[칼럼] 생성형 AI, 자동차 산업을 다시 설계하다

류용효 | 컨셉맵연구소

 

― 차량 중심이 아닌, 경험 중심 산업으로의 전환

 

1. “이제 자동차는 달리는 컴퓨터가 아니라, 학습하는 비서다”

“자동차 산업의 AI 도입은 전기차보다 더 근본적인 변화를 예고한다.”

전통적으로 자동차 산업은 제품 중심의 경쟁이었다.
엔진 성능, 디자인, 연비, 생산 공정의 효율성 등 ‘철과 기계’의 영역이 핵심이었다. 하지만 이제 경쟁의 무게추는 점점 경험과 지능으로 이동하고 있다.

그 중심에 **생성형 AI(GenAI)**가 있다.

---

2. 생성형 AI, 자동차 산업의 5대 전환 지점

🔧 ① 차량 개발: “설계부터 검증까지 AI와 함께”

Mercedes-Benz는 차량 설계부터 음성 인터페이스, 내비게이션까지 AI 기반으로 통합하고 있다.
엔지니어들은 텍스트 기반 사양서나 CAD 데이터를 기반으로 3D 모델을 생성하고, 설계 변경 시 성능 영향도 자동 예측한다.
BMW, Toyota, 현대차도 AI 기반 PLM 시스템 연동을 시작했으며, 기존 CAE 시뮬레이션이 생성형 시뮬레이션으로 진화하고 있다.

→ 디자인, 공학, 공급망 데이터를 통합적으로 다루는 '설계 조정 AI 에이전트'가 등장 중이다.

---

🧠 ② 인포테인먼트 & UX: “운전자의 감정과 목적을 읽는 차량”

운전자는 이제 단순히 ‘조작’하지 않는다.
AI는 운전자의 명령, 감정, 습관, 위치, 날씨 등 모든 맥락을 파악해 경험을 개인화한다.

예를 들어, Mercedes-Benz의 차량 내 에이전트는 “오늘 날씨 어때?”라는 질문에 날씨뿐 아니라 주변 카페, 주차장, 음악 추천까지 이어지며 대화형으로 서비스를 확장한다.

NVIDIA의 Omniverse와 Tesla의 Dojo, Apple Car 프로젝트는 모두 **차량 내 대화형 UX를 기반으로 한 ‘경험 설계’**에 초점을 맞추고 있다.

→ 운전은 인터페이스가 아니라, 대화가 된다.

---

🏭 ③ 생산공정: “디지털 트윈 + 생성형 AI로 자율 공장 실현”

현대차그룹과 Volkswagen은 디지털 트윈 공장을 구축하면서 AI 기반 스케줄링, 품질 예측, 보전관리까지 포함하는 생성형 운영 시스템으로 진화 중이다.

특히 APS, MES, PLM 시스템에 연결된 데이터를 바탕으로, 생성형 AI가 생산 시뮬레이션을 수행하고 개선 시나리오를 자동 제안한다.

→ 정적인 계획이 아니라, AI가 '계획을 학습'하고 지속적으로 갱신하는 구조다.

---

📈 ④ 서비스 & 고객 경험: “생성형 상담, 맞춤형 리포트, 수명 주기 관리”

자동차 딜러와 AS 센터에서도 생성형 AI가 활용되고 있다.
예를 들어, 고객의 차량 상태 데이터를 분석해 수리 우선순위와 비용 견적을 자동 생성하거나, 차량 상태 리포트를 자연어로 요약해 제공하는 사례가 늘고 있다.

Tesla의 고객지원 챗봇, 현대차의 Mocean 서비스, Volvo의 Fleet Management 솔루션 등은 모두 생성형 요약과 맞춤형 리포트 자동화를 통해 고객 신뢰를 높이고 있다.

---

🧾 ⑤ 매뉴얼, 계약, 법률 문서: “AI가 읽고, 요약하고, 설명한다”

자동차 관련 문서는 복잡하고 길다.
생성형 AI는 계약서, 매뉴얼, 보험약관, 정비 이력서 등을 분석하고, 이해하기 쉬운 문장으로 요약해준다.
특히 차량 리스 계약, 보험 약관, 차량 출고 관련 문서는 고객 중심 UX로 재설계 중이다.

→ 문서를 넘어서, ‘설명 가능한 서비스’가 만들어지고 있다.

---

3. 핵심 인사이트: “차량 중심 사고에서 벗어나야 한다”

자동차 기업들이 흔히 범하는 실수는 다음과 같다:

• “우리도 AI 붙이자” → 기능 추가에 그친다
• “고객에게 더 좋은 기술 제공” → 기술 중심 UX에 머무른다
• “디지털 전환은 IT 부서의 일이다” → 조직이 AI를 이해하지 못한다

진짜 중요한 것은 무엇을 만들 것인가가 아니라,
누구를 위해 어떤 경험을 설계할 것인가이다.

그리고 그 경험의 중심에 AI가 있는 것이 아니라,
**AI와 함께 일하는 ‘사람과 조직’**이 있다.

---

4. 제언: 자동차 기업이 지금 해야 할 4가지

1. AI 역할 정의부터 시작하라
   • 고객 AI, 엔지니어링 AI, 공정 최적화 AI…
   • '어디서'가 아니라 '누가 일할 것인가'를 기준으로 설계하라
2. 데이터를 업무 맥락과 연결하라
   • 텔레매틱스, 정비 이력, 설계 변경 로그, 판매 이슈…
   • 데이터만 모으지 말고, 의미 있게 연결하라
3. 프롬프트 디자인 역량을 키워라
   • AI에게 '무엇을 어떻게 시킬 것인가'는 새로운 언어다
   • 프롬프트는 조직의 커뮤니케이션 언어가 된다
4. IT와 제조, 서비스 조직을 함께 움직여라
   • AI는 부서 간 장벽을 허문다
   • 혼자 가면 빠르지만, 함께 가면 혁신이 된다

---

5. 결론 ― 자동차 산업, 다시 ‘사람’으로 돌아가다

생성형 AI는 결국 사람을 중심에 둔 기술이다.
엔지니어를 도우며 설계를 빠르게 만들고,
고객을 이해해 맞춤형 경험을 제공하고,
조립공장을 자율적으로 개선하도록 만든다.

차가 중심이 아니라,
차를 둘러싼 모든 인간 경험이 중심이 되는 시대로 우리는 가고 있다.
그리고 그 전환점에 생성형 AI가 있다.