AI 자동화, 도입한 뒤 진짜 효율이 좋아졌을까?

라이선스쩐 2025. 7. 1.

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안녕하세요. 라이선스쩐입니다.

최근 AI에 대해서 엄청난 관심이 많기에 저도 조사해 보고 정리 해 보았습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다.

현장에서 본 생생한 변화 이야기

제가 예전에 협력사 관리 업무를 맡았을 때 일이에요.
당시 거래하던 중소 제조업체 하나가 있었는데, 규모는 작지만 워낙 꼼꼼하게 운영하던 곳이었어요. 어느 날 대표님께서 회의 자리에서 조심스럽게 이런 말씀을 하시더라고요.

“이번에 AI 기반 품질 검사 시스템을 한 번 도입해보려고 해요.
처음이라 걱정도 되지만, 요즘 사람도 구하기 어렵고 불량률이 좀처럼 줄질 않아서요.”

그때만 해도 ‘과연 잘 될까?’ 싶었어요. 예산도 빠듯한 회사였고, 직원들도 처음엔 꽤 걱정스러워했거든요. 하지만 그로부터 6개월 후, 현장에 다시 갔을 때 완전히 다른 분위기를 마주했어요.

AI 시스템이 고해상도 카메라로 제품을 실시간 촬영하고, 딥러닝 기반 알고리즘이 불량 여부를 판단하는 방식이었는데요. 사람 눈으로는 놓치기 쉬운 미세한 스크래치나 패턴 이상까지 잡아내는 걸 보고 진짜 놀랐어요.

대표님 말로는,

“초기 도입 비용이 꽤 나갔지만 1년도 안 돼서 본전 뽑았고, 오히려 다음 공정에도 자동화 확장할 계획”
이라더라고요.

직원들 반응도 의외로 긍정적이었어요.
“검사 업무가 눈도 아프고 집중력 떨어져서 힘들었는데, 지금은 더 의미 있는 일에 집중할 수 있어서 좋다”는 말이 기억에 남아요.

이 사례를 보면서 느낀 건,
AI 자동화가 ‘사람을 완전히 대체한다’기보다는, 사람이 하기 힘든 반복·정밀 업무를 맡아서 전체 효율을 끌어올리는 역할을 잘해낸다는 점이에요.

기업 입장에서도 불량률 줄이고, 인력 재배치해서 더 많은 가치를 만들 수 있고요. 물론 도입 초기는 낯설고 투자가 부담될 수 있지만, 실제로 효율성은 분명히 달라졌어요.

혹시 지금 자동화 도입을 고민 중이라면, 작은 공정부터라도 테스트해보는 걸 추천드려요. 생각보다 빠르게 성과가 보일 수도 있거든요!

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