제조업 AI 도입, '현장 노하우'가 반영 안 되면 실패합니다: HITL 도입 가이드

AI 도입을 고민하는 많은 제조 기업들이 가장 먼저 떠올리는 장면은 사람 없이 기계만 돌아가는 '완전 자동화'입니다. 하지만 막상 AI를 도입해 보면, 현장에서는 "AI가 100% 맞지 않는데 어떻게 믿고 맡기나?", "오히려 AI가 낸 에러를 잡느라 일이 더 늘었다"라는 불만이 터져 나오곤 합니다.

결론부터 말씀드리면, 성공적인 제조업 AI의 핵심은 '사람을 없애는 것'이 아니라 '사람의 경험을 AI에 더하는 것'에 있습니다. 이것이 바로 HITL(Human-in-the-Loop) 기술입니다.

왜 현장 전문가의 노하우가 AI 운영에 반드시 필요한지, 이것이 어떻게 비즈니스 성과로 이어지는지 알기 쉽게 풀어드립니다.

1. HITL이란? : AI라는 '신입사원'과 '베테랑 전문가'의 2인 1조

HITL(Human-in-the-Loop)이라는 용어가 어렵게 느껴지시나요? 아주 간단하게 비유해 보겠습니다.

• AI (신입사원): 지치지 않고 엄청난 속도로 데이터를 봅니다. 단순 반복 작업에 능합니다. 하지만 돌발 상황에 대처하는 능력이 부족합니다.
• 사람 (베테랑 전문가): 속도는 AI보다 느릴 수 있지만, 현장의 맥락을 읽고 복잡한 문제에 대한 '판단'과 '책임'을 질 수 있습니다.

HITL은 이 둘을 '2인 1조'로 묶어주는 시스템입니다. AI가 먼저 1차로 빠르게 작업을 처리하고, AI가 헷갈려하거나 중요한 결정이 필요한 순간에만 전문가인 사람이 개입하는 구조입니다.

HITL은 "AI 기술이 부족해서 사람이 돕는 것"이 아니라, "AI를 실제 현장에서 쓸 수 있게 만드는 전제 조건"입니다. 

2. 왜 '99% 정확도'보다 'HITL'이 더 중요할까요?

많은 분들이 AI 모델의 '정확도(Accuracy)'에 집착합니다. 하지만 비즈니스 현장, 특히 제조업에서는 숫자로 된 정확도보다 '운영 가능한 신뢰'가 훨씬 중요합니다.

현장에서 AI가 실패하는 이유는 대부분 다음과 같습니다.

• AI는 '맥락'을 모릅니다: 작업자가 쓰러진 것인지, 누워서 설비를 고치는 중인지 AI는 구분하기 어렵습니다. CCTV 화면상으로는 똑같이 보이기 때문입니다.
  
• 책임은 사람이 져야 합니다: AI가 불량을 놓쳐서 수억 원의 손실이 났을 때, AI에게 책임을 물을 수는 없습니다. 결국 최종 승인과 통제권은 사람이 쥐고 있어야 합니다.

HITL 시스템을 도입하면 비즈니스가 이렇게 달라집니다:

1. 불안감 해소: AI가 모든 걸 독단적으로 처리하지 않고, 애매한 것은 사람에게 물어보므로 현장의 불안감이 사라집니다.
   
2. 리스크 통제: AI가 99번 잘하다가 1번 큰 사고를 칠 수 있는 위험을 전문가가 사전에 차단합니다.
   
3. 업무 효율 극대화: 사람은 정말 중요한 1~5%의 예외 상황에만 집중하고, 나머지 쉬운 일은 AI가 처리하므로 업무 피로도가 줄어듭니다.

3. 제조 현장 전문가의 '감(感)'과 전문성(현장 노하우)을 자산으로 만듭니다

제조 현장은 사무실과는 다릅니다. 공정이 매우 복잡하고, 예외 상황이 빈번하게 발생하며, 설비·작업자·안전·생산성이 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아갑니다.

