[글로벌포커스] AI가 못넘는 숙련공의 직관

AI 요약

2024년 가동 예정이던 미국 애리조나 TSMC 1공장은 2025년 4분기에야 4나노 양산에 들어갔고 2공장의 3나노 양산도 2027년 하반기로 밀리면서 자재·규제·비용 외에 더 깊은 병목은 숙련 기술자의 부재였으며, F-22 생산 중단 사례도 숙련공 이탈로 구현 능력이 사라졌음을 보여줍니다. 숙련공의 암묵지는 불꽃색·진동·공기 흐름 등 기록되지 않는 판단에 기반해 AI가 학습하는 기록된 신호만으로는 완전 대체될 수 없고, AI는 반복 동작·센서 신호 분석으로 일부를 보조할 수 있으나 최종 판단과 책임은 사람에게 남습니다. 해법으로는 베테랑의 작업·판단·실패 경험을 영상·음성·센서·작업일지로 축적해 디지털 도제 시스템으로 전수하는 것과 사람을 길러내는 교육·공동 학습 문화·숙련에 대한 합당한 처우를 병행해야 한다고 제언합니다.