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[IT뉴스][현장] 지브라 "노동자 80%는 현업…AI 혁신은 실무 환경부터"

온카뱅크관리자

2026-01-27 20:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 한국, 하이테크 제조 아태지역 최상위…'AI, RFID' 기반 인텔리전트 오퍼레이션 제시 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)지브라 테크놀로지스가 국내 제조, 유통, 물류 현장 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추기 위한 해법으로 '프론트라인 AI'를 전면에 내세웠다.
 전체 노동자의 약 80%에 달하는 현장 인력을 중심으로 실시간 현장 데이터를 확보하고 업무 흐름을 자동화해 성과와 ROI를 실제 운영 지표로 증명하겠다는 전략이다.
 지브라 톰 비앙쿨리 수석 부사장(SVP) 겸 최고기술책임자(CTO), 라이언 고 아태지역 수석 부사장(SVP) 겸 총괄(GM)은 27일 인천 인스파이어 리조트에서 개최한 '지브라 테크놀로지스 세일즈 킥 오프(SKO) 2026'에서 기술 비전, 글로벌 전략, 향후 주요 사업 방향을 제시했다.
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 <img alt="지브라테크놀로지스 라이언 고 아태지역 수석 부사장(SVP) 겸 총괄(왼쪽)과 톰 비앙쿨리 수석 부사장(SVP) 겸 최고기술책임자(사진=남혁우 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/27/ZDNetKorea/20260127203127697bbko.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XmSQOcJ6cV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/27/ZDNetKorea/20260127203127697bbko.jpg" width="658">
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 지브라테크놀로지스 라이언 고 아태지역 수석 부사장(SVP) 겸 총괄(왼쪽)과 톰 비앙쿨리 수석 부사장(SVP) 겸 최고기술책임자(사진=남혁우 기자)
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 전체 인력 80% 차지하는 현장부터 혁신해야
 지브라가 말하는 프론트라인 AI는 매장, 공장, 물류센터처럼 일이 실제로 일어나는 현장에서 데이터를 모으고 이를 바탕으로 작업을 안내, 자동화해 성과로 연결하는 현장형 AI다.
 긴 프롬프트를 입력해 답을 받는 사무직 중심 생성형 AI와 달리, 사진, 음성, 바코드, RFID, 카메라 등 현장 데이터를 통해 상황을 이해하고 다음 행동을 제시해 업무 혁신을 가속화하는 접근이다.
 지브라가 프론트라인 AI를 핵심 전략으로 끌어올린 배경에는 고객이 겪는 어려움에 공통점이 있다는 판단이 깔려 있다. 노동 시장 불안, 고객 기대치 상승, 공급망 예측 가능성 저하, 비용 절감 압박이 동시에 커졌다는 진단이다.
 라이언 고 총괄은 "고객이 AI에서 기대하는 것은 결국 생산성과 실제 결과"라며 "AI가 어렵게 느껴지는 이유도 결국 데이터, 현장 적용, 성과 증명에 있다"고 말했다.
 이어 "기업이 AI 투자를 망설이는 이유도 결국 같은 지점"이라며 "데이터가 부족하고, 현장 적용이 어렵고, ROI를 증명하기가 쉽지 않다"고 덧붙였다.
 톰 비앙쿨리 CTO는 "전체 근로자의 80%가 프론트라인에 존재하는 만큼 불황 속 비용 압박이 클수록 오히려 프론트라인 최적화의 중요성이 커진다"며 프론트라인 AI의 필요성을 강조했다.
 이어 "현장은 긴 프롬프트를 입력할 여유가 없다"며 "음성, 사진, 바코드 같은 짧고 즉각적인 입력과 워크플로우 맥락 기반 응답이 필요하다"고 설명했다.
 AI 도입은 '작게 시작해 빠르게 증명'…9~15개월 내 수익성 확보
 지브라는 프론트라인 AI를 점진적으로 도입하라고 권했다. 핵심 업무부터 적용해 성과를 체감하고 현장 데이터를 쌓아 투자 대비 수익률(ROI)을 단계적으로 끌어올려야 한다는 설명이다.
 톰 비앙쿨리 CTO는 "몇 초를 줄이는 것이 결국 큰 비용 차이를 만든다"며 "핵심 분야부터 확실한 결과를 내야 한다"고 말했다.
