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| 중국 제조업에서 AI가 생산계획과 인력배치, 품질관리, 기술상담 등 다양한 업무로 확산되고 있다. 일부 기업에서는 납기가 크게 단축되고 생산성과 품질이 개선되는 성과도 나타나고 있다. 주목할 것은 중국 정부가 이러한 성공사례를 산업별로 축적하고, 다른 제조기업으로 확산하는 체계를 구축하고 있다는 점이다. 첫째, 중국 제조업의 AI 경쟁력은 생산 자동화를 넘어 납기·원가·품질 등 기업의 핵심 경쟁력을 강화하는 방향으로 발전하고 있다. 둘째, 산업별 전문 AI와 공통 서비스가 확산되면 대기업뿐 아니라 중소 제조기업도 생산성과 기술대응 능력을 높일 수 있다. 셋째, 중국이 AI 혁신을 산업 전체로 확산하는 데 성공한다면 글로벌 제조업의 가격·품질·납기 경쟁은 더욱 치열해질 수 있다. 중국의 산업 AI 확산은 단순한 기술발전 소식이 아니다. 우리 제조기업이 앞으로 중국과의 경영과 관리 격차를 빠르게 추월 당할 수 있다는 미래 과제의 등장이다. 미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr “© 2026 [남다른 미래의 창]. All rights reserved. 미래학자 이경상 책임교수의 신간 『포텐 폭발, AI 분신테크』를 서점에서 만나 보세요. |
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[Future Signal 특집]
중국 제조업의 AI 활용률 30% 돌파, 산업 경쟁력의 새로운 변화
| 대표 뉴스 10월 19일 | 중국 국가통계국 — 규모 이상 제조업의 주요 AI 적용 분야에서 보급률 3분의 1 돌파 10월 20~21일 | 중국 공업정보화부 — 20개 산업에서 고부가가치 AI 적용 시나리오 1,000개 이상 발굴, 대표사례 285개 공개 10월 21일 | 신화사 — Midea·Lenovo 등 제조기업의 산업용 AI 에이전트 운영사례 집중 보도 2026년 1월 | 중국 8개 부처 — 2027년까지 고수준 산업 AI 에이전트 1,000개와 AI 혁신 선도기업 1,000개 육성계획 발표 |
중국의 한 산업용 밸브 제조기업은 AI를 활용해 제품 납기를 20일에서 5일로 단축했다고 발표했다. 또 다른 전기기기 제조기업은 AI와 자동화설비를 결합해 인력 생산성을 11배 높였다고 밝혔다. 글로벌 컴퓨터 제조기업 Lenovo는 AI를 활용해 1만 명의 생산인력 배치계획을 8초 만에 계산한다.
이러한 변화가 일부 기업에만 머무르지 않고 중국 제조업 전체로 확산되고 있다.
지난 10월 19일 중국 국가통계국은 규모 이상 제조업의 주요 AI 적용 분야에서 보급률이 3분의 1을 넘어섰다고 밝혔다. 중국 공업정보화부도 철강·자동차·의약 등 20개 산업에서 1,000개 이상의 고부가가치 AI 활용 시나리오를 발굴하고, 대표사례 285개를 공개했다.
중국 정부는 여기서 한발 더 나아가 산업별 AI 에이전트와 공통 데이터를 구축하고, 검증된 활용방식을 다른 기업으로 확산하는 정책을 추진하고 있다. 물론 기업들이 발표한 성과에는 기존 자동화와 공정개선의 효과가 함께 포함되어 있으며, AI의 기여도와 투자수익률이 모두 검증된 것은 아니다.
그럼에도 이러한 움직임을 주목해야 하는 이유는 분명하다. 중국 제조기업들이 AI를 통해 생산비용을 낮추고 납기를 단축하며 품질을 높이는 데 성공한다면, 그 효과는 개별 기업을 넘어 글로벌 제조업의 경쟁구도에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
중국의 산업 AI 정책은 우리에게 중요한 질문을 던진다. 중국의 제조기업들이 AI로 경쟁력을 높이는 동안, 우리는 어떤 준비를 해야 하는가?
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1. 중국은 산업 AI를 어떻게 확산하고 있는가
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중국은 2026년 1월 공업정보화부를 비롯한 8개 부처가 공동으로 「AI+제조업 특별행동 실시의견」을 발표했다. AI 모델과 반도체 등 핵심기술을 발전시키는 동시에 제조기업의 실제 업무에 AI를 적용하고, 그 성과를 산업 전반으로 확산하기 위한 계획이다.
