피지컬 AI의 전장, 지역으로 넘어온다

11월 4일, 대구 엑스코와 경기 고양 킨텍스가 동시에 움직였다. 대동이 810㎡ 규모의 역대 최대 부스에서 AI 트랙터를 시연하고, 인천시는 로봇기업 8개사와 실증 테스트베드 조성을 논의했다. 이틀 전인 3일에는 경북에서 한국인공지능협회와 경북ICT융합산업진흥협회가 손을 잡았다. 수도권에서만 벌어지는 일이 아니다. AI가 이제는 농부들의 밭과 항만, 공장의 바닥으로 내려앉고 있다. 우리가 흔히 말하는 생성형 AI의 텍스트 생성을 넘어, 물리적 세계를 움직이는 피지컬 AI가 지역 산업의 핵심 키워드로 부상하고 있다. 단순히 소프트웨어가 아니라 하드웨어와 데이터, 현장 검증이 결합된 복합 생태계가 형성되는 중이다. 이 흐름은 기술의 중심축이 서울에서 지방으로, 화면 밖으로 이동하고 있다는 신호다. 이제 AI의 경쟁력은 추상적인 알고리즘의 우위가 아니라, 실제 현장에서 얼마나 작동하는가로 판가름난다. 이 변화는 산업 구조 자체를 바꾸고 있으며, 지역 기업들에게는 오히려 새로운 기회가 되고 있다. 기술 도입이 아니라 산업 현장의 문제를 해결하는 도구로 AI가 재정의되는 순간이다. 이 글은 최근 지방에서 벌어진 피지컬 AI 관련 주요 이벤트들을 통해, 기술이 어떻게 지역 산업과 결합하고 있는지 살펴본다. 숫자나 추상적인 논의가 아니라, 실제로 사람들이 움직이고 기계를 다루고 정책을 논의하는 장면들에서 출발한다. AI가 더 이상 개발자만의 언어가 아니라, 농부, 로봇 엔지니어, 항만 관리자의 언어가 되고 있다.

농기계의 AI 전환, 대동의 810㎡ 도전

대동이 11월 4일부터 7일까지 대구 엑스코에서 열리는 '2026 대한민국국제농기계자재박람회(KIEMSTA)'에 역대 최대 규모인 810㎡, 약 245평의 전시 공간을 마련했다. 'AI to the Field'를 주제로 한 이번 전시에는 AI 트랙터 'HX1400-AI', 농업로봇 'RT100', DJI 농업용 드론 신제품, 그리고 AI 영농비서 'AI 대동이'가 함께 출동한다. 특히 주목할 것은 단순한 제품 전시가 아니라, 관람객이 운전대와 페달을 조작해 가상 농작업을 수행하고 AI 트랙터와 작업 경로 및 결과를 비교하는 시뮬레이션 게임 'HX AI트랙터를 이겨라' 운영이다. 이는 AI 기술이 농업 현장에 어떻게 적용되는지를 체감할 수 있는 참여형 콘텐츠로, 농업인과 일반 관람객 모두에게 열린 경험이다. 대동은 비전 AI 기반 4단계 자율작업 트랙터의 기술을 핵심으로 내세우며, 자율주행 트랙터와 자율주행 모어 등 주변 환경을 인식하고 스스로 판단·제어하는 기술 역량을 강조한다. 농업로봇 RT100은 운반 기능 시연과 함께 예초모듈을 결합해 활용하는 모듈형 방식을 소개하며, 하나의 플랫폼에 작업 목적에 맞는 모듈을 결합하는 유연성을 보여준다. 이는 하드웨어의 유연성과 소프트웨어의 지능이 결합된 피지컬 AI의 전형적인 사례다. 최근영 대동 커뮤니케이션본부장은

