기업 공급망(SCM)에 인공지능(AI)을 도입하는 사례가 나오고 있습니다. 그러나 현실에서는 일반적인 범용 AI 모델이 기대에 미치지 못하는 경우도 많습니다. 특히 제조업이나 공급망처럼 복잡한 프로세스와 전문 지식이 필요한 산업 분야에서는 이런 한계가 더욱 뚜렷하게 드러납니다.
이번 글에서는 미국 테크 미디어 벤처비트(VentureBeat)가 보도한 아티큘에잇(Articul8)의 사례를 중심으로, 범용 AI의 한계를 짚고, 도메인 특화형 AI 모델이 어떤 방식으로 산업 현장에서 더 큰 효과를 발휘하는지를 설명드리겠습니다.
목차
공급망에 도메인 특화 AI가 필요한 이유
공급망 관리는 단순한 재고 조회나 주문 처리 수준을 넘어, 부품 조달, 조립 순서, 품질 검수, 물류 계획 등 다양한 단계를 포함합니다. 각각의 단계를 정확한 순서로 처리해야 하며, 이들 사이의 상호작용을 이해하는 것도 중요합니다. 즉, 이 분야는 절차 중심의 시스템이며 순차적 의사결정이 핵심입니다.
예를 들어 항공기 엔진을 조립할 경우, 수천 개에 이르는 작업 순서가 필요하고 각 단계에는 도면이나 매뉴얼 같은 기술 문서가 요구됩니다. 이 문서들은 단순한 정적 정보가 아니라 시간과 상태의 흐름에 따라 변하는 시계열 데이터입니다. 따라서 AI가 이를 처리하려면, 단순히 정보를 검색하는 수준에서 벗어나, 시간적 이해와 절차적 판단 능력을 갖춰야 합니다.
하지만 기존의 범용 대형언어모델(LLM)은 자연어 처리는 뛰어나도, 시퀀스 분석이나 분기 로직(branching logic), 반복(recursion) 구조를 이해하는 데에는 한계가 있습니다. 더 복잡한 현실 문제를 다룰 가능성이 낮다는 뜻입니다.
RAG의 가능성과 한계
이 문제를 해결하려는 접근 방식 중 하나가 ‘검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)’입니다. RAG는 LLM이 알지 못하는 전문 정보를 외부 데이터베이스에서 가져와 보완하는 방식입니다. 이론적으로는 유용해 보이지만, 실제 공급망 같은 고도화된 절차 기반 환경에서는 한계를 드러냅니다.
Articul8의 CEO인 아룬 수브라마니얀(Arun Subramaniyan)은 “공급망의 가장 큰 특징은 일이 순차적이고, 각 단계가 서로 얽혀 있다는 점”이라고 설명합니다. 또 “이런 구조는 단순 검색만으로는 해석하기 어려우며, 마치 프로그래밍 로직을 이해하듯 처리해야 한다”고 덧붙였습니다.
즉, RAG는 ‘어떤 정보가 필요한가’는 알려주지만, ‘왜 필요한가’, ‘언제 적용해야 하는가’까지 판단하는 것은 어렵습니다. 이는 AI가 실제 판단력이나 절차적 사고에 약함을 보여주는 대표적 한계입니다.
Articul8의 도메인 특화 AI 전략
Articul8은 이런 문제를 극복하기 위해 산업 환경에 최적화된 방식을 제안합니다. 그 핵심은 단순 AI 모델이 아닌, 여러 모델을 연동해 전체 작업 흐름을 관리하는 오케스트레이션 플랫폼, ‘ModelMesh’입니다.
ModelMesh는 수천 개의 세부 결정을 실시간으로 내려야 하는 산업 현장에 맞춰 설계됐습니다. 단순한 오케스트레이터가 아니라, AI 결과의 정확성까지 실시간으로 평가해서 다음 작업을 결정합니다. 이 구조는 베이지안 시스템(확률 기반 판단 모델)과 산업 지식이 내장된 특화형 LLM의 조합으로 구성돼 있습니다.