이 정책의 특징은 기술개발과 산업현장의 수요를 함께 고려한다는 점이다. 제조기업들이 공통으로 겪는 문제를 찾아내고, 이를 해결할 전문 AI와 데이터를 구축하며, 성공적인 활용방식을 다른 기업에도 보급하려는 것이다.
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① 2027년까지 산업 AI 에이전트 1,000개 육성
중국 정부가 제시한 2027년 주요 발전목표는 다음과 같다.
| 주요 분야 | 2027년 발전목표 |
| 제조업 AI 모델 | 범용 AI 모델 3~5개의 제조업 심층 적용 |
| 산업용 AI 에이전트 | 고수준 산업 AI 에이전트 1,000개 출시 |
| 산업 데이터 | 고품질 산업용 데이터셋 100개 구축 |
| 산업 적용 | 대표적인 AI 활용 시나리오 500개 보급 |
| 혁신 선도기업 | AI 혁신 모범기업 1,000개 선정 |
| 산업 생태계 | 글로벌 영향력을 가진 생태계 주도기업 2~3개 육성 |
출처: 중국 공업정보화부 등 8개 부처, 「AI+제조업 특별행동 실시의견」, 2026년 1월 발표.
이 계획에서 특히 중요한 것은 산업용 AI 에이전트 1,000개라는 목표다. 산업용 AI 에이전트는 공장의 생산계획을 세우거나, 불량 원인을 분석하고, 설비 운영을 지원하는 등 특정 제조업무에 특화된 AI다. 중국은 이러한 전문 AI를 산업별로 개발하고 많은 기업이 활용할 수 있도록 보급하려 한다.
이 계획의 의미는 AI 모델을 더 많이 개발하는 데만 있지 않다. 제조기업들이 공통으로 겪는 문제를 해결할 AI를 산업별로 확보하고, 이를 실제 생산성과 경쟁력 향상으로 연결하려는 것이다. 중국이 이러한 목표를 실현한다면 AI 활용능력이 뛰어난 일부 대기업뿐 아니라 다양한 중소 제조기업의 경쟁력도 높아질 수 있다.
다만 2027년 목표는 향후 달성하려는 계획이다. 현재 발굴된 AI 활용 시나리오와 2027년까지 보급하려는 대표 시나리오는 집계기준이 다를 수 있으므로 단순 비교해서는 안 된다.
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② 20개 산업에서 활용사례를 발굴하고 확산한다
중국 공업정보화부는 2026년 10월 철강·자동차·의약 등 20개 산업에서 1,000개 이상의 고부가가치 AI 활용 시나리오를 발굴했다고 밝혔다.
산업용 고품질 데이터셋 500개 이상을 구축하고, 산업용 AI 에이전트 100여 종을 보급했으며, 5,000개 이상의 기업을 AI 수요·공급 연계에 참여시켰다고 발표했다.
이러한 접근은 제조기업들이 각자 AI 활용방법을 처음부터 개발해야 하는 부담을 줄이는 데 목적이 있다. 예를 들어 자동차 부품기업들이 공통으로 겪는 품질검사 문제를 해결하는 AI가 개발되면 다른 기업도 이를 자사의 생산환경에 맞게 활용할 수 있다. 기계제조업의 생산계획이나 설비관리 역시 비슷한 방식으로 확산할 수 있다.
중국은 이러한 사례를 적용 수준에 따라 구분하고, 실제 현장에서 성과가 확인된 활용방식을 다른 기업으로 보급하려 하고 있다. 개별 기업의 AI 성공을 다른 기업에서도 활용할 수 있도록 만드는 것이 중국 산업 AI 정책의 중요한 특징이다.
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③ 선도 스마트공장의 성과를 공급망으로 확산한다
중국은 스마트공장을 기초급·선진급·탁월급·선도급의 네 단계로 구분해 육성하고 있다.
10월 19일 국가통계국 발표에 따르면 중국에는 기초급 스마트공장 5만 6,000여 곳, 선진급 9,000여 곳, 탁월급 500여 곳이 구축되어 있다.
