맵으로 풀어가는 스토리텔링

"대표자는 문제를 해결할 수 있어야 한다" — 데이터 주권으로 다시 설계한 제조기업의 경영류용효 (디원 상무 / 컨셉맵연구소) 프롤로그 — 광교의 어느 여름 저녁2026년 7월 24일 금요일 오후 5시, 미래 모빌리티 셀럽 모임 '미모셀(MIMOCELL)'의 7월 정모가 열렸다. 장소는 경기도 용인시 기흥구 흥덕4로 122, 최근 문을 연 '더핏(THE PIT)'이었다. 수원신갈 IC에서 5분, 광교호수공원에서 10분 거리에 자리한 730평 규모의 이 공간은 자동차 튜닝 전문 제조사 네오테크가 만든 첫 번째 직영점이다.문을 열고 들어서는 순간, 이곳이 단순한 매장이 아니라는 것을 직감했다. 1층과 지하 1층의 플래그십 튜닝 작업장에서는 슈퍼카부터 내수차까지 장착과 세팅, 정비가 원스톱으로 이루어지고 있었..

온톨로지, 제조 데이터에 '의미'를 설계하다컨셉맵에서 지식그래프까지, 그리고 바이브코딩류용효 | 디원 상무 · 류용효컨셉맵연구소지난 7월, 필자는 '데이터공작소' 온톨로지 스터디그룹에서 「지식그래프: AI와 온톨로지로 여는 지식혁명」(이강배 저)의 3장을 주제로 발표를 진행했다. 발표 제목은 '온톨로지의 개념, 그리고 컨셉맵'. 이 글은 그날의 발표를 제조기업의 경영자와 실무자를 위해 다시 정리한 것이다. 그리고 글의 끝에서, 8월에 출간되는 필자의 새 책 이야기를 잠시 나누려 한다. 두 이야기는 겉보기엔 다르지만, 결국 하나의 질문으로 만난다. “AI 시대, 우리의 경험과 지식은 어떻게 시스템 위에서 다시 움직이는가.”“좋습니다. 그런데 실제로 되는 겁니까?” 제조기업의 회의실 풍경이 달라지고 있다. ..

트렌드에서 얻는 것 31 — PLM 분야에서 AI의 현주소기업은 AI를 어디에, 어떻게 쓰고 있나1. "뭐든 척척" — 그리고 숨은 간극요즘 주변의 엔지니어와 동료들을 만나 AI 이야기를 꺼내면 반응이 한결같이 밝다. 설계 검토를 거들고, 반복적인 코드를 대신 짜 주고, 장문의 보고서까지 매끄럽게 뽑아 주니 "뭐든 척척 해낸다"며 만족스러워한다. 실제로 손에 익혀 본 사람일수록 호의적이다. 그리고 이 체감은 결코 과장이 아니다. 일하는 방식이 눈에 띄게 가벼워졌다는 증언은 이제 도처에서 들린다.데이터도 이를 뒷받침한다. McKinsey의 '2025 AI 현황(State of AI)' 조사에서 기업의 88%가 이미 AI를 쓰고 있다고 답했다. AI는 더 이상 실험이 아니라 일상이 됐다.다만 한 꺼풀 더 들..

왜 같은 AI를 써도 어떤 회사는 성장하고, 어떤 회사는 멈추는가CAD&Graphics 2026년 6월호 / 류용효 컨셉맵연구소2026년의 제조업 현장은 분명 몇 년 전과는 다른 풍경을 보여주고 있다. 불과 2~3년 전만 해도 생성형 AI는 일부 혁신 기업이나 IT 조직의 실험 도구처럼 여겨졌다. 하지만 이제는 상황이 완전히 달라졌다. 대기업은 물론이고 중견 제조기업들까지도 ChatGPT, Copilot, AI Agent, Digital Twin, 예측 분석 시스템과 같은 새로운 기술을 도입하기 시작했다. 회의실에서는 “우리도 AI를 적용해야 한다”는 이야기가 더 이상 낯설지 않게 들려왔다. 생산기술 부서, 품질 부서, 구매 부서, 설계 부서, 심지어 경영기획 부서까지 AI를 업무에 활용하는 방법을 고민..

우리는 이제 ‘생각하는 시대’를 지나 ‘일이 실행되는 시대’로 들어가고 있다강의실은 크지 않았다.벽면은 소리를 흡수하는 패턴으로 채워져 있었고, 책상 위에는 메모장과 펜이 놓여 있었다.여느 때와 다르지 않은 공간이었다.그런데 그날 들었던 이야기는,그 공간의 크기와는 전혀 어울리지 않을 만큼 컸다.리모(REMO) 배은경 대표의 강연은 그렇게 시작됐다. [KIFC정기모임] 후기 - AI시대, Openclaw가 쏘아올린 본격 실행 에이전트 시대 (리모 배은경 대표)2026년 4월 9일 오후 7시 ~ 8시 실시간 시청 링크 https://www.youtube.com/live/9bG3blZJKts 처음에는 익숙한 이야기처럼 들렸다.AI, 에이전트, 그리고 변화.하지만 몇 장의 슬라이드를 지나면서,어느 순간..

트렌드에서 얻는 것_No.29AI Agent 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생우리는 지금 AI를 사용하는 시대에 살고 있다고 말한다. 하지만 조금만 거리를 두고 바라보면, 그 말은 절반만 맞다. 지금의 우리는 AI를 능숙하게 활용하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 여전히 그것을 하나의 도구처럼 다루고 있기 때문이다. 질문을 던지면 답을 받고, 코드를 요청하면 만들어주고, 문서를 부탁하면 정리해주는 방식은 분명 이전과 비교할 수 없을 정도로 강력한 변화이지만, 그 본질은 크게 달라지지 않았다. 여전히 판단은 사람이 하고, AI는 그 판단을 빠르게 실행하는 역할에 머물러 있기 때문이다.이 구조는 익숙하고 안정적이지만, 동시에 분명한 한계를 갖는다. 인간이 모든 판단을 내려야 한다는 전제는 결국 속도..

바이브코딩, 개인의 실험에서 현장의 도구로 “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다.”— 스티브 잡스 비개발자의 도전은 어디까지 가능한가AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고 있다는 말은 이제 낯설지 않다. 누구나 아이디어만 있으면 앱 하나쯤 만들 수 있을 것처럼 말하는 분위기도 강하다. 그러나 현장에서 체감하는 현실은 훨씬 복합적이다. 누군가는 “이제 비개발자도 충분히 만들 수 있다”고 말하고, 또 누군가는 “기업 시스템은 그렇게 단순하지 않다”고 말한다. 두 말 모두 맞다. 문제는 이 둘의 경계를 구분하지 않은 채 바이브코딩(Vibe Coding)을 마치 모든 개발 문제를 한 번에 해결해줄 만능 해법처럼 받아들이는 데 있다.내가 최근 직접 경험한 바이브코딩은 기대보다 흥미로웠고, 동시에 예상보다..

21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구적 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-Native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(Deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율적으로 수행하는 확률론적(Probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다. 스마트 엔지니어링의 역사적 진화와..