메시어스, 시흥 AI 포럼에서 제조기업의 AI 전환을 말하다

🚀 150여 명의 제조기업 관계자와 함께한 시흥 AI 포럼

지난 7월 13일, 서울대학교 시흥캠퍼스 대강의실에서 '2026 AI 인재육성 및 기업혁신 포럼'이 개최되었습니다. 시흥시는 올해 초 11개 기관과 함께 'AI 인재육성 및 기업혁신' 업무협약을 체결했으며, 이번 포럼은 그 첫 번째 후속 행사로 마련되었습니다. 시화·MTV 국가산업단지를 중심으로 제조기업이 밀집한 지역인 만큼, 현장에는 제조기업 대표와 경영진 등 약 150명이 참석해 AI 도입과 기업 혁신 방안을 함께 고민했습니다.

이날 메시어스 코리아는 AI 전환을 주제로 발표를 진행하기 위해 연사로 초청되었습니다.

제조기업이 AI를 어떻게 도입하고 실무에 적용할 수 있는지, 그리고 현장에서 바로 활용할 수 있는 방안을 참석자들과 함께 공유하는 뜻깊은 시간이었습니다.

💬 AI 전환, 왜 중소기업에서는 어려울까?

많은 중소기업이 공통적으로 겪고 있는 고민

💡 "우리도 AI를 도입해야 하는 건 알겠는데, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠습니다."

실제로 중소기업중앙회가 국내 중소기업 300개사를 대상으로 실시한 조사에 따르면, AI를 도입한 기업은 5% 미만에 불과했으며, AI 도입 계획이 없다고 응답한 기업도 80%를 넘었습니다. AI의 필요성에는 공감하지만, 무엇부터 시작해야 할지 막막한 것이 현실입니다. 그 원인을 살펴보면, 대부분 데이터 관리 환경으로 이어집니다.

메시어스가 이전 AX 세미나 참가 기업을 대상으로 데이터 관리 방식을 조사한 결과, 가장 많은 기업이 엑셀이나 워드 파일로 업무 데이터를 관리하고 있다고 답했습니다. 또한 데이터를 직원 개인이 각각 관리하고 있다는 응답도 적지 않았습니다. 즉, 업무 데이터가 시스템이 아닌 개인 PC와 파일에 분산되어 있는 경우가 여전히 많았습니다.

이처럼 데이터가 체계적으로 축적되지 않은 상태에서는 AI를 도입하더라도 기대한 만큼의 성과를 얻기 어렵습니다. AI가 제대로 활용되기 위해서는 먼저 데이터를 관리하고 축적할 수 있는 기반이 마련되어야 합니다.

바로 이러한 배경 속에서 이번 포럼에서는 AI 전환에 앞서 무엇을 준비해야 하는지, 그리고 제조기업이 현실적으로 시작할 수 있는 방법은 무엇인지에 대한 다양한 인사이트가 공유되었습니다.

💬 기조강연과 사례 발표, 제조기업이 주목한 AI/AX 전환의 핵심

포럼은 기조강연, 사례 발표, 패널 토크 순으로 진행되었습니다.

첫 번째 순서는 경희대학교 이경전 교수의 기조강연이었습니다. 강연은 AI 도입의 핵심을 한 문장으로 압축하며 참석자들의 이목을 집중시켰습니다.

📢 핵심 메시지

"AI를 아는 직원이 한 명 있다고 회사가 바뀌지 않습니다. CEO가 알아야 회사가 바뀝니다."

제조기업 대표와 경영진이 대부분이었던 만큼, AI 도입은 기술의 문제가 아니라 경영자의 이해와 의사결정에서 시작된다는 메시지가 참석자들에게 깊은 공감을 이끌어냈습니다.

이어진 사례 발표에서는 제조 현장의 DX(디지털 전환) 사례가 소개되었습니다. 아이제라 정현견 CRO는 제조 현장의 디지털 전환을 다음과 같이 설명했습니다.

📢 핵심 메시지

"제조시설에서 DX란, 현장에서 일어나는 일을 데이터로 보이게 만드는 것입니다."

데이터를 수집하고, 공정을 관리하며, 작업 기록을 자동화하고, 생산 현황을 실시간으로 가시화하는 것. 이러한 기반이 갖춰질 때 비로소 AI가 활용될 수 있는 환경이 만들어진다는 점을 실제 사례와 함께 소개했습니다.

💬 AI 도입은 왜 멈추는가, 메시어스가 제조기업에 던진 질문

데이터가 없으면 AI도 일할 수 없다

메시어스코리아 이수환 영업대표는 발표를 시작하며 참석자들에게 한 가지 질문을 던졌습니다.

🤔 "우리 조직은 지금 AI를 제대로 활용하고 있습니까?"

많은 기업이 ChatGPT/Gemini/Claude 등 다양한 AI 도구를 활용하고 있지만, 기대했던 만큼의 성과를 얻지 못하는 경우도 적지 않습니다. 이수환 영업대표는 이러한 이유를 기술이 아닌 데이터에서 찾았습니다.

📢 핵심 메시지

"AX 전환이 어려운 건 기술이 부족해서가 아닙니다. 데이터 구조가 없기 때문입니다."

