“AI보다 중요한 건 데이터…제조업 혁신, ‘AI 쓰는 사람’에 달렸다"

AI 요약

토마스 커퍼스 미국 조지아공대 기계공학부 석좌교수는 26일 ICV2026 기조강연에서 AI는 방대한 데이터를 처리할 수 있으나 어떤 변수가 중요한지 해석하고 방향을 정하는 것은 인간의 경험과 직관이 필요하다고 말하며 AI보다 중요한 것은 데이터와 AI를 활용할 줄 아는 사람이라고 강조했습니다. 그는 금속 3D 프린팅의 23개 이상 독립 변수 사례와 8달러짜리 마이크로폰으로 회전 속도를 최적화한 사례, 통계 분석으로 항공기 터빈 블레이드 제작 시간을 17% 단축한 사례를 제시하면서 올바른 질문과 데이터 수집·저장이 AI 도입의 큰 장벽이라고 지적했고, 디지털 계측 도입으로 약 10~15% 노력 절감 효과를 기대한다고 밝혔습니다. 또한 첨단 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업까지 확산돼야 하며 제조 공정과 데이터 시스템을 함께 이해하는 인력과 외부 기술 협력이 필요하다고 주장했습니다.