중국 공업정보화부가 2026년 초 공개한 선도급 스마트공장 15곳의 운영성과를 보면 생산효율이 평균 29% 향상되고 제품 불량률은 47% 감소했다. 또한 500곳 이상의 탁월급 스마트공장에서도 불량률 감소와 연구개발 기간 단축, 재고회전율 개선 등의 성과가 보고되었다. 이러한 성과는 AI뿐 아니라 자동화설비와 산업용 소프트웨어, 생산공정 개선이 함께 만들어낸 결과다.
중요한 것은 중국이 선도 스마트공장을 기술 실험공간으로만 활용하지 않는다는 점이다. 여기서 축적한 운영경험과 기술을 협력기업과 다른 생산현장으로 확산하려 하고 있다.
한 공장의 생산성이 높아지는 것과 수많은 협력기업의 생산성이 함께 높아지는 것은 산업 경쟁력에 미치는 영향이 다르다. 중국이 이러한 확산에 성공한다면 개별 기업의 혁신이 공급망 전체의 품질과 납기, 원가 경쟁력으로 연결될 수 있다.
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④ 중소 제조기업도 전문 AI를 이용할 수 있게 한다
대기업은 자체 AI 조직과 데이터, 정보시스템을 구축할 수 있지만 중소 제조기업은 전문인력과 개발비용을 확보하기 어렵다.
중국은 이러한 문제를 해결하기 위해 산업별 전문 AI를 클라우드 서비스로 제공하고, 기업이 필요한 기능을 선택해 활용할 수 있도록 하는 방향을 추진하고 있다.
예를 들어 설계도면 분석이나 생산계획 수립을 지원하는 AI 서비스를 이용하면 중소기업도 별도의 대규모 개발조직 없이 전문적인 AI 기능을 활용할 수 있다.
이는 산업 AI가 일부 대기업의 전유물에서 중소기업도 이용할 수 있는 산업서비스로 발전할 가능성을 보여준다. 물론 실제 보급 규모와 경제적 성과는 아직 충분히 확인되지 않았다. 그러나 산업별 전문 AI가 낮은 비용으로 보급된다면 중국 중소 제조기업의 경쟁력에도 적지 않은 영향을 미칠 수 있다.
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⑤ Physical AI의 산업화를 위한 공통 기반도 구축한다
중국은 산업 AI의 확산을 소프트웨어뿐 아니라 실제 현장에서 움직이는 로봇으로도 확대하려 하고 있다. 10월 22일 베이징에서 열린 Physical AI 관련 행사에서 중국의 전자상거래·물류기업 JD.com은 로봇 제조기업들과 협력해 유통·물류·의료 분야의 현장 적용을 확대하고 있다고 밝혔다. 로봇의 판매뿐 아니라 설치와 운영, 유지보수까지 연결하는 사업모델도 추진하고 있다.
이날 JD.com과 인민망은 Physical AI 산업 생태계 협력계약을 체결했다. 로봇기업과 연구기관 등이 참여하는 협력조직도 출범해 로봇 학습에 필요한 데이터, 가상환경에서의 시험, 성능평가, 실제 현장 적용과 안전관리의 중요성을 강조했다.
이번 발표는 로봇 도입에 따른 생산성이나 비용절감 성과를 입증한 것은 아니다. 아직 산업협력과 공통 기반을 구축하는 단계다. 그러나 주목할 변화가 있다. 중국이 로봇 제조기업의 기술개발뿐 아니라 실제 운영현장과 시험·검증, 유지보수 서비스를 연결하는 산업 생태계를 만들려 한다는 점이다.
Physical AI의 경쟁력도 개별 로봇의 성능을 넘어, 다양한 산업현장에 안전하고 경제적으로 배치하고 운영하는 능력에서 결정될 수 있다.
출처: 인민망, 2026년 10월 23일 보도(행사 10월 22일).
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2. 중국 제조업에서 어떤 경제적 성과가 나타나고 있는가
중국의 산업 AI는 공장 내부의 반복작업 자동화에만 적용되는 것이 아니다. 생산계획과 인력배치, 주문처리, 제품설계, 기술상담 등 제조기업의 다양한 업무로 확대되고 있다.
2026년 10월 19~21일 중국 정부와 신화사, 현지 경제언론이 공개한 주요 기업의 운영사례를 살펴보면 이러한 변화가 구체적으로 드러난다.
