AI와 자동화 기술이 급속히 확산되면서, 생산현장의 일자리는 빠르게 변화하고 있다. 

단순한 작업 중심의 업무는 기계가 대신하지만, 데이터 해석과 공정 관리, 시스템 운영 등 새로운 역할이 현장 인력에게 요구되는 시대가 되었다. 이제 기업의 경쟁력은 기술 자체보다 사람이 얼마나 빨리 배우고 적응하느냐에 달려 있다.

AI 시대의 인력 재교육은 단순한 기능훈련이 아니다. 새로운 기술을 이해하고, 데이터를 읽고, 문제를 분석하는 능력을 키우는 디지털 역량(Digital Literacy) 교육이 핵심이다. 예를 들어, IoT 센서 데이터를 분석해 설비 이상을 조기에 파악하거나, MES 시스템에서 품질 데이터를 해석해 개선 방향을 도출하는 능력이 필요하다. 이는 과거의 “숙련공”에서 “데이터 기반 문제 해결자”로의 전환을 의미한다.

현장 인력 교육은 세 가지 방향으로 추진되어야 한다.
1. 기술 교육: AI, IoT, MES, 로봇 제어 등 생산기술의 이해와 실습 중심 훈련.
2. 데이터 교육: 엑셀, 통계 분석, 데이터 시각화, 품질지표 해석 등 실무형 데이터 활용 교육.
3. 문제해결, 소통 교육: 팀 단위 협업, 개선 제안, 의사소통 및 리더십 역량 강화.

또한, 교육은 일회성 프로그램이 아니라 지속적 학습체계(Learning Factory) 로 운영되어야 한다. 현장 근로자가 직접 데이터를 다루고, 개선 아이디어를 실험할 수 있는 ‘학습형 공장(Learning Factory)’ 개념이 점점 확산되고 있다. AI가 제시한 분석 결과를 현장에서 실험하고 검증하는 과정 자체가 곧 교육이다.

AI는 사람을 대체하지 않는다. 오히려 사람의 역량을 확장시킨다. 그러나 기술의 발전 속도가 빠른 만큼, 지속적인 학습 없이는 따라잡을 수 없다. 학생이 매일 반복학습으로 실력을 쌓듯, 현장 인력도 새로운 도구와 데이터를 이해하며 성장해야 한다.

결국 AI 시대의 경쟁력은 “기계를 얼마나 잘 다루는가”가 아니라, “기술과 함께 얼마나 빨리 배우고 진화할 수 있는가”이다. 끊임없이 배우는 조직만이 변화의 시대에 살아남는다.

한국e마케팅저널 주택규 기자 |