인천 청라, 로봇과 모빌리티의 융합 거점

인천시가 4일 경기 고양 킨텍스에서 '2026 로보월드' 개막에 맞춰 로봇기업 및 산업 전문가들과 간담회를 열고, 인천로봇랜드를 중심으로 한 로봇기술 실증 테스트베드 조성 방안을 논의했다. 이 간담회에는 인천시 미래산업본부, 한국전자기술연구원(KETI), 인천테크노파크, 나우로보틱스, 유일로보틱스 등 지역 로봇기업 8개사 관계자들이 참석했다. 논의의 핵심은 단순한 산업단지 조성이 아니라, 기업이 로봇을 개발하고 시험·검증한 뒤 사업화까지 이어갈 수 있는 실증 인프라 구축이다. 특히 실내외 실증 공간의 규모와 구성, 시험설비 및 기술 검증 환경 등 테스트베드 조성에 필요한 구체적인 조건들이 주요 의제로 다뤄졌다. 인천시는 민선 9기 미래산업 전략인 'ABC+E(AI·바이오·콘텐츠+에너지)'와 연계해, 청라 일대에 AI 커넥티드카 기술개발과 사이버보안 인증·평가 인프라를 집적할 계획이다. 이는 로봇과 모빌리티 산업 간 융합을 촉진하는 전략으로, 피지컬 AI 시장이 확대되는 상황에서 기술 검증과 데이터 축적이 가능한 실증 기반의 중요성을 강조한다. 김상길 인천시 미래산업본부장은

경북, CAIO 포럼으로 지역 AI 네트워크 구축

3일 대구 수성호텔에서 한국인공지능협회와 경북ICT융합산업진흥협회가 업무협약(MOU)을 체결하고, '한국CAIO포럼 경북지회'를 공식 출범시켰다. 양 기관은 경북 지역의 AI·ICT 산업 육성과 전문 인재 양성, 기업 경쟁력 강화를 위해 인프라, 기술, 네트워크, 전문 인력을 유기적으로 연계하기로 했다. 주요 협력 분야는 AI·데이터 전문 인력 양성 및 자격·인증 연계, 경북 AI 기업 기술 고도화 및 품질 인증 지원, 공동 행사·전시회 및 네트워크 활성화, 국가 공모사업 및 지역 DX 과제 공동 기획 등이다. 역할 분담도 구체화됐다. 경북ICT융합산업진흥협회는 K-하이테크 플랫폼 등 지역 교육·실증 인프라를 지원하고, 지역 기업과 지자체의 AI·데이터 수요 발굴, 맞춤형 교육과정 운영, 현장 실증을 담당한다. 한국인공지능협회는 AI 품질 인증과 컨설팅, AI 역량 검증 자격 및 교육 커리큘럼과 전문 강사진을 제공하는 한편, 수도권과 전국 단위의 AI 기업 및 투자사 네트워크, 대형 전시·행사 연계를 집중 지원한다. 특히 '한국CAIO포럼'의 경북지회 출범은 경북 지역 기업들이 최고AI책임자(CAIO)와 AI 전문가 네트워크에 상시 접근하고 교류할 수 있는 협력 거점을 마련하는 의미 있는 조치다. 김현철 한국인공지능협회 회장은

새만금, 농업과 실외 작업의 피지컬 AI

29일 전북 새만금에너지융복합단지 종합지원센터에서 열린 메가성장특별위원회 현장간담회에서 TYM 김소원 대표이사가 농업·실외 작업 분야의 피지컬 AI 산업 육성 방안을 제시했다. TYM은 1951년 설립된 종합 농기계 기업으로, 트랙터와 콤바인, 이앙기 등을 생산하며 자율주행 트랙터와 자율주행 모어 등을 개발해 왔다. 김 대표는

부산 마리나, AI로 고부가가치 전환

3일 국회의원회관에서 'AI 대전환과 마리나산업 고도화 방안' 정책토론회가 열렸다. 조경태 의원이 주최하고 해양수산부와 부산광역시가 후원한 이번 토론회에서는 AI와 디지털 기술을 활용한 마리나산업 경쟁력 제고와 제도 개선 방안이 논의됐다. 황종우 해양수산부 장관은

