인공지능(AI)의 역사는 ‘기계도 인간처럼 지능을 가질 수 있다’란 철학적 상상에서 출발했다. 그러다 1940년대 디지털 컴퓨터가 발명되면서 본격적인 연구가 이뤄졌다. 컴퓨팅 파워의 진보, 챗 GPT와 제미나이의 등장은 AI가 불과 몇년새 과거 80년간 쌓인 방대한 양의 데이터를 빠르게 학습할 수 있게 된 배경이 됐다. 그 결과 생성형 AI는 이제 우리 일상에 없어선 안 될 업무 수행형 에이전트로 자리잡았고, 산업현장에선 인간의 물리적 신체 한계까지 극복하는 ‘피지컬 AI’ 도입이 한창이다. 제조 AX 전환은 단순 자동화를 넘어 AI가 생산·품질·설비·물류·에너지 사용까지 판단하고 최적화해 자율형 공장으로 나아가는 제조업 AI 대전환이다.
# 현대차그룹, 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 2030년까지 3만대 생산
현대자동차그룹이 ‘AI 로보틱스로의 전환’을 선언하며 선보인 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’가 대표적 예다. 온 몸의 관절이 360도 회전하는 아틀라스는 촉각 센서가 탑재된 손으로 부품 분류에서부터 정밀조립에 이르는 다양한 작업을 단 하루 만에 학습해 척척 수행해낸다. 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 걸어가 배터리를 교체한 뒤 곧바로 작업을 재개한다. 이 로봇은 최대 50㎏ 무게를 번쩍 들 수 있는데다, -20℃의 강추위나 40℃의 무더위 속에서도 완벽하게 일 할 수 있어 인간의 작업 안전성을 강화해준다.
정의선 회장은 지난 4월 미국 워싱턴 DC에서 열린 <2026 세마포 월드 이코노미>에서 “2028년까지 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카’에 아틀라스를 우선 투입하고, 2030년까지 연간 최대 3만대의 아틀라스를 생산할 예정”이라고 발표했다. 이 아틀라스는 부품 분류 공정을 시작으로 부품 조립, 단순 반복·고중량물 취급·고위험군의 작업 등 더 복잡한 공정으로 역할을 확장해 스마트 팩토리 혁신을 가속화한다.
이런 연장선상에서 보면 산업도시이자 노동의 메카 울산으로선 노사 공감대가 제조업 AX 확산의 전제 조건이다. 울산은 3대 주력산업(자동차·조선·석유화학)의 제조업 비중이 무려 76%를 차지하는데다, 제조업 종사자 비중도 전체 취업자 100명 중 약 32명(31.8%)에 달하는 전국 1위 도시다. 그만큼 제조업 AX 영향을 많이 받을 수밖에 없다는 의미다.
김상욱 시장이 후보 시절 “AX 전환에서 소외받지 않는 울산형 일자리 안전망을 구축하겠다”면서 △울산형 직업전환 보장제 △청년 AX아카데미 운영 △숙련 노동자 AI 동행사업 등을 공약으로 내세운 이유가 바로 여기에 있다.
# 울산시, 직업전환 보장제 등 고용 안전망 구축
울산형 직업전환 보장제는 AX로 직무 변화가 예상되는 노동자를 대상으로 직무진단-직무전환-재취업·재배치까지 통합 지원하는 고용 안전망 구축 사업이다. 올해 하반기 준비를 거쳐 내년 초 사업에 참여할 기업과 노동자를 발굴한 뒤 직무진단과 전환교육에 착수한다.
숙련노동자 AI동행 사업은 울산명장 등 산업역군의 경험·노하우를 AI에 축적하고, 숙련노동자는 감독자·멘토·코치로 역할을 전환하는 내용으로 내년초 본격적인 프로그램이 운영된다.