 이어 "배송, 패킹, 검수처럼 반복 작업에서 시간과 오류를 줄이고, 벌금, 패널티 같은 비용 회피 효과까지 더해 AI 도입의 이유를 키워야 한다"고 강조했다.
 지브라는 대형 고객사를 기준으로 ROI 회수 기간을 9~15개월 수준으로 제시했다. 라이언 고 총괄은 "처음부터 모든 데이터를 완벽하게 만들려 하지 말고 유스케이스를 선택해 생산 단계로 옮기는 것이 중요하다"며 단계적 접근을 재차 강조했다.
 이어 "특히 경기 불확실성이 커질수록 대규모 전환보다 작게 시작해 빠르게 증명하는 방식이 더 현실적"이라고 조언했다.
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 지브라 테크놀로지스 SKO 2026(사진=남혁우 기자)
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 프론트라인AI, 현장에 최적화된 AI
 지브라는 프론트라인 AI 구현을 위한 주요 구성요소로 'AI 인에이블러, 블루프린트, 지브라 컴패니언'을 제시했다.
 AI 인에이블러는 사진과 문서 같은 비정형 입력에서 현장 업무에 필요한 정보를 뽑아 시스템에 넣도록 돕는 기반 기술 성격이다. 예를 들어 팔레트 사진으로 물품 상태와 수량을 확인하고, 입고 문서 이미지에서 항목을 추출해 재고, ERP 시스템 입력까지 연결하는 시나리오를 들었다.
 블루프린트는 입고, 피킹, 검수, 배송 같은 반복 업무를 템플릿처럼 묶어 자동화하는 접근이다. 지브라 컴패니언은 표준작업절차(SOP), 정책, 제품 지식 등을 현장 직원이 즉시 확인하도록 돕는 에이전트 계열이다. 숙련 인력의 경험을 현장에 빠르게 확산시키는 목적이 깔려 있다.
 라이언 고 총괄은 "좋은 데이터 없이는 좋은 결과가 없다"며 "정확하고, 정밀하고, 실시간인 현장 데이터가 AI의 출발점"이라고 말했다. 지브라가 강조한 포인트는 'AI가 알아서 답하는' 것이 아니라 현장 흐름 안에서 데이터 수집부터 조치까지 이어지도록 설계하는 점이다.
 "한국, 머신비전 최대 기여 시장"…공략 포인트는 '정확성'
 라이언 고 총괄은 한국을 하이테크 제조 기반의 핵심 시장으로 평가하며 "지브라 머신비전 사업에서 한국은 가장 큰 기여를 하는 시장"이라고 말했다. 반도체, 디스플레이, 전자 제조처럼 검사와 품질 관리가 경쟁력을 좌우하는 산업이 많아 머신비전 등 최신 기술 수요가 높다는 점을 강조했다.
 그는 OLED 검사, 패널 검사, 디스플레이 제조 공정 등의 사례를 언급하며 "한국은 하이테크 산업 비중이 높고 채택 수준도 높다"고 설명했다. 고부가가치 제품을 다루는 현장 특성상 작은 정확도 차이도 재작업, 누락, 오분류로 이어져 비용과 신뢰도에 직접 영향을 줄 수 있다는 판단이다. 지브라는 이런 특성을 감안해 정확도에 초점을 맞춰 국내 시장을 공략하겠다는 전략을 밝혔다.
 라이언 고 총괄은 "고객 입장에서 98% 정확도는 충분하지 않다. 99% 이상을 요구한다"며 "이 요구에 맞춰 RFID 기반 상시 가시성을 확보하고, 그 위에서 프론트라인 AI를 적용하는 '인텔리전트 오퍼레이션' 전략을 제시한다"고 말했다.
 지브라가 제시한 그림은 제조, 유통, 물류를 하나의 운영 체계로 묶는 방식이다. 제조 현장에서는 머신비전으로 품질과 공정을 관리한다. 유통, 물류 현장에서는 RFID로 제품 위치와 흐름을 실시간으로 파악한다. 여기에 프론트라인 AI를 결합해 작업 흐름을 안내하고 자동화 수준을 높여, 인력 부족과 공급망 불확실성에 따른 품질 편차, 규정 준수 부담을 동시에 낮추겠다는 구상이다.
 톰 비앙쿨리 CTO는 "이제 현장은 인력 연결이나 가시성만으로 충분하지 않다"며 "가시성과 AI, 자동화를 결합해 업무 현장을 선제적으로 예측하고 효율을 높이며 다운타임을 줄여야 한다"고 강조했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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