이런 환경에서는 AI의 판단 실수 하나가 곧바로 치명적인 품질 손실, 안전 사고, 생산 라인 중단으로 이어질 수 있습니다.

• "정확도 높은 AI"보다 중요한 건 "사고 치지 않는 AI"입니다. 아무리 99점을 맞는 우등생 AI라도, 1번의 엉뚱한 실수로 공장을 세운다면 사용할 수 없습니다. 제조업에서는 '얼마나 많이 맞추느냐'보다 '잘못된 판단을 하지 않도록 통제할 수 있느냐'가 훨씬 중요합니다.
  
• 통제되지 않는 자동화는 '리스크'일 뿐입니다. AI가 잘못 판단했을 때, 그 영향을 즉시 바로잡을 수 있는 안전장치가 없다면 그 자동화 시스템은 시한폭탄과 같습니다.

따라서 제조업의 AI 도입은 단번에 모든 걸 기계에 맡기는 '완전 자동화'가 아니라, 사람의 판단을 전제로 한 '점진적 자동화'여야 합니다. 그리고 이 안전한 구조의 핵심이 바로 HITL입니다.

또한 제조 현장에는 매뉴얼에 없는 암묵적인 지식들이 존재합니다.

"이 기계는 비 오는 날 소리가 좀 달라져도 정상이야."

"이 부품은 여기서 빛 반사가 생겨도 불량이 아니야."

이런 베테랑의 노하우(암묵지)는 데이터만으로는 AI에게 가르칠 수 없습니다. HITL은 전문가가 AI의 결과물을 수정해주고 피드백을 주는 과정을 통해, 베테랑의 노하우를 AI에게 전수하는 과정입니다.

결국 시간이 지날수록 우리 공장의 AI는 현장 전문가의 눈높이를 닮아가게 됩니다. 이것이 진정한 의미의 '데이터 자산화'입니다.

4. 성공과 실패는 '운영 설계'에서 갈립니다

HITL 도입 여부는 단순히 "사람이 한 번 더 본다"는 옵션의 차이가 아닙니다. AI가 현장에서 실제로 작동하느냐, 멈추느냐를 가르는 '운영 구조'의 차이입니다.

❌ 설계되지 않은 AI (HITL 부재)

• 구조: AI 감지 → 즉시 조치
• 결과: AI가 오작동하면 현장은 AI를 불신하게 됩니다. 시도 때도 없이 울리는 잘못된 알람 때문에 작업자는 결국 알람을 꺼버리거나 시스템을 우회하게 됩니다. AI 도입이 실패로 돌아가는 전형적인 패턴입니다.

⭕ 설계된 AI (HITL 존재)

• 구조: AI 감지 및 추천 → 사람의 판단과 책임 → 조치
• 결과: AI는 보조 역할을 하고 최종 결정은 사람이 내립니다. 이 과정에서 사람의 판단 데이터가 쌓이면서 AI는 점점 더 똑똑해지고, 운영 품질은 계속 좋아집니다.

핵심은 '누가, 어떻게 설계하느냐'입니다. 어디까지 AI에게 맡길지, 어느 시점에 사람이 개입해야 효율적인지, 그 판단 결과는 어떻게 자산화할지. 이 모든 것을 사전에 치밀하게 설계해야만 합니다. 이 설계가 없다면 HITL은 그저 구호에 그치고, AI는 시범 사업(PoC) 이후 확장되지 못한 채 멈춰버리고 맙니다.

5. 슈퍼브에이아이, HITL을 '개념'이 아닌 '실전 설계'로 완성합니다

HITL은 단순히 "사람을 참여시키자"는 말로 완성되지 않습니다. 슈퍼브에이아이는 HITL을 '개념'이 아닌 '운영 설계의 문제'로 다뤄온 독보적인 경험과 기술력을 보유하고 있습니다.

1) 모델 성능보다 '현장 작동'을 먼저 설계합니다 

슈퍼브에이아이는 AI 모델의 점수(성능)를 높이는 데만 몰두하지 않습니다. "이 AI가 실제 현장에서 돌아가려면 무엇이 필요한가?"를 가장 먼저 고민합니다.