예를 들어, 반도체 생산 과정에서 어떤 장비가 비정상적인 데이터를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 범용 AI는 ‘어딘가 이상이 있다’는 정도까지만 파악할 수 있습니다. 하지만 ModelMesh는 센서 로그 데이터의 흐름을 분석해 어떤 단계 어떤 장비에서 오류가 시작됐는지 추적하고, 각각의 상황에 맞는 특화 모델을 호출해 즉시 대응할 수 있도록 설계돼 있습니다.
또한 Articul8은 데이터 구성 방식부터 차별화합니다. 대부분의 AI 모델은 한 문서를 하나의 벡터로 처리합니다. 하지만 Articul8은 pdf 내부의 이미지, 표, 수치 등 세부 요소를 모두 분해한 후, 각각의 데이터 유형에 맞는 전용 모델로 재구성합니다. 이렇게 하면 AI가 필요한 정보만 정확히 추출하고, 더 높은 정밀도로 대응할 수 있습니다.
현재는 오픈소스 기반의 Llama 3.2 모델을 사용하고 있으며, 단순한 파인 튜닝이 아니라 피드백 루프와 전문가 기반 평가를 반복해 모델 정확성을 계속 높이고 있습니다.
실제로 어떤 기업들이 도입했나?
Articul8의 기술은 인텔에서 분사한 회사이기 때문에 인텔에 적용되고 있습니다. 인텔은 반도체 제조 공정에 Articul8 솔루션을 도입해, 장비 장애 원인 분석이나 작업 지시 자동화에 활용 중입니다. 특히 내부 문서, 실시간 로그, 엔지니어링 위키 등을 통합해서 정확한 원인을 추론하고 적절한 대응을 제안하는 시스템입니다.
인텔 측은 “범용 AI는 복잡한 부품 용어나 로그 해석에 성능이 부족했지만, 특화형 AI는 생산현장에서 쓰이는 용어와 문서를 반영해 훨씬 정확한 지원이 가능했다”고 평가했습니다. 비용 절감뿐 아니라, 장애 대응 시간 단축과 품질 안정성이라는 핵심 지표에서도 긍정적인 효과를 얻었다고 밝혔습니다.
언제 어떤 AI를 써야 할까?
기업 환경에서는 모든 문제에 한 가지 모델을 적용할 수 없습니다. 상황에 따라 범용 AI와 도메인 특화형 AI가 서로 보완될 수 있습니다.
예를 들어, 사내 문서 검색이나 직원 질의응답처럼 텍스트 기반 응용은 범용 AI와 RAG 조합으로도 충분합니다. 빠른 응답과 광범위한 지식 제공이 장점입니다. 반면, 제품 조립 공정이나 장애 분석, 비전 기반의 품질 검사처럼 실제 절차나 물리적 흐름이 중요한 작업에는 도메인 특화형 멀티모달 AI가 필요합니다.
결론: AI 전략의 진화, 이제는 ‘도메인’을 중심으로
범용 AI는 수많은 분야에서 유용하게 사용될 수 있으나, 복잡하고 고위험의 산업 현장에서는 그 성능에 한계가 있습니다. Articul8의 사례는 AI가 단순한 기술이 아닌, 실제 업무 흐름을 이해해야 성과로 이어질 수 있다는 점을 잘 보여줍니다.
제조업이나 공급망을 아우르는 산업군이라면, 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 해당 도메인을 깊이 이해하고 반영한 전략이 필요합니다. 지금은 도메인 특화 AI로 전환을 고민해야 할 시점입니다. 업무 현장을 이해하고, 그에 맞는 AI를 선택하는 것이 디지털 전환의 성패를 가를 것입니다.
생성형 AI의 성숙도가 높아지면 어느 단계에 이르러서는 앞서 이야기한 도메인 특화 AI. 즉 Vertical LLM에 대한 수요가 발생합니다. 하지만 이는 전통적인 기술 기업도 접근 가능하지만 데이터와 실제 레퍼런스를 만들 수 있는 제조기업이나 전통기업들도 충분히 가능성이 있는 시장입니다. 생성형 AI 시대에 새로운 비즈니스 모델로 Vertical LLM의 출현을 지켜보시죠.
참고
함께 읽으면 좋은 글: