피지컬 AI부터 에이전틱 AI까지, 산업 혁신의 다음 단계는 AI의 지능을 실제 실행으로 연결하는 데 있습니다.
SIMACRO는 10월 21일부터 23일까지 일산 킨텍스에서 열린 Industrial AI EXPO 2026에 참가했습니다. 산업계 관계자, 기술 기업, 엔지니어들과 함께 AI가 산업 현장을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고 의견을 나누었습니다.
이번 전시에서는 국내외 다양한 분야의 방문객들이 SIMACRO 부스를 찾아주셨습니다. 기존 파트너 및 반가운 분들과 다시 만나 근황을 나누고 산업 AI 활용에 관심을 가진 새로운 기업들과도 교류할 수 있어 뜻깊었습니다. 현장에서 나눈 깊이 있는 대화가 앞으로도 이어지기를 기대합니다.
전시와 함께 진행된 세미나와 기조연설에서도 여러 시사점을 얻을 수 있었습니다. 피지컬 AI, 로보틱스, 제조 자동화가 주요 화두였지만 그 안에는 SIMACRO가 생각하는 산업 AI 도입 방향과 맞닿은 메시지들이 있었습니다.
기술보다 먼저 해결할 문제를 정의해야 합니다
Industrial AI EXPO에서 기조연설을 진행하는 LG CNS 손동신 Future Robotics LAB 위원. 사진: Angela Park
특히 인상 깊었던 발표 중 하나는 LG CNS Future Robotics LAB 손동신님의 「Physical AI와 휴머노이드가 이끄는 산업 AX의 미래」였습니다.
발표는 제조 환경의 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 중심으로 진행됐지만, SIMACRO가 깊이 공감한 핵심 메시지는 따로 있었습니다. 성공적인 AI 도입은 실질적인 가치를 낼 수 있는 활용 사례를 찾고 이를 구현하는 데 필요한 데이터를 이해하는 데서 시작한다는 점입니다. 기업은 AI 기술을 사용할 수 있다는 이유만으로 도입하기에 앞서 어떤 운영 문제를 해결하려는지부터 명확히 해야 합니다. 그다음 필요한 데이터와 도구를 파악하고 AI가 어떤 구체적인 가치를 제공할 수 있을지 정해야 합니다.
이는 SIMACRO의 에이전틱 AI 시스템인 AIMIE™의 개발 방향과도 일치합니다. SIMACRO는 활용 목적이 불분명한 범용 AI 에이전트보다 구체적인 엔지니어링 문제를 해결하는 전문 에이전트를 개발하고 있습니다.
현재 AIMIE™ 베타는 서로 독립적인 두 가지 활용 사례에 집중하고 있습니다.
서로게이트 모델링 에이전트: 시뮬레이션 실행, 데이터 생성 및 전처리, AI/ML 모델 학습, 성능 평가로 이어지는 여러 단계의 작업을 자동화합니다. 이를 통해 엔지니어가 반복적인 수작업을 줄이면서 서로게이트 모델을 개발할 수 있도록 지원합니다.
최적화 에이전트: 정해진 공정 제약조건 안에서 운전 조건을 탐색하고 유망한 파라미터를 찾을 수 있도록, 최적화에 필요한 계산 과정을 조율합니다.
두 에이전트 모두 실무의 엔지니어링 목표를 중심으로 설계됐습니다. AI가 텍스트로 권고사항을 제시하는 데 그치지 않고 목표 달성에 필요한 도구와 계산 단계를 조율하도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
이번 전시에서는 AIMIE의 서로게이트 모델링 에이전트를 시연했습니다. 이를 통해 기존에 엔지니어가 수작업으로 수행하던 일련의 업무가 전문화된 에이전틱 AI를 통해 어떻게 달라질 수 있는지 소개했습니다.
산업 AI의 출발점은 “AI가 무엇을 할 수 있는가?”보다 “AI를 통해 어떤 엔지니어링 문제를 해결할 것인가?”에 있어야 합니다.
AI 거버넌스: 신뢰할 수 있는 AI를 위한 기반
Industrial AI EXPO에서 기조연설을 진행하는 Microsoft 김한결 전무. 사진: Angela Park
Microsoft 김한결 전무의 기조연설 「산업 AI의 다음 단계: 인간의 비전을 지능과 신뢰로 실현하다」 역시 많은 생각거리를 남겼습니다.
그중 특히 주목한 주제는 AI 토큰 사용량 모니터링과 AI 거버넌스였습니다. AI가 기업 업무에 깊이 통합될수록 기업은 AI가 무엇을 할 수 있는지뿐 아니라 어떻게 사용되고 관리되며 모니터링되는지도 함께 고려해야 합니다.
예를 들어 토큰 사용량은 운영과 비용 관리 측면에서 새로운 과제가 됩니다. 간헐적으로 챗봇에 질문하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 여러 단계의 작업을 수행하고 외부 도구를 호출하며 평가를 반복하게 되면 자원 사용 양상도 훨씬 복잡해질 수 있습니다.
동시에 책임 소재를 명확히 하고, 민감한 정보에 대한 접근을 통제하며 AI가 생성한 결과의 신뢰성과 추적 가능성을 확보하기 위한 거버넌스도 필수적입니다. 이러한 요소는 특히 산업 환경에서 중요합니다. AI의 권고가 실제 운영과 비용에 영향을 미치는 엔지니어링 의사결정으로 이어질 수 있기 때문입니다.
