LLM에서 피지컬 AI로, 삼성전자 AI 엔지니어가 진단하는 산업 현장의 진정한 변화

현장은 이미 바뀌고 있다. 그러나 ‘진짜 변화’는 이제 시작일 것.

물류・제조 현장에서 AI 로봇은 더 이상 낯설지 않습니다. 그러나 AI 로봇을 도입하는 것과, 그 로봇이 실제 현장의 생산성을 혁신하는 것은 전혀 다른 문제입니다.

최근, 씨메스로보틱스는 삼성전자에서 AI 엔지니어로 활동 중인 강경원 프로를 만났습니다. 산업공학 기반의 최적화 알고리즘 연구로 시작해 데이터 분석을 거쳐, ‘알파고’와 ChatGPT로 이어진 AI 혁신 흐름 속에서 실무형 AI 전문가로 자리 잡은 엔지니어입니다. 이번 인터뷰에서는 현업 엔지니어의 시선에서 AI 로봇 솔루션의 현실과 과제, 그리고 앞으로의 방향성을 짚어봅니다.

LLM에서 피지컬 AI로 : 기술은 이미 다음 단계로 넘어갔다

강경원 프로는 AI의 발전 흐름을 세 단계로 명확하게 정리했습니다. 인간의 언어를 이해하는 LLM을 넘어 시각・청각 정보를 통합하는 멀티모달로, 그리고 이제는 스스로 판단하고 행동하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 시대가 왔다는 것이죠.

"예전의 AI가 사람의 요청에 답하는 '생성형 도구'였다면, 지금은 우리가 살고 있는 물리적 환경에 직접 능동적으로 개입하는 단계까지 왔습니다. 지금 이 순간이 진정한 터닝포인트가 될 것입니다.” - 삼성전자 강경원 프로

[씨메스로보틱스의 인사이트] 비정형 환경에서 로봇이 작업을 수행하는 솔루션들을 물류・제조 현장에 제공하는 것도 정확히 이 흐름 위에 있습니다. 강 프로가 짚은 전환점은, 씨메스로보틱스가 현장에서 매일 증명해내고 있는 변화와 정확히 맞닿아 있습니다.

룰(Rule) 기반의 경계가 허물어지는 로보틱스의 패러다임 전환

AI 기술이 로보틱스 산업에 어떤 변화를 가져왔는지에 대한 강경원 프로의 대답은 명확했습니다. 과거의 로봇은 엔지니어가 철저히 정의한 환경 안에서만 정밀하게 움직였습니다. '이 공간, 이 작업'이라는 경계가 분명했죠. 하지만 AI가 로봇의 두뇌가 되면서 이 경계가 무너지고 있습니다.

강 프로는 비정형 환경에서도 능동적으로 판단하고 유연하게 대응하는 로봇들이 더 다양한 산업군으로 확산될 것이라 강조했습니다. 이는 단순한 기술 업그레이드가 아니라, 로봇이 적용될 수 있는 시장 자체가 넓어지는 구조적 변화임을 이야기했습니다.

AI가 사람을 대체하면 어떡할까? —현업 엔지니어의 솔직한 답변

AI 엔지니어로서 가장 많이 받는 질문, "AI 로봇이 사람의 일자리를 뺏으면 어떡하나요?"에 대해 그는 현실적이면서도 균형 잡힌 답변을 내놓았습니다.

"판단력과 수행 능력, 경제성에서 로봇이 앞선다면 특정 직무의 대체는 불가피할 것입니다. 하지만 이는 비관론이 아닙니다. 로봇을 유지보수하고, 공정을 재설계하며, 로봇을 슈퍼바이징하는 엔지니어라는 '새로운 역할'이 생겨나기 때문입니다.” - 삼성전자 강경원 프로

결국 로봇 도입은 생산성 향상을 통해 인간이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경을 만드는 과정이라는 것입니다. 씨메스로보틱스 역시도 현장에서 이와 같은 메시지를 전하며, 기술과 인간이 상생하는 자동화 생태계를 구축하고 있습니다.

현장은 아직 ‘사람 중심’으로 설계되어 있다

AI 로봇 도입 시 발생하는 현실적 어려움에 대해 강경원 프로는 핵심을 정확히 짚었습니다. 지금의 제조・물류 환경은 철저히 인간 중심으로 설계되어 있다는 것입니다. 로봇이 100% 역량을 발휘하려면 로봇 중심의 환경 재설계가 필요하지만, 이는 현실적으로 쉽지 않은 과제입니다.