🤔 스스로에게 던져야 할 세 가지 질문

이어진 발표에서는 AI 도입을 위한 출발점으로 세 가지 질문을 제시했습니다.

• 우리는 지금 데이터를 기반으로 업무를 기록하고 있는가?
• 어떤 업무의 데이터를 먼저 축적할 수 있는가?
• 그 데이터를 활용해 어떤 업무를 개선할 수 있는가?

AI 전환은 거창한 프로젝트에서 시작되지 않습니다. 지금 하고 있는 업무 하나를 데이터로 기록하는 것, 그리고 그 데이터를 꾸준히 축적하는 것에서 출발한다는 점을 강조했습니다.

🧑🏻‍💻 AI가 일할 수 있는 환경을 만드는 방법

메시어스 이수환 영업대표는 AI가 제대로 활용되기 위해서는 시스템을 구축하는 방식도 중요하다고 설명했습니다. 실패하는 시스템은 IT 부서나 외부 개발사가 구축하고 현업은 사용하는 데 그치는 경우가 많습니다. 반면 성공하는 시스템은 업무를 가장 잘 이해하는 현업이 직접 참여해 데이터를 지속적으로 축적하고 개선해 나갑니다.

이수환 영업대표는 AI 도입의 핵심은 결국 얼마나 빠르게 데이터를 축적하고 활용할 수 있는 환경을 만드는가에 있다고 설명했습니다.

이러한 관점에서 메시어스는 발표를 통해 노코드 개발 플랫폼 '포건시(Forguncy)'를 하나의 현실적인 대안으로 소개했습니다. 엑셀에 익숙한 사용자라면 개발 지식 없이도 업무 시스템을 구축하고 데이터를 축적할 수 있어, AI 활용을 위한 기반을 빠르게 마련할 수 있다는 점을 실제 사례와 함께 공유했습니다.

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🧑🏻‍💻 패널 토크와 Q&A를 통해 살펴본 AI 전환의 현실적인 해법

발표 이후에는 '우리 기업은 무엇부터 시작해야 할까?'를 주제로 패널 토크가 이어졌습니다. 연사들과 시흥시 관계자가 함께 무대에 올라 제조기업들이 AI와 DX를 도입하는 과정에서 마주하는 현실적인 고민과 실행 방안을 공유했습니다. 특히 현장의 경험을 바탕으로 한 실무 중심의 이야기가 이어지며 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈습니다.

💡 현장 Q&A : 제조기업이 가장 궁금했던 질문들

Q. 어떤 기업이 주로 포건시를 사용하나요?

"업종보다는 상황이 중요합니다. 엑셀로 업무를 관리하다가 한계를 느끼는 기업, 외주 개발 비용이 부담스러운 기업, 개발팀 없이도 내부 시스템을 만들고 싶은 기업등 다양한 기업 환경에서 활용 가능합니다. 중소기업부터 대기업까지 다양한 규모와 업종에서 사용하고 있습니다."

Q. 어떤 직원이 AX에 적합한가요?

"특별한 자격이 필요한 게 아닙니다. 현업 업무를 가장 잘 아는 사람, 엑셀을 어느 정도 다룰 줄 아는 사람이면 충분합니다. 오히려 IT 전문가보다 현장의 문제를 직접 겪은 담당자가 더 빠르게 시스템을 만들어냅니다."

Q. 과거 데이터를 한꺼번에 클렌징하는 방법이 있을까요?

"완벽하게 한 번에 클렌징하는 방법은 없습니다. 먼저 '약속'을 정하는 게 중요해요. 작은 업무 하나를 골라 규칙을 만들고, 그 규칙에 따라 데이터를 취합하는 구조부터 시작하세요. 과거 데이터는 AI를 활용해 그 규칙에 맞춰 점진적으로 정리하고 검수하는 방식을 권합니다. 한 번에 되는 건 없지만, 데이터가 정리됐을 때 그게 AI 시대의 가장 강력한 무기가 됩니다."

✨시흥 AI 포럼을 마치며

메시어스가 전하는 AI/AX를 준비하는 분들을 위한 메시지

💡 "AI를 도입하려면, 먼저 데이터를 준비하라."

AI 전환은 거창한 솔루션을 사는 것에서 시작하지 않습니다. 지금 데이터로 기록할 수 있는 업무 하나를 고르는 것, 현업 실무자가 직접 시스템을 만들어 데이터를 쌓기 시작하는 것, 그 작은 첫걸음이 AI가 일할 수 있는 환경을 만듭니다.

💡 포건시(Forguncy)가 AX 첫걸음을 함께합니다!

포건시는 엑셀과 똑같이 익숙한 UI 위에서 

• 📊 데이터 테이블을 만들고
• 🖥️ 입력·조회 페이지를 디자인하고
• 🔐 부서별 권한을 설정하고
• 📈 실시간 대시보드를 띄우는 일까지

개발자가 아닌 현업 담당자가 직접 할 수 있는 노코드 개발 도구입니다.

흩어진 엑셀 데이터를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 바꾸는 첫걸음, 포건시와 함께 시작해 보세요.

🌐 Forguncy 공식 홈페이지 (Click)
포건시 홈페이지에서 제품 정보와 활용 사례를 자세히 확인해보세요.

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포건시를 무료로 설치하고, 직접 데이터 클렌징을 시작해 보세요.

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