① Garcia — AI와 자동화의 결합으로 인력 생산성 11배 향상
Garcia는 차단기와 저압 전기기기를 제조하는 중국 기업이다. 차단기는 전기회로에 과부하나 이상전류가 발생했을 때 전기를 차단하는 장치로, 작은 부품을 정밀하게 조립하고 검사해야 한다.
이 회사는 생산라인에 AI 기반 영상검사와 정밀 자동화설비를 결합해 사람의 개입을 줄이고 생산속도를 높였다.
주요 성과
- 완전자동 생산라인 4개 운영
- 인력 생산성 11배 향상
- 생산라인당 월 120만 극(poles) 이상의 생산능력 확보
출처: 2026년 10월 19일 원저우 지역 경제언론 보도, 기업 측 발표.
인력 생산성 11배 향상은 AI뿐 아니라 자동화설비와 공정개선이 함께 만들어낸 성과다.
이 사례는 중국 제조기업들이 AI를 기존 자동화기술과 결합해 생산원가와 생산능력을 개선하고 있음을 보여준다.
이러한 변화가 다른 전기기기 제조기업으로 확산된다면 생산규모뿐 아니라 원가와 품질을 둘러싼 경쟁도 더욱 치열해질 수 있다.
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② Oulam Valve — AI 생산계획으로 납기를 20일에서 5일로 단축
Oulam Valve는 산업용 배관과 생산설비에 사용되는 밸브를 제조하는 중국 기업이다. 고객마다 주문 규격과 수량이 달라 생산계획과 재고관리가 중요한 사업이다.
이 회사는 AI 기반 생산관리 시스템을 도입해 주문정보와 생산일정, 설비 가동상황을 분석하고 생산계획을 최적화했다.
주요 성과:
| 지표 | 기업 발표 성과 |
| 주문 납기 | 20일 → 5일 |
| 생산계획 수립효율 | 최대 400% 향상 |
| 재고회전율 | 30% 향상 |
| 생산비용 | 35% 감소 |
출처: 원저우 지역 경제언론, 2026년 10월 19일 보도. 기업 측 발표.
가장 주목할 성과는 납기가 75% 단축되었다는 점이다. 제조기업에서 납기는 단순한 내부 생산성 지표가 아니다. 고객이 제품을 언제 공급받을 수 있는지를 결정하며, 거래 성사와 재구매에도 영향을 미친다.
이 사례는 AI가 생산설비 자체를 교체하지 않더라도 생산계획과 자원배분을 개선해 기업의 경쟁력에 영향을 줄 수 있음을 보여준다.
다만 생산계획 효율 최대 400% 향상은 특정 업무에서 나타난 최고 성과로, 전체 생산라인의 평균 개선율을 뜻하지 않는다.
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③ Lenovo — 1만 명의 생산인력 배치계획을 8초 만에 계산
Lenovo는 PC와 서버, 기업용 IT 장비 등을 생산하는 글로벌 전자·컴퓨터 기업이다.
대규모 공장에서 인력을 배치하려면 주문량과 생산라인별 작업량, 직원의 숙련도, 근무시간, 설비 가동계획 등 다양한 조건을 고려해야 한다.
Lenovo는 중국 우한 생산기지에 ‘루반(鲁班)’이라는 AI 에이전트를 도입해 이러한 업무를 지원하고 있다.
10월 21일 신화사 보도에 따르면 이 시스템은 1만 명의 생산인력을 대상으로 한 배치계획을 8초 만에 계산한다. 이는 전체 인사관리 업무를 8초 만에 끝낸다는 의미가 아니라 복잡한 인력배치계획을 계산하는 데 걸리는 시간을 뜻한다.
주문량이 갑자기 늘어나거나 생산라인에 문제가 발생하면 공장은 인력과 설비를 신속하게 재배치해야 한다. AI가 여러 조건을 고려해 배치계획을 빠르게 계산하면 생산관리자는 다양한 대안을 비교하고 변화에 대응할 수 있다.
AI가 제조업의 경쟁력을 높이는 영역이 생산설비의 자동화에서 생산과 운영에 관한 의사결정으로 확대되고 있음을 보여주는 사례다.
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④ Midea — 10여 개 AI 에이전트로 38개 생산업무 지원
Midea는 에어컨과 세탁기 등 가전제품을 생산하고 산업용 자동화사업도 운영하는 중국의 글로벌 제조기업이다.
