미국 전미경제연구소(NBER)가 최근 3년간 기업 경영진을 대상으로 조사한 결과, 응답자의 약 90%가 AI가 생산성에 측정 가능한 영향을 주지 못했다고 답한 것으로 나타났다. 이 조사 결과는 2026년 9월 3일 서울 웨스틴 조선 파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 'ATTENTION 2026'에서 마키나락스 윤성호 대표가 인용하며 공개됐다.
ATTENTION 2026은 마키나락스가 개최한 산업 AI 컨퍼런스로, 오전에는 마키나락스·KAIST·한국앤컴퍼니그룹·HD현대·디바이스 인사이트가 키노트 발표를 맡았고 오후에는 AI OS·산업 AI·국방 AI 3개 트랙에서 15개 세션이 진행됐다. 세션과 함께 AI 반도체, AI 인프라, 산업 AI 솔루션을 소개하는 전시도 병행됐다.
NBER 조사 수치와 발표 배경
윤성호 대표는 이 조사 결과를 언급하며 “AI는 빠르게 발전하는데 왜 기업의 생산성은 기대만큼 바뀌지 않았을까”라는 질문을 던졌다. 그는 그 원인으로 맥도날드의 AI 드라이브스루 사례를 들며 “AI가 현장에서 동작하지 않았다”고 말했다. 이어 “벤치마크 성능이 높다고 기업 생산성이 높아지는 것은 아닙니다. 정답은 간단합니다. 바로 현장입니다.”라고 밝혔다.
발표 구성: 트랙·세션 수
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 오전 키노트 | 마키나락스, KAIST, 한국앤컴퍼니그룹, HD현대, 디바이스 인사이트 |
| 오후 트랙 | AI OS, 산업 AI, 국방 AI |
| 오후 세션 수 | 15개 |
| 병행 전시 | AI 반도체, AI 인프라, 산업 AI 솔루션 |
이날 발표에서 마키나락스는 생성형 AI 이후 다음 단계로 '피지컬 AI'를 제시했다. AI 경쟁력을 가르는 기준은 벤치마크 점수가 아니라 현장 검증 여부이며, 산업 현장은 AI 벤치마크가 다루지 않는 '롱테일' 문제가 많아 현장 데이터와 경험이 중요하다는 설명이 이어졌다. 이와 함께 기업 데이터와 노하우를 AI와 연결해 자산화하는 '기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)' 개념도 소개됐다.
기업 사례 속 데이터 연결 방식
마키나락스는 AI 운영체제 '런웨이(Runway)'와 FDE(Forward Deployed Engineer) 조직을 통해 기업별로 데이터와 AI를 연결하는 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. 이 구조에서 AI는 반복적인 분석과 계산을 맡고, 사람은 판단과 의사결정에 집중하는 방향으로 역할이 재편될 것으로 설명됐다.
김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무(CDO·CIO)는 R&D·생산·물류·재무 데이터를 연결해 현업이 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축했다고 소개했다. 실제 적용 사례로는 타이어 패턴을 만드는 생성 AI와 수요예측 모델이 제시됐다. 김영옥 HD현대 상무(CAIO)는 설계·생산·품질·안전 데이터를 AI에 연결해 'AI-Ready Data'를 기반으로 한 공통 AI 플랫폼을 확장하고 있으며, 이를 통해 자율형 조선소 구축을 추진하고 있다고 밝혔다.
이번 컨퍼런스에서 제시된 NBER 조사 수치와 기업 사례는 모두 AI 도입 여부보다 현장 데이터와의 연결이 생산성 성과를 가른다는 문제의식을 뒷받침하는 근거로 활용됐다.