지컬 AI가 더 빠른 투자수익률(ROI)을 가져다줄 기회가 될 수 있습니다.

3년간 AI 담론 변화의 핵심은 결국 ‘인간과 AI의 관계 재정립 과정’으로 요약할 수 있습니다. 2023년이 ‘AI에게 질문하는 법’을 배우는 시기였다면, 지금은 ‘AI에게 일을 시키는 법(위임)’을 설계하는 시기입니다. AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’ 또는 ‘부하직원’처럼 다루는 역량이 요구되며, 이는 조직 내 AI 리터러시* 교육의 방향성을 재설정 해야 함을 의미합니다.
*AI 리터러시(AI Literacy) : AI의 작동 원리를 이해하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, AI의 한계와 윤리적 이슈를 인식하는 종합적 역량

글로벌 전망에 따르면, 2026년까지 절반 이상의 기업이 AI 도움 없이 사고력을 측정하는 ‘AI-free’ 역량 평가를 도입할 것으로 예상됩니다. 또, 일부 분석에서는 AI가 초급 직무를 대체하면서 신입 인재의 실무 경험 기회가 줄어드는 ‘경험 격차’ 현상을 지적하며, AI 활용 역량 강화와 대안적 인재 육성 경로의 필요성을 강조하고 있습니다.

결국, 지난 3년의 변화는 AI를 어떻게 활용할지뿐 아니라, AI와 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 시대가 왔음을 보여줍니다. 그리고 그 선택이 앞으로 조직의 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

급변하는 글로벌 정세와 산업계 변화 속에서 철강ㆍ에너지소재ㆍ인프라 등 포스코그룹의 주요 사업에 대한 현안을 전문가의 시선으로 진단해 본다. 현재 가장 뜨겁고 중요한 이슈를 짚어보고, 분야별 전문가와의 심층 대담을 통해 그에 대한 해답을 모색해보자. 네 번째 대담에서는 AI 도입과 확산이 불러온 제조업계의 대응과 변화, 포스코그룹의 AI 경쟁력을 알아보고, 포스코그룹이 AI 시대를 맞아 준비해야 할 대응 방안과 미래 전략을 짚어본다.<편집실>

최근 인공지능(AI)과 로봇 기술의 결합이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 떠오르고 있다. 전문가들은 이러한 디지털 전환(DX)이 단순한 자동화를 넘어, 품질관리, 설비 예지보수, 공정 최적화 등 제조 전반에 걸친 고도화와 혁신을 이끌고 있다고 분석한다. AI의 도입은 제조 현장에 지각 변동을 일으키고 있으며, 글로벌 제조업계는 최적의 AI 모델을 찾고, 시스템을 재구성하며 이 변화의 흐름에 적극 대응하고 있다.

포스코 역시 기존의 스마트 팩토리를 한 단계 더 진화시켜 AI를 접목한 ‘인텔리전트 팩토리’로의 전환에 속도를 내고 있다. 이는 지능형 제조, 지능형 의사결정, 지능형 안전을 통해 주문부터 생산, 판매, 마케팅을 관통하는 데이터기반 최적화와 ‘Human-AI-Robot’ 협업을 통해 한단계 높은 원가, 품질, 안전이 구현되는 공장을 의미한다.

하지만 AI 도입은 새로운 기회를 제공하는 동시에, 복합적인 리스크도 수반한다. 이러한 변화 속에서 기업들이 직면하게 될 도전은 무엇이며, 이를 극복하기 위해 제조업과 철강업계, 그리고 구성원들이 갖춰야 할 역량은 무엇일까? AI 기반 제조 패러다임 전환의 핵심 전략과 미래 대응 방안을 대한민국의 대표 AI 공학자로 미국인공지능학회의 ‘혁신적 인공지능 응용상’을 네 차례나 수상한 경희대학교 빅데이터응용학과 이경전 교수님과의 대담으로 알아본다. AI 대전환의 시대, 포스코그룹이 생존을 넘어 주도권을 잡기 위해 준비해야 할 전략, 그 해답을 함께 찾아본다.

포스코그룹이 기간산업의 혁신 리더로서, 글로벌 AX 전환 흐름에 발맞춰 투자, 인재 육성, 조직 변화 관리에 주도적으로 나선다면, 제조업 스마트화 혁신을 이끄는 선도기업으로 자리매김할 수 있을 것입니다.