인공지능을 도입하려는 거의 모든 기업은 같은 문제에 직면한다. 이 기술을 일상적인 운영에 실제로 통합하는 일은 쉽지 않다는 것이다. 산업 대기업 캐터필러는 수십 년 동안 물리적 세계에서 이와 유사한 과제에 대응해 왔으며, 이제 축적한 경험을 활용해 AI의 현장 적용을 추진하고 있다.
캐터필러는 노동력 부족과 위험한 작업 환경으로 인해 자동화 기술의 가치가 특히 큰 광산 분야에서 처음 자동화 사업에 진출했다. 현재 이 회사는 자율주행 운송 트럭, 굴착 장비, 지하 로더, 불도저, 원격 제어 건설 장비 등을 제공하며, 소프트웨어 지휘센터, 차량 및 장비군 관리, 원격 지형 인텔리전스 등의 서비스도 제공해 완전한 자동화 솔루션을 구축하고 있다.
캐터필러의 CTO Jaime Mineart는 이달 초 라스베이거스에서 열린 Ai4 콘퍼런스에서 TechCrunch와 인터뷰하며 “지금은 매우 흥미로운 단계에 있다. 광산 분야에서 축적한 모든 경험을 작업 현장, 채석장, 건설 현장처럼 더욱 역동적인 환경으로 가져올 수 있기 때문”이라고 말했다.
이 산업 대기업은 현재 기술자와 회사 내부 직원을 위한 도구를 포함해 AI 적용 분야를 더욱 넓히고 있다.
그중 하나가 Cat AI Assistant다. 현장 기술자는 기계 옆에서 음성 명령으로 정비 절차를 확인하고 잠재적인 고장을 진단하며, 정비를 시작하기 전에 교체가 필요할 수 있는 부품을 파악할 수 있다. Mineart는 현재 고객, 장비 운전자, 기술자들이 이미 이 도구를 사용하기 시작했다고 밝혔다.
이 AI 어시스턴트는 캐터필러의 독점 데이터를 기반으로 작동한다. 여기에는 연결된 장비에서 생성되는 방대한 정보가 포함된다. Mineart에 따르면 캐터필러는 현재 전 세계에 약 160만 대의 연결된 장비를 보유하고 있으며, 구조화된 데이터 규모는 16 PB를 넘는다.
그녀는 캐터필러가 AI를 활용해 관련 소프트웨어를 지원하고 있다고도 밝혔다. 예를 들어 작업 현장을 스캔하고 제조 과정에서 디지털 트윈을 생성해 생산 운영을 분석하는 방식이다.
거의 모든 다른 기업과 마찬가지로 캐터필러도 기업 내부 운영과 소프트웨어 개발에 AI를 적용하고 있다. Mineart는 “AI 에이전트를 활용해 기존 코드를 개선하고, 새로운 소프트웨어를 생성하고 테스트하며, 결함을 더 일찍 발견하고 있다”고 말했다.
그러나 Mineart는 관련 기술을 개발하는 일은 전체 과제의 일부일 뿐이라고 곧바로 지적했다. 자동화 장비 한 대를 배치하는 것과 작업 현장 전체가 실제로 AI를 도입하도록 만드는 것은 별개의 문제다. 기업은 직원들이 이러한 기술과 어떻게 협력해야 하는지, 기존 업무 흐름을 어떻게 바꿔야 하는지도 다시 고민해야 한다.
그녀는 “자동화와 물리적 AI에서 가장 어려운 부분은 이 기술을 고객의 작업 현장과 업무 흐름에 실제로 통합하는 방법”이라고 말했다.
Mineart는 캐터필러가 숙련된 장비 운전자에게 의존해 AI 시스템을 훈련하고, 이들이 수십 년에 걸쳐 쌓은 업계 경험과 전문 지식을 최대한 활용할 것이라고 밝혔다.
장비가 점점 자동화되면서 일부 운전자의 업무 방식도 바뀔 수 있다. 앞으로는 한 대의 기계를 직접 조작하는 대신 원격 지휘센터에서 여러 장비를 동시에 감독하게 될 가능성이 있다.
그러나 이러한 변화는 캐터필러에 새로운 과제도 안겼다. 바로 11.8만 명의 직원을 어떻게 교육할 것인가 하는 문제다.
Mineart는 캐터필러가 향후 5년간 1억 달러 （주: 현재 환율로 약 6.74억 위안）를 투자해 직원들에게 AI, 자동화, 로봇 기술 교육을 실시할 계획이라고 밝혔다.
이 투자는 캐터필러가 AI 인프라의 빠른 발전이 가져오는 기회를 포착하는 데에도 도움이 될 가능성이 크다. 이러한 추세는 이미 회사의 매출 성장을 견인하기 시작했다.
캐터필러의 2분기 매출은 사상 최대인 205억 달러 （현재 환율로 약 1,380.83억 위안）에 달했다. 데이터센터에서 사용하는 발전 장비에 대한 강한 수요가 실적 성장을 이끈 주요 요인이다.
회사의 발전 사업 부문 매출은 전년 동기 대비 72% 급증한 31억 달러 （현재 환율로 약 208.81억 위안）를 기록했다. 캐터필러의 CEO Joe Creed는 클라우드 컴퓨팅과 생성형 AI 인프라에 대한 수요가 계속 증가하는 상황에서 “아무도 속도를 늦추고 있지 않다”고 말했다.