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인텔은 21일 발표한 ‘로보틱스 준비도 격차 조사(The Robotics Readiness Gap)’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다. 글로벌 기업 및 조직의 로봇 기술 도입 현황과 준비도를 분석한 이번 보고서는 한국을 포함해 미국, 영국, 독일, 일본, 중국 등 주요 6개국의 연 매출 5억 달러 이상 기업 임원 및 전문가 800여 명을 대상으로 진행됐다.
한국 시장은 로봇 도입 및 협업에 대한 기대감이 매우 높으나 실행을 위한 전략 수립은 현저히 뒤처져 있는 것으로 나타났다. 조사에 참여한 한국 리더의 76%가 2030년까지 인간과 로봇이 함께 일하는 혼합 인력 관리에 준비될 것이라 답했고, 75%는 인력 계획과 로봇 전략의 결합 필요성을 인식하고 있었다. 그러나 실제 공식적인 ‘인간-로봇 인력 전략’을 수립한 비율은 27%에 그쳐 조사 대상 국 중 최하위를 기록했다.
기술 요구도 측면에서도 한국 기업들은 매우 높은 기준을 제시했다. 한국 응답자의 82%가 주요 로봇 애플리케이션 운영에 100밀리초(ms) 이내의 의사 결정이 필요하다고 답했으며, 특히 38%는 10ms 이내의 초저지연 응답이 필수적이라고 응답해 주요국 중 가장 높은 실시간 데이터 처리 요구 수준을 보였다.
높은 도입 기대감 속 무대책…글로벌 시장도 ‘준비 격차’ 상존
또 한국 응답자의 65%는 로봇 관리 및 협업을 위해 인력의 완전히 새로운 역할과 역량이 필요하다고 보았으며, 51%는 안전 문제로 인해 로봇 도입이 지연된 경험이 있다고 밝혔다. 현재 국내 기업 인력의 12%가 로봇 도입으로 재배치되었으며, 2030년에는 이 비율이 22%까지 늘어날 것으로 전망됐다.
글로벌 조사 결과를 보면 로보틱스는 단순 시범 프로젝트를 넘어 향후 5년 내 경쟁력을 좌우할 핵심 경영 전략으로 자리 잡았다. 글로벌 리더의 60%가 5년 이내에 로봇 플릿(운영 체제)을 갖출 것으로 전망했으며, 3년 이내에 로봇 도입이 인건비보다 경제적일 것으로 보고 있다.
로봇을 전면 도입할 경우 운영 효율 및 생산성이 2배 증가할 것이라는 기대감도 확인됐다. 응답자의 74%는 2030년까지 인력 계획과 로봇 전략이 불가분의 관계가 될 것이라고 답했으나, 실제 공식 인력 전략을 갖춘 글로벌 기업은 40% 수준에 머물렀다. 산업 분야별로는 국방 분야가 48%로 준비 격차가 가장 컸으며 스마트시티, 제조, 유통, 의료 순으로 격차가 관찰됐다.
성공적 확장 위한 5대 요소 제시…핵심은 ‘통합 인프라 구축’
인텔은 로봇 도입을 성공적으로 확장하기 위해 해결해야 할 5가지 핵심 요소로 전략, 역량, 안전, 형태, 확장을 제시했다. 우선 전략 측면에서는 단순 수량 확대를 넘어 운영 모델 자체에 로봇을 내재화하는 체계 구축이 지적됐다. 역량 분야에서는 글로벌 응답자의 67%가 로봇이 인간의 작업 능력을 향상시킬 것으로 보면서도 40%는 기술 및 전문 인재 부족을 걸림돌로 꼽았다.
안전성 문제 역시 주요 장애물이다. 글로벌 응답자의 31%는 안전을 로봇 도입의 최대 장점으로 꼽았으나 55%는 안전 이슈로 인해 실제 도입 지연을 경험했다고 밝혔으며, 68%는 명확한 글로벌 안전 표준이 마련되면 도입 속도가 빨라질 것이라고 보았다.
형태 측면에서는 글로벌 응답자의 77%가 외형보다 신뢰성과 성능이 중요하다고 답했으나, 65%는 현재 로봇의 외형이 실제 필요성보다는 기술적 한계에 의해 제약받는다고 평가했다.
실시간 데이터 처리를 의미하는 확장 측면에서는 글로벌 응답자의 75% 이상이 주요 로봇 응용에 100ms 이내의 의사 결정이 필요하다고 밝혔으며, 약 4분의 1은 10ms 미만의 초저지연 응답이 필요하다고 응답했다. 그러나 이를 뒷받침할 명확한 엣지·온디바이스 AI 전략과 예산을 확보한 글로벌 조직은 42% 수준에 머물렀고, 39%는 개발 단계에 머물러 있었다.
존 힐리 인텔 산업 및 로보틱스 부문 총괄 부사장은 “로보틱스 도입의 다음 단계는 로봇 도입 가능 여부가 아니라 이를 확장할 준비가 되어 있는지에 따라 결정될 것”이라며 “전략, 인력 개발, 안전, 인프라를 조화롭게 구축하는 조직이 지능형 로봇과 피지컬 AI의 이점을 실현하는 데 가장 유리한 위치를 선점할 것”이라고 밝혔다.