단, 김 시장은 최근 대기업 노조를 중심으로 확산되는 AI 구조조정 우려에 대해 “산업 AX는 거스를 수 없는 시대적 흐름”이라며 “변화에 적응하지 못하면 기업은 경쟁력을 잃고 결국 일자리도 지키기 어려워질 수 있다”고 진단했다. 울산시는 노동위원회를 신설해 고용노동부·양대 노총과 함께 AI 시대 새로운 노사 협력 모델을 울산에서 만들 계획이다.
제조업 AX 확산에 이르기까지 울산은 갈 길이 바쁘다. 최근 한국은행 울산본부가 발표한 <울산의 AX대응력 평가> 분석 자료에 따르면 2025년 기준 울산의 ‘AI 준비도’ 전국 순위는 울산 울주군이 52위, 남구 71위, 중구 99위, 북구 135위, 동구 141위 등 중위권에 그치고 있다. AI 준비도는 △AI 인재 △혁신활동 △AI 도입 등 3개 요소 관련 데이터를 결합해 0~1 사이로 산출하는데 울산은 최고 0.31~최저 0.18에 그쳤다. 더욱이 울산은 AI 인재도 충분하지 않은 것으로 평가됐다. 정보통신 전공 취업자 중 서울·경기 비중이 학사 63.8%·석박사 76.6%인 반면, 울산은 전국 17개 시도 중 학사 13위·석박사 9위에 그쳤다.
즉, 대한민국 성장동력 리부트 ‘울산의 제조업 인공지능 대전환(M.AX)’이 제대로 작동하려면 산업별 기업간 DX·AX 수준 격차를 좁히는 일이 최대 관건일 수밖에 없다. DX는 기업간 역량 차이도 차이지만 공정 특성별로 자동차·석유화학 분야 대기업 수준이 조선분야 대기업이나 중소·중견기업 수준 보다 높은 상황이다. AX의 경우 대기업은 AI팩토리 등 AI전환에 적극적이지만, 중소기업은 DX 확산이나 일부 공정에 한해 AI솔루션을 도입하는 실정이기도 하다.
김 시장은 “투자 여력이 부족한 중소 협력업체가 경쟁력을 잃으면 결국 공급망 전체가 흔들리고 대기업도 경쟁력을 유지하기 어렵게 될 것”이라며 기업별 AI 개발이 아닌 ‘기능별 산업 특화 소형언어모델(sLLM)’을 해법으로 제시했다. 자동차와 조선은 업종은 달라도 도장, 용접, 품질관리, 설비 유지보수 등 공통 공정이 많은 만큼 기능별 sLLM을 공동 개발하면 개발 비용은 줄이고 중소협력업체로 활용 범위는 훨씬 넓혀질수 있다는 것. 그는 “울산이 가진 산업DX와 만나 실증되고, 실제 산업현장에 적용되는 마지막 단계가 울산에서 실현돼야 한다. 이는 전국에서 울산만이 할 수 있는 일”이라고 강조했다.
#산·학·연·관 ‘제조AX 확산’ 민관 거버넌스 구축
‘지난 9일 울산시가 하정우 전 대통령비서실 AI미래기획수석과 안현실 UNIST 부총장, 기업·대학·연구기관 등 13개가 참여한 가운데 출범시킨 ‘민관 AX협의체’는 아직은 더딘 울산 제조업 AX 확산에 네비게이션 역할을 수행하게 된다. 출범 당시 김 시장은 “지금은 공격적인 투자 특히, 중앙정부와 함께하는 투자를 이끌어내야 한다”며 “소심하게 100억짜리 200억짜리 사업 기획하지 말고 조 단위 사업으로 계획을 해봐달라”라고 참석자들에게 요청했다.
울산시는 ‘글로벌 산업 AX거점도시’ 구축이라는 비전 아래 오는 2030년까지 산업 AX 실증연구단지를 조성하고, AI 관련 사업 규모를 2026년 6,070억원에서 2030년 1조5,000억원 규모로 확대한다. 또 AI 인재 양성도 오는 2030년까지 누적 10만명 이상으로 확대하는 것을 목표로 하고 있다.