원격 연결 및 디지털 워크플레이스 솔루션 분야 글로벌 선두 기업 팀뷰어(TeamViewer)가 제조업 IT 의사결정권자의 68%가 이미 선제적 또는 부분 자율형 방식으로 IT 문제를 해결하고 있다는 조사 결과를 발표했다. 반면 AI 도입 장애 요인으로 AI의 가치에 대한 불확실성을 꼽은 제조업 응답자는 IT 업계(16%)의 두 배인 32%로, 제조업의 IT 자율화가 빠르게 진행되는 가운데 AI의 실질적인 효과와 가치를 입증하는 것이 여전히 중요한 과제로 남아 있음을 보여준다.
글로벌 조사 보고서 ‘자율형 워크플레이스로의 여정(Path to the Autonomous Workplace)’은 제조업 IT 의사결정권자들의 AI 활용 현황과 실제 업무에서의 효과를 다뤘다. 조사 결과, 제조업은 AI를 활용한 선제적 IT 장애 대응과 생산성 향상 측면에서 전체 산업 평균을 웃도는 것으로 나타났다.
제조업, 선제적·자율형 IT 장애 대응에서 타 산업 앞서
제조업 IT 의사결정권자의 43%는 IT 문제에 선제적으로 대응하고 있다고 답해 전체 산업 평균(41%)과 IT 업계(35%)를 모두 웃돌았다. 사람의 감독 아래 AI가 문제를 예측하고 예방하는 부분 자율형 방식을 활용한다는 응답도 25%로 전체 산업 평균(17%) 및 IT 업계(21%)보다 높았다.
AI 도입을 가로막는 세 가지 요인
제조업에서 AI 도입을 가로막는 요인으로는 △보안·개인정보 보호 및 위험에 대한 우려(47%)를 가장 많이 꼽았고 △관련 기술 및 교육 부족(34%) △AI의 가치나 비즈니스 효과에 대한 불확실성(32%)이 뒤를 이었다. 특히 AI의 실질적인 비즈니스 가치에 대한 불확실성은 IT 업계(16%)의 두 배이자 전체 산업 평균(21%)보다도 높은 수치로, 제조업이 AI 도입 효과를 조직 차원에서 입증해야 하는 어려움을 겪고 있음을 보여준다.
개인 생산성에서는 효과 뚜렷… 조직 차원의 성과 측정은 과제
개인 생산성 측면에서는 AI 활용 효과가 가시화되고 있는 것으로 나타났다. AI가 개인의 생산성을 높이고 있다고 응답한 비율은 44%로 전체 산업 평균(39%)보다 높았으며, AI 결과물을 검증하는 데 주당 평균 1.6시간을 사용하고 있어 전체 산업 평균(1.9시간)과 IT 업계(2.7시간)보다 적은 것으로 나타났다. 또한 2030년까지 더 많은 업무를 AI에 맡기고 고부가가치 업무에 집중하겠다는 응답도 35%로 전체 산업 평균(28%)보다 높았다.
다만 앞서 응답자의 32%가 AI의 실질적인 비즈니스 가치에 대한 불확실성을 도입 장벽으로 지목한 점은 개인이 체감하는 효과와 별개로 조직 차원의 성과 측정이 여전히 쉽지 않음을 시사한다.
AI 자율성 확대하되 핵심 영역은 사람이 감독
AI가 조치를 취하기 전 항상 사람의 확인이 필요하다는 응답은 23%로 전체 산업(31%)보다 낮았던 반면, 보안·데이터·비즈니스 운영에 영향을 줄 수 있는 작업에는 사람이 개입해야 한다는 응답은 46%로 전체 산업 평균(40%)보다 높았다. 모든 단계를 일일이 확인하기보다 위험도가 높은 영역에 감독을 집중하는 방식을 선호하는 것으로 풀이된다.
전반적으로 AI가 독자적으로 결정을 내리거나 민감한 데이터를 다루는 작업보다는 시스템 모니터링·문제 감지·텍스트 변환처럼 사람이 작업 과정을 확인할 수 있는 보조 업무에서 AI 수용도가 일관되게 높았다. 이러한 차이는 현장 및 하이브리드 근무자에게서 더욱 두드러졌으며, 이들은 원격 근무자보다 AI의 독자적인 판단에 상대적으로 신중한 태도를 보였다.
메이 덴트(Mei Dent) 팀뷰어 최고제품·기술책임자(CPTO)는 “제조업에서 AI라고 하면 모든 것이 자율적으로 돌아가는 환경을 떠올리기 쉽지만, 현실은 다르다”며 “수십 년간 구축해 온 시스템을 단번에 교체하기 어렵기 때문에 문제를 조기에 찾아내고 불필요한 작업을 줄이는 등 실질적인 개선을 하나씩 만들어 가는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “이러한 개선을 조직 전반으로 확대하고, 구체적인 활용 사례를 통해 AI의 비즈니스 가치를 입증하는 기업이 궁극적으로 가장 큰 가치를 창출할 것”이라고 강조했다.
이혜영 팀뷰어코리아 대표이사는 “국내 제조기업들이 AI 도입을 검토할 때 이제는 ‘도입할 것인가’보다 ‘어디에 적용해 어떤 성과를 만들 것인가’를 고민해야 할 시점”이라며 “IT 장애 예방, 반복 업무 자동화 등 명확한 활용 사례에서 시작해 성과를 확인하고, 이를 조직 전반으로 확대하는 것이 AI 투자의 실질적인 가치를 높이는 방법”이라고 말했다.
※ 참고: 이번 조사는 팀뷰어의 의뢰로 글로벌 시장조사 기관 사피오 리서치(Sapio Research)가 2026년 4월부터 5월까지 미국, 영국, 호주, 프랑스, 독일, 이탈리아, 일본, 싱가포르, 브라질 등 총 9개 국가의 응답자 4200명을 대상으로 진행했다. 보고서 전문은 팀뷰어 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.
웹사이트: http://www.teamviewer.com
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