산업 AI를 더 넓게 활용하려면 AI의 성능뿐 아니라 투명성, 검증, 그리고 사람의 적절한 감독이 함께 뒷받침돼야 합니다.
검색을 넘어, AI의 가능성을 충분히 활용하고 있을까요?
행사 내내 머릿속에 남았던 질문이 하나 있습니다.
“대규모 언어 모델(LLM)을 검색, 요약, 질의응답 이상의 용도로 활용하는 기업은 얼마나 될까요?”
LLM의 등장으로 AI는 그 어느 때보다 쉽게 접근할 수 있는 기술이 됐습니다. 이제 많은 실무자가 정보를 찾고, 문서를 작성하고 일상적인 업무를 빠르게 처리하는 데 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 기능은 분명 유용하지만 AI가 제공할 수 있는 가능성의 일부에 불과합니다.
다음 기회는 에이전틱 AI에 있습니다. AI가 답변을 생성하는 데서 나아가 여러 단계로 구성된 업무를 조율하고 실행하는 것입니다. 산업 분야에서는 AI 에이전트가 기술 업무를 자동화하고, 결과를 검증하며 정해진 엔지니어링 목표에 맞춰 최적화를 지원하는 방식으로 활용될 수 있습니다.
예를 들어 산업용 전문 AI 에이전트는 공정 성능에 관한 질문에 답하는 것을 넘어 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
엔지니어링 목표를 해석하고 필요한 계산 단계를 파악합니다.
사용이 승인된 엔지니어링 모델을 실행해 시뮬레이션 데이터를 생성합니다.
생성된 데이터를 가공하고 분석에 적합한 형태로 준비합니다.
AI/ML 모델을 학습·평가하고 결과가 정해진 성능 기준을 충족하는지 확인합니다.
결과 개선에 필요한 추가 계산이나 조정을 제안합니다.
이러한 방식은 중요한 의사결정에 대한 사람의 감독을 유지하면서도 반복적인 엔지니어링 업무를 줄이고 분석 속도를 높일 수 있습니다. 하지만 산업용 에이전틱 AI를 구현하려면 LLM에 도구를 연결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 검증된 엔지니어링 모델과 신뢰할 수 있는 운영 데이터에 접근할 수 있어야 하며 이러한 자원의 실행과 관리를 체계적으로 통제할 기반도 필요합니다.
바로 이 지점에서 Industrial ModelOps가 중요한 역할을 합니다.
SIMACRO의 관점: Industrial ModelOps와 에이전틱 AI의 연결
SIMACRO는 Industrial ModelOps가 AI의 역량을 실제 산업 현장의 활용으로 이어주는 중요한 기반이라고 생각합니다. 엔지니어링 팀은 ProcessModel V™(PMV™)를 통해 물리 기반 시뮬레이션, AI/ML 모델, 공정 데이터를 하나의 연결된 환경에서 통합하고 관리할 수 있습니다. 이는 신뢰할 수 있는 분석 업무에 필요한 모델 인프라와 엔지니어링 맥락을 제공합니다.
이 기반 위에서 SIMACRO는 사람의 개입을 최소화하면서 전문 엔지니어링 업무를 자동화할 수 있도록 에이전틱 AI 시스템 AIMIE™를 개발하고 있습니다. 이번 Industrial AI EXPO에서 시연한 AIMIE의 서로게이트 모델링 에이전트는 엔지니어링 시뮬레이션 실행과 생성 데이터의 전처리부터 AI/ML 모델 학습 및 평가까지 여러 단계를 조율합니다. 이와 별도로 PVC 배치 레시피 최적화 등을 수행할 수 있는 전문 최적화 에이전트도 개발했습니다.
이 두 가지 독립적인 활용 사례는 엔지니어링 모델과 명확한 성능 목표를 바탕으로 계산을 수행하면서, 에이전틱 AI가 엔지니어링 업무의 속도를 어떻게 높일 수 있는지 보여줍니다. SIMACRO가 지향하는 것은 엔지니어링 지식과 분석 역량을 더 쉽게 활용하고 재사용하며 실제 실행으로 연결할 수 있는 환경입니다.
앞으로의 방향
Industrial AI EXPO 2026은 산업 AI의 발전 방향에 관한 몇 가지 중요한 원칙을 다시 확인하는 자리였습니다.
AI 도입은 명확한 활용 목적과 적절한 데이터에서 출발해야 합니다. AI의 역량이 커질수록 거버넌스와 비용 투명성도 함께 발전해야 합니다. 그리고 산업계의 다음 기회는 대화형 AI를 넘어, 복잡한 업무를 실행하고 검증하며 최적화할 수 있는 시스템에 있습니다. AI가 정보를 제공하는 도우미에서 엔지니어링 업무를 함께 수행하는 파트너로 발전하려면 언어 모델만으로는 부족합니다. 엔지니어링 모델, 현장의 운영 맥락, 신뢰할 수 있는 실행 체계, 그리고 사람의 전문성이 탄탄한 기반을 이뤄야 합니다.
산업 AI의 미래는 더 나은 답변을 생성하는 데서 한 걸음 더 나아가야 합니다. 그 답변을 검증된 실행으로 연결하고, 산업 현장에서 측정할 수 있는 가치를 만들어내는 것이 중요합니다.
킨텍스에서 SIMACRO 부스를 찾아주신 모든 분과 통찰을 나눠주신 연사 여러분께 감사드립니다. 앞으로도 대화를 이어가며, 산업 현장에서 실질적인 가치를 만드는 AI 활용을 함께 넓혀가기를 기대합니다.
SIMACRO media team | media@simacro.com
