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인공지능전환 제조기업 찾은 노동장관, 자동화로 생산·고용 확대 점검

김영훈 고용노동부 장관이 26일 경기 고양시 중소 제조기업 현장에서 인공지능전환 지원 방안을 점검했다. 핵심은 자동화가 인력 감축이 아니라 생산성 향상과 고용 확대를 동시에 만들 수 있는지다. 정부 지원은 설비 도입보다 현장 인력의 직무 전환, 교육, 안전한 작업 방식과 결합될 때 효과가 커질 전망이다.

인공지능전환 제조기업 찾은 노동장관, 자동화로 생산·고용 확대 점검

김영훈 고용노동부 장관은 26일 경기 고양시 중소 제조기업을 찾아 인공지능전환(AX) 현장을 점검하고, 자동화 투자가 생산 확대와 고용 유지·확대로 이어지는 조건을 확인했다. 이번 방문의 핵심은 인공지능과 자동화가 사람을 대체하는 비용 절감 수단에 그치지 않고, 중소 제조업의 작업 효율, 품질 관리, 납기 대응력, 신규 일자리 창출을 함께 끌어올릴 수 있느냐다.

중소 제조업 AX가 고용 의제로 떠오른 이유

국내 제조업은 숙련인력 부족, 인건비 부담, 납기 단축 요구를 동시에 받고 있다. 특히 수도권과 지방 산업단지의 중소 제조기업은 대기업처럼 대규모 디지털 전환 예산을 확보하기 어렵다. 이 때문에 인공지능전환은 단순한 설비 교체가 아니라 현장 데이터를 모으고, 반복 공정을 자동화하며, 근로자가 품질·정비·공정관리 같은 고부가 직무로 이동하는 구조를 만드는 과제로 부상했다.

고용노동부가 주목한 지점도 이 부분이다. 자동화 설비가 들어와도 현장 근로자가 새 장비를 다룰 수 없으면 생산성 개선은 제한된다. 반대로 교육과 직무 재설계가 함께 이뤄지면 같은 인력으로 더 많은 물량을 처리하고, 불량률과 반복 작업 부담을 낮추며, 추가 주문에 대응할 신규 채용 여력도 생긴다. 인공지능전환의 성패는 기술 도입률보다 사람의 전환 속도에 달려 있다.

생산성 향상과 고용 확대를 함께 보는 정책 신호

이번 현장 점검은 26일, 경기 고양시, 중소 제조기업, AX 지원이라는 4개 키워드로 압축된다. 정책 초점은 자동화 설비 도입비 지원에만 머물지 않는다. 기업이 필요한 것은 초기 투자 부담 완화, 근로자 재교육, 공정 데이터 활용, 산업안전 관리, 직무 전환 컨설팅이다. 원화 기준 비용 부담이 큰 로봇·센서·AI 검사 장비는 중소기업에 한 번의 투자 실패가 큰 손실로 이어질 수 있어 단계별 지원이 중요하다.

현장에서는 자동화가 반복·위험 작업을 줄이고 생산량을 늘리는 효과가 먼저 나타난다. 이후 품질 검사, 재고 관리, 작업 배치, 설비 예지보전까지 AI 활용 범위가 넓어지면 고용의 성격도 바뀐다. 단순 투입 인력보다 장비 운용자, 데이터 확인 담당자, 품질 개선 인력, 안전관리 인력의 수요가 커질 가능성이 높다. 이는 한국 노동시장에 중요한 신호다. 제조업 일자리는 줄어드는 분야와 새로 생기는 분야가 동시에 발생하기 때문에 직무 전환 지원 없이는 고용 충격을 피하기 어렵다.

기업과 근로자에게 남은 과제

중소기업 입장에서는 AX가 생존 전략이지만, 근로자에게는 불안 요인이 될 수 있다. 따라서 정책은 자동화 도입 기업을 지원하는 동시에 근로자 훈련과 고용 안정 장치를 묶어야 한다. 국내 노동 규제와 산업안전 기준도 함께 반영돼야 한다. AI 장비가 작업 속도를 높이는 과정에서 안전관리, 개인정보, 근로시간 관리가 소홀해지면 생산성 개선 효과가 사회적 비용으로 상쇄될 수 있다.

앞으로 제조 AX 지원은 생산성 지표와 고용 지표를 함께 확인하는 방식으로 진화할 전망이다. 정부가 현장 의견을 반영해 교육, 컨설팅, 설비 투자, 고용 지원을 연계하면 자동화는 일자리를 줄이는 기술이 아니라 중소 제조업의 경쟁력과 고용 기반을 동시에 키우는 수단이 될 수 있다.

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자주 묻는 질문

노동장관은 언제 어디를 방문했나?

김영훈 고용노동부 장관은 26일 경기 고양시의 중소 제조기업을 방문했다.

이번 방문의 핵심 의제는 무엇인가?

중소 제조기업의 인공지능전환 지원 수요를 듣고 자동화가 생산성과 고용 확대에 미치는 영향을 점검하는 것이다.

자동화가 고용에 어떤 영향을 줄 수 있나?

반복·위험 작업은 줄이고 장비 운용, 품질 관리, 데이터 확인 같은 직무 수요를 키울 수 있다.

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