AI 사용법의 변화, 남는 실력은 무엇인가

기업의 AI 교육은 직원이 기능을 얼마나 많이 익혔는지보다 실제 업무에서 무엇을 판단하고 책임질 수 있는지에 초점을 맞춰야 한다. 특정 서비스에서 답변을 잘 얻는 요령은 제품이 바뀌면 쓸모를 잃을 수 있다. 필요한 자료를 고르고, 틀린 답변을 찾아내며, 업무를 끝까지 처리하는 능력은 도구가 바뀌어도 필요하다. 아웃소싱타임스가 보도한 바에 따르면, AI 교육의 목적을 잃지 않기 위해 사용 요령을 익히되 교육의 목적을 놓치지 말아야 한다. 특정 버튼의 위치나 정해진 질문 문구를 익히는 교육은 당장 업무에 도움이 될 수 있지만, 서비스가 바뀔 때 다시 배워야 한다는 점을 교육 계획과 비용에 반영해야 한다. 그렇다고 사용법 교육을 소홀히 할 수는 없다. 직원이 현재의 도구를 제대로 다루지 못하면 당장 맡은 일부터 막힌다. 사용법을 가르칠 때 해당 기능을 어떤 업무에 쓰고, 결과를 무엇으로 평가할지까지 연결해야 한다. 오래 남는 역량은 업무의 조건을 정확하게 설명하는 능력이다. 누구에게 전달할 문서인지, 어떤 자료를 근거로 삼아야 하는지, 어떤 결과를 오류로 볼 것인지 정할 수 있어야 한다. 질문 문장이 짧아져도 그 안에 담아야 할 업무 판단까지 사라지지는 않는다. 채용에서도 이 차이를 살펴야 한다. 특정 AI 서비스를 써봤다는 이력만으로 직무 역량을 판단하기는 어렵다. 지원자가 자료 부족을 알아채는지, 결과에서 근거 없는 내용을 골라내는지, 사람이 검토할 부분을 설명하는지 확인해야 한다. AI에 일을 맡길 때는 질문 문장에 앞서 무엇을 알려줘야 하는지부터 생각해야 한다. 업무 목적과 판단 기준이 빠진 상태에서는 지시를 길게 쓴다고 문제가 해결되지 않는다. 필요한 자료를 골라 제공하는 과정부터 업무 능력이 드러난다. 앤트로픽(Anthropic)은 'AI 에이전트를 위한 효과적인 맥락 설계'에서 지시문과 함께 도구, 외부 자료, 대화 이력을 관리하는 방법을 설명했다. AI가 원하는 결과를 내도록 어떤 정보를 제공할지 설계하는 작업이다. 기업 교육에서도 이런 관점을 적용할 필요가 있다. 회사의 모든 문서를 한꺼번에 넣기보다 해당 업무에 필요한 자료를 추려야 한다. 지시를 자세히 쓰더라도 판단에 필요한 기준이나 자료가 빠져 있으면 원하는 결과를 얻기 어렵다. 가령 인사담당자가 채용 공고 초안을 만든다면 문장을 매끄럽게 다듬는 연습만으로는 부족하다. 실제 직무와 필수 자격, 근무 조건을 구분해 제공하고 AI가 자료에 없는 조건을 덧붙였는지 확인하는 훈련이 필요하다. 고객상담 아웃소싱에도 같은 원리를 적용할 수 있다. 상담 문장을 친절하게 고치는 데 그치지 않고 최신 업무 지침을 찾아 적용해야 한다. 일반적인 안내로 처리할 사안과 별도의 승인을 받아야 할 예외 상황을 구분하는 능력도 중요하다. AI 교육의 효과를 따질 때는 실제 업무 연구를 참고하되 평균 수치만 받아들여서는 안 된다. 같은 도구를 사용해도 직원의 경험과 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있다. 에릭 브린욜프슨·다니엘 리·린지 레이먼드 연구진은 '일터의 생성형 AI' 논문에서 고객지원 상담사 5172명의 자료를 분석했다. AI 지원을 받은 상담사의 시간당 문제 해결 건수는 평균 15% 늘었다. 하지만 효과는 직원마다 달랐다. 경험이 적거나 숙련도가 낮은 상담사는 처리 속도와 품질을 함께 개선했다. 경험과 숙련도가 가장 높은 집단에서는 속도 개선이 작았고 품질은 소폭 떨어졌다. 연구 대상 도구는 상담 중 답변을 제안했으며, 상담사는 그 제안을 무시하거나 수정할 수 있었다. 이 결과는 모든 직원에게 같은 교육을 제공하는 방식을 돌아보게 한다. 신입에게는 AI 제안을 읽고 업무 기준과 연결하는 교육이 필요할 수 있다. 숙련자에게는 제안을 기존 판단과 비교하고 오류를 거르는 훈련이 더 유용할 수 있다. 평균 15%라는 수치를 국내 모든 컨택센터의 기대 성과로 적용해서도 안 된다. 특정 기업과 도구, 업무 환경에서 얻은 결과다. 상담업무의 생산성 향상을 근거로 채용·급여·물류 등 다른 업무에서도 같은 효과가 난다고 단정할 수 없다. AI 사용법은 계속 바뀐다. 하지만 우리 회사에 남을 실력은 무엇인가. 이 질문이 AI 교육의 본질이다.