Midea는 중국 징저우 세탁기 공장에 10여 개의 산업용 AI 에이전트를 적용해 38개 핵심 생산업무를 지원하고 있다. 각 AI 에이전트는 생산정보와 업무시스템을 활용해 필요한 정보를 분석하고 담당 업무를 지원한다.
10월 21일 신화사 보도에 따르면 일부 업무의 처리시간은 기존 수 시간에서 초 단위로 단축되었다. 이 사례의 특징은 하나의 AI가 공장 전체를 운영하는 것이 아니라 여러 전문 AI가 서로 다른 업무를 담당한다는 점이다.
공장에서는 생산계획과 품질관리, 설비 운영 등 다양한 업무가 서로 연결되어 있다. 각 업무를 지원하는 AI가 생산정보를 공유한다면 공장 운영의 효율을 높일 수 있다.
다만 Midea는 해당 보도에서 공장 전체의 생산성 향상률이나 비용절감률을 공개하지 않았다. 그럼에도 여러 전문 AI가 공장의 다양한 업무에 적용되고 있다는 점에서 산업 AI의 활용범위가 넓어지고 있음을 보여준다.
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⑤ Black Lake Technology — 산업용 도면을 1분 만에 분석
Black Lake Technology는 제조기업의 생산관리와 현장 협업을 지원하는 중국의 산업용 소프트웨어 기업이다.
기계부품을 생산하려면 고객이 보내온 설계도면을 읽고 제품의 치수와 재료, 가공조건 등을 확인해야 한다. 숙련된 기술자의 전문지식이 필요한 업무다.
Black Lake는 이러한 도면 분석을 지원하는 AI 에이전트를 개발했다. AI가 설계도면을 읽고 부품과 생산공정에 필요한 정보를 추출하는 방식이다.
10월 21일 신화사 보도에서 회사 관계자는 도면 분석에 약 1분이 걸리며 정확도는 약 95%라고 설명했다. 이는 공급기업이 제시한 성능 수치로, 독립적인 검증이나 고객기업의 실제 비용절감률까지 확인된 것은 아니다.
이 사례에서 중요한 것은 숙련된 기술자의 전문지식을 AI 서비스로 제공할 수 있다는 점이다. 중소 제조기업이 이러한 서비스를 활용하면 자체 AI 모델을 개발하지 않더라도 도면 분석과 견적, 생산계획 등의 전문업무를 지원받을 수 있다.
중국에서 이러한 산업용 AI 서비스가 널리 보급된다면 중소 제조기업의 기술대응 능력도 높아질 수 있다.
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⑥ Zhejiang Hengchi — AI 기술상담으로 해외 주문전환율 25% 향상
Zhejiang Hengchi Transmission은 산업용 동력전달장치와 기계부품을 생산하는 중국 기업이다.
산업용 부품을 구매하는 해외 고객은 가격뿐 아니라 제품의 규격과 성능, 설비와의 적합성 등을 확인해야 한다. 기술상담이 늦어지면 주문이 지연되거나 경쟁사로 고객이 이동할 수도 있다.
Hengchi는 AI 기반 제품선정 시스템을 도입해 고객이 제시한 기술조건을 분석하고 적합한 제품을 추천하도록 했다.
주요 성과
- 해외 고객 문의 응답시간: 12시간 이상 → 2시간
- 주문전환율: 25% 향상
- 2026년 1분기 매출: 20% 증가
출처: 2026년 10월 19일 원저우 지역 경제언론 보도, 기업 측 발표.
주문전환율 개선은 AI 기술상담의 활용성과로 제시되었지만, 매출 증가율 20% 전체를 AI의 효과로 볼 수는 없다.
이 사례는 제조업 AI가 공장 내부뿐 아니라 해외 고객과의 거래과정에도 적용되고 있음을 보여준다
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현장 사례에서 확인되는 세 가지 변화:
이들 기업의 성과를 종합하면 중국 산업 AI의 활용은 세 방향으로 확대되고 있다.
첫째, 생산설비와 품질관리의 지능화다. AI가 기존 자동화설비와 결합해 생산속도와 품질을 개선한다.
둘째, 생산·운영 의사결정의 고도화다. 생산계획과 인력배치, 재고관리 등 복잡한 업무를 AI가 빠르게 분석하고 최적화한다.