• AI 도입 이전 단계부터 현장의 업무 흐름과 판단 구조를 분석합니다.
• 사람의 개입이 반드시 필요한 지점이 어디인지를 정의합니다.
• 오탐과 예외 상황이 발생할 것을 전제로, 현실적인 운영 기준을 설계해 왔습니다.

2) 단순 컨설팅이 아닌 'PI(Process Innovation)와 현장 경험'의 결합

슈퍼브에이아이는 실제 제조·산업 현장의 공정, 안전, 운영을 분석해 본 PI(Process Innovation) 관점의 현장 개선 경험을 가지고 있습니다.

• 현장의 복잡한 상황을 분석하고, 이를 AI가 이해할 수 있는 판단 구조로 변환합니다.
• 단순한 프로젝트 경험이 아닌, 재사용 가능한 HITL 자산으로 축적해 왔습니다.
• 이로 인해 단순히 "사람 판단이 필요하다"는 원론적인 이야기를 넘어, "어디에, 어떻게, 어느 수준으로 개입해야 하는지"에 대한 구체적인 설계도를 그려드립니다.

3) HITL을 기술·운영 관점에서 특허로 자산화

슈퍼브에이아이는 HITL을 ① AI 판단 구조 ② 사람 개입 메커니즘 ③ 운영 피드백 루프로 명확히 정의하고, 이를 특허로 자산화했습니다.

• 불확실성 기반 선별 검증: AI가 스스로 판단했을 때 확신이 없는(불확실성이 높은) 데이터만 콕 집어 사람에게 검토를 요청합니다. 사람이 모든 데이터를 다 볼 필요가 없어 효율적입니다.(특허 10,902,291 등)
• 난이도 추정 기술: AI가 처리할 수 있는 쉬운 일은 자동으로 끝내고, 사람이 봐야 할 어려운 일(Hard Case)만 분류해 줍니다.(특허 10,885,388 등)
• 협업 라벨링 시스템: 사람이 수정한 결과를 AI가 다시 학습하여, 다음번에는 더 정확하게 판단하도록 만드는 '선순환 구조'를 구축합니다. (특허 102117543 등)

이는 HITL을 체계적으로 설계하고 확장 가능한 '기술 시스템'으로 접근하고 있다는 확실한 증거입니다.

데이터 중심 AI부터 3D 비전까지, 슈퍼브에이아이 핵심 특허 총정리

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슈퍼브 블로그 : AI 및 MLOps, DataOps 에 대한 인사이트를 전합니다.SUPERB AI

성공적인 제조 현장 AI 운영의 핵심은 AI를 얼마나 더 똑똑하게 만드느냐에 있지 않습니다. 사람의 판단을 어떻게 구조화하고, AI와 역할을 어떻게 나눌 것인가가 승패를 결정합니다.

HITL은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 변수가 많고 리스크가 큰 제조 현장에서 AI를 비즈니스 성과로 연결하기 위한 필수 전략입니다.

하지만 이 전략은 아무나 실행할 수 있는 것이 아닙니다. HITL은 현장의 맥락을 깊이 이해하고, 프로세스를 뜯어볼 줄 알며, 기술과 운영을 한 번에 다뤄본 기업만이 제대로 설계할 수 있습니다.

슈퍼브에이아이는 HITL을 '이야기'하는 회사가 아닙니다. HITL을 현장에 직접 '설계'하고 '운영'해 온 회사입니다.

"우리 공장에 AI를 도입해도 안전할까?" "현장 직원들이 AI를 잘 쓸 수 있을까?"

이런 고민을 하고 계시다면, 이미 수많은 제조 현장에서 검증된 슈퍼브에이아이의 HITL 전문가들과 상의해 보세요. 기술이 아니라, 고객님의 비즈니스 성공을 위한 최적의 운영 구조를 설계해 드리겠습니다.