"솔루션 개발만으로 100% 자동화를 구현하기는 어렵습니다. 현장마다 환경이 다르기에 맞춤형 컨설팅이 필수적이죠. 여기서 자동화 기업의 역량 차이가 발생할 것입니다." - 삼성전자 강경원 프로

[씨메스로보틱스의 시선] 씨메스가 영업 단계부터 엔지니어가 동행하여 현장을 분석하고 컨설팅을 병행하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 표준화된 솔루션만큼이나 중요한 것은 '현장의 물리적 제약'을 이해하고 최적화하는 기술력입니다.

“AI 면 다 해결된다?” - 가장 흔한 오해에 대하여

“‘A’라는 모델은 A라는 문제에만 동작합니다. B 문제에는 B 모델이 필요합니다. 그런데 많은 분들이 하나의 모델을 도입하면 모든 문제가 해결될 것이라고 기대합니다.”
- 삼성전자 강경원 프로

강경원 프로는 VLA 파운데이션 모델을 예로 들며, 해당 모델이 아무리 강건해도 특정 산업 현장에 맞는 파인튜닝 없이는 실질적인 현장 적합성을 확보하기 어려울 것이라고 이야기했습니다. 같은 제조업이더라도 공장마다 데이터 특성이 다르고, 한 현장에서 검증된 모델이 다른 현장에서는 적합하지 않을 가능성이 크기 때문입니다. 데이터를 다시 취득하고 파인튜닝하는 과정은 피할 수 없는 여정인 것입니다.

씨메스로보틱스도 같은 현실을 매번 마주합니다. 고객은 빠른 도입을 원하지만, 현장 방문-컨설팅-커스터마이징-검증의 과정은 결코 건너뛸 수 없습니다. 저희 또한 고객들에게 자동화 도입이 '만능 버튼'이 아닌 '새로운 시작'임을 설명하며, 검증의 단계를 함께 걸어가고 있습니다.

5년 후, 10년 후 : AI 엔지니어가 상상하는 스마트팩토리

미래에 대한 이야기를 꺼내자 강경원 프로는 조심스럽지만 분명한 그림을 제시했습니다.

VLA 모델의 발전으로 과거 엔지니어가 한 땀 한 땀 코딩으로 대응해야 했던 수많은 예외 상황(Edge Cases)들을, 방대한 데이터로 학습된 AI가 스스로 판단하고 유연하게 처리하는 시대가 가까워지고 있습니다.

강 프로는 적용 가능한 어플리케이션의 범위가 폭발적으로 넓어질 것이며, 우리가 상상하는 ‘AI 팩토리’에 한 걸음씩 다가가게 될 것이라고 내다봤습니다. 그가 강조한 것은 바로 준비의 방향입니다. 그 미래를 위해 지금부터 중요한 것은 ‘100% 로봇 자동화가 이루어졌을 때의 그림을 먼저 그리는 것’이라고 전했습니다.

현재의 환경을 로봇에 최적화되도록 미리 설계하고 재편하는 작업 - 이것이 스마트 팩토리/AI 팩토리로 가는 핵심 준비라는 메시지였습니다.

AI 도입을 고민하는 기업에게 전하는 AI 엔지니어의 조언

AI·자동화 도입을 준비하는 기업들에게 전하고 싶은 말을 묻자, 강 프로는 '인내심'을 핵심 키워드로 꼽았습니다. 데이터 적재부터 파인튜닝까지의 과정은 단순한 '계약'이 아닌 '여정'이기 때문입니다. 그렇기에 검증된 레퍼런스를 보유하고 이 여정을 끝까지 함께할 파트너를 선정하는 것이 무엇보다 중요하다고 전했습니다.

인터뷰를 마치며: AI의 물리적 현실이 현장을 다시 쓴다

강경원 프로와의 대화는 씨메스로보틱스에게도 매우 의미 있는 시간이었습니다. 고객에게 전하고 싶었던 메시지들을 현업 AI 엔지니어의 목소리로 다시금 확인할 수 있었기 때문입니다.

현장은 여전히 복잡하고, 데이터는 제각각이며, 시행착오는 피할 수 없습니다. 하지만 AI는 이제 물리적 현실로 적용되고 있습니다. VLA 모델로 무장한 피지컬 AI가 현장의 엣지 케이스(Edge Case)를 스스로 판단하고 처리하기 시작하는 순간, 지금까지 불가능하다고 여겨졌던 완전 자동화의 경계가 비로소 허물어질 것입니다.

씨메스로보틱스는 방대한 실증 데이터와 수많은 현장 적용 사례를 보유하며, 산업 자동화에 가장 밀접한 기업입니다. 독자적인 로봇 파운데이션 모델 개발을 넘어, 이를 실제 산업 애플리케이션으로 성공적으로 안착시키고 있습니다. 이 변화의 한가운데서, 씨메스로보틱스는 현장을 가장 잘 이해하는 파트너로서 새로운 물류・제조의 미래를 함께 써 내려가겠습니다.