셋째, 산업 전문지식의 AI 서비스화다. 설계도면 분석과 기술상담처럼 숙련자의 지식이 필요한 업무를 AI가 지원하면서 전문서비스의 접근성이 높아진다.
이러한 변화가 일부 선도기업에 머무르지 않고 산업 전반으로 확산된다면 중국 제조업의 경쟁력에도 상당한 영향을 미칠 수 있다.
다만 기업별 성과는 대부분 자체 발표에 근거하며, AI 단독 기여도와 투자수익률이 충분히 공개되지 않았다는 점은 고려해야 한다.
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3. 중국의 산업 AI 확산전략에서 무엇을 배울 것인가
중국의 산업 AI 정책에서 주목해야 할 것은 개별 기업의 생산성 향상만이 아니다. 정부가 산업별 성공사례를 발굴하고, 전문 AI와 공통 데이터를 구축해 그 성과를 다른 제조기업으로 확산하려 한다는 점이다.
이러한 정책이 성과를 거둔다면 중국 제조업의 경쟁력은 새로운 단계로 발전할 수 있다.
① 중국 제조업의 경쟁방식이 달라지고 있다
그동안 중국 제조업의 경쟁력을 설명할 때는 대규모 생산능력과 가격경쟁력이 주로 강조되었다.
그러나 AI를 활용해 생산계획을 최적화하고, 불량률을 낮추며, 고객의 기술문의에 신속하게 대응할 수 있다면 경쟁의 양상이 달라진다.
Oulam Valve의 납기 단축과 Hengchi의 해외 기술상담 사례는 이러한 변화를 보여준다. 중국 기업들이 가격뿐 아니라 납기와 품질, 고객대응 속도까지 높인다면 다른 국가의 제조기업들이 받는 경쟁압력도 커질 수 있다.
경계해야 할 것은 중국의 AI 기술 자체보다, AI를 활용해 높아지고 있는 중국 제조기업의 종합적인 경쟁력이다.
② 선도기업의 AI 혁신이 중소기업으로 확산될 수 있다
중국 정부는 산업별 AI 활용사례를 축적하고, 전문 AI 에이전트와 공통 데이터 기반을 구축하며, 선도 스마트공장의 경험을 다른 기업에 전파하려 하고 있다.
이러한 방식은 개별 기업이 AI를 도입할 때 필요한 비용과 시행착오를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
특히 산업별 전문 AI가 구독형 서비스로 제공된다면 중소 제조기업도 자체 개발조직 없이 생산계획과 품질관리, 기술상담 등에 AI를 활용할 수 있다.
물론 중소기업으로의 실제 확산효과와 투자수익률은 아직 충분히 확인되지 않았다.
그러나 중국의 AI 혁신이 소수 대기업에 머무르지 않고 광범위한 제조기업으로 확산된다면 글로벌 시장에서 경쟁해야 할 중국 기업들의 역량도 전반적으로 높아질 수 있다.
③ AI 도입보다 산업 경쟁력 향상에 집중해야 한다
중국의 사례에서 배워야 할 것은 정부 주도의 정책을 그대로 모방하는 일이 아니다. AI 활용의 목표를 실제 산업 경쟁력과 연결하고, 성공적인 적용방식을 다른 기업에서도 활용할 수 있도록 만드는 접근이다.
기업은 AI 도입 건수나 사용자 수보다 생산성, 품질, 납기, 원가, 고객대응 능력이 얼마나 개선되었는지를 평가해야 한다.
산업 차원에서는 개별 기업의 성공사례가 반복적인 시범사업으로 끝나지 않도록 공통 데이터와 전문 AI 서비스, 재사용 가능한 솔루션을 확보하는 것이 중요하다.
특히 중소 제조기업이 합리적인 비용으로 이러한 서비스를 활용할 수 있어야 산업 전체의 경쟁력 향상으로 이어질 수 있다.
중국의 산업 AI 정책이 목표한 성과를 모두 실현할지는 아직 지켜봐야 한다. 하지만 중국 제조업이 AI를 통해 경쟁방식을 바꾸려는 움직임은 이미 시작되었다.
앞으로 중요한 것은 AI를 얼마나 많이 도입했는가가 아니라, AI를 통해 얼마나 강한 제조기업으로 변화했는가이다.
– Vol. 18 끝 –