Copilot, 생성형 AI의 특징을 정리하다

note.com의 한 글에서 Copilot에게 주요 생성형 AI의 특징을 정리해달라고 해본 결과를 공유한다. 표가 제대로 복사되지는 않았지만, 너무 길지도 짧지도 않아서 가장 이해하기 쉬워 보인다. 이해하기 쉬워 보일 뿐, 실제로 정확한지는 알 수 없다. 다만, 이것을 포함해서 여기까지 순식간에 해버리면 '나는 필요한가?'라는 생각이 든다. 질문하는 방법이나 정리하는 방법을 궁리하지 않으면 상당히 위험한 시대가 되어버린 것일지도 모른다. 주요 생성형 AI(Generative AI)의 특징을 비교하면 다음과 같이 정리할 수 있다. ChatGPT (GPT-4o/5 계열)는 OpenAI가 개발한 대화형 AI로, 문장 작성, 프로그래밍, 분석에 강점을 가진다. 자연스러운 대화, 고도의 추론, 폭넓은 용도가 장점이다. Microsoft Copilot은 Microsoft가 GPT를 기반으로 Microsoft 365와 연동한 사무 업무용 AI로, Word·Excel·PowerPoint·Outlook과의 통합, 생산성 향상이 강점이다. Gemini는 Google이 개발한 AI로, Google 검색 및 Workspace와의 연동, 최신 정보 접근, Google 서비스와의 친화성이 강점이다. Claude는 Anthropic이 개발한 긴 글 처리에 강한 대화형 AI로, 방대한 텍스트 요약·분석, 안전성 중시가 강점이다. Perplexity AI는 Perplexity AI가 개발한 검색 엔진형 AI로, 출처가 포함된 답변, 정보 수집 및 리서치용에 강점을 가진다. Midjourney는 Midjourney사가 개발한 이미지 생성 특화 AI로, 예술성이 높은 이미지, 크리에이티브 제작에 강점을 가진다. Stable Diffusion은 Stability AI가 개발한 오픈 소스 이미지 생성 AI로, 커스터마이징이 높고, 로컬 실행 가능이 강점이다. DALL·E는 OpenAI가 개발한 이미지 생성 AI로, 자연어로부터 고품질 이미지 생성, 편집 기능이 강점이다. Runway는 Runway AI가 개발한 동영상 생성·편집 AI로, 텍스트나 이미지로부터 동영상 생성에 강점을 가진다. Sora는 OpenAI가 개발한 동영상 생성 AI로, 고품질의 장편 동영상 생성이 강점이다. 용도별 추천으로는 문장 작성·기획·학습 지원에 ChatGPT, Claude, Gemini가 적합하고, 사무 업무·자료 작성에는 Microsoft Copilot, 조사 및 정보 수집에는 Perplexity, Gemini, 이미지 제작에는 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, 영상 제작에는 Sora, Runway가 적합하다. 최근 트렌드로 생성형 AI는 단순히 문장이나 이미지를 생성하는 것뿐만 아니라, 추론(Reasoning) 능력, 외부 도구와의 연동, 멀티모달 지원(텍스트·이미지·음성·동영상), 업무용 앱과의 통합이 경쟁의 중심이 되고 있다. 간단히 말하면, 업무용이라면 Copilot, 만능형이라면 ChatGPT, Google 환경이라면 Gemini, 장문 분석이라면 Claude, 검색이라면 Perplexity, 이미지라면 Midjourney, 동영상이라면 Sora/Runway와 같이 역할이 나뉘어 있다. 이 정리는 AI 도구의 다양성과 특성을 보여준다. 하지만 실제로 정확한지는 알 수 없다. 질문하는 방법이나 정리하는 방법을 궁리하지 않으면 상당히 위험한 시대가 되어버린 것일지도 모른다. AI가 정보를 정리해주는 시대에, 우리는 그 정보를 어떻게 판단하고 활용할지를 고민해야 한다.