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LG유플러스, AI 운영관리 시장 출사표…어라이즈 AI와 'AI 에이전트 감시' 협력
[경제일보] 인공지능(AI)이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 다른 시스템과 연동하는 단계로 발전하면서 잘못된 판단이나 행동을 사전에 탐지하고 통제하는 기술인 'AI 운영관리'의 중요성이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업과 손잡고 관련 기술 확보에 나서면서 국내에서도 AI를 '도입하는 것'에서 '안정적으로 운영하는 것'으로 경쟁 범위를 확대하고 있다. 1일 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업 어라이즈 AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 에이전트의 성능과 품질을 관리하고 안전성을 높이기 위한 기술 협력에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 기업의 AI 활용이 확대되면서 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고 운영 과정에서 발생하는 오류와 위험 요소를 관리할 필요성이 커진 데 따른 것으로 풀이된다. 양사는 한국어·음성 기반 AI 평가 기술 개발, AI가 부정확하거나 부적절한 답변을 생성하지 않도록 하는 안전장치 기술 개발, 국내 B2B 시장 공동 사업 기회 발굴 등을 추진할 계획이다. LG유플러스가 이번 협력을 통해 주목하는 영역은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 환경에서 제대로 작동하는지를 관리하는 기술이다. 생성형 AI가 문서 작성이나 검색 등 보조 업무를 넘어 AI 에이전트 형태로 업무를 직접 수행하기 시작하면서 단순한 답변 오류도 기업의 업무 효율성과 비용, 보안 등에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 정보를 검색하거나 외부 시스템과 연결해 업무를 수행하는 방식으로 활용 범위가 확대되고 있다. 이에 AI가 어떤 답변을 내놓았는지뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지, 잘못된 정보를 기반으로 업무를 수행하지 않았는지 등을 지속적으로 확인할 필요성이 커지고 있다. AI 도입이 확대될수록 기업에게는 관리 부담이 커지고 있는 것으로 나타나고 있다. 하나의 AI 모델을 사용하는 단계에서는 결과물을 사람이 검토하는 방식으로 대응할 수 있지만 여러 AI 에이전트가 업무별로 배치되고 실제 의사결정이나 업무 처리 과정에 참여하게 되면 모든 결과를 사람이 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 오류를 분석하거나 위험한 응답을 사전에 탐지하는 AI 운영관리 기술이 새로운 시장으로 부상하고 있다. AI를 얼마나 정확하게 만드는지를 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 어라이즈 AI는 생성형 AI와 AI 에이전트의 성능을 측정하고 오류를 분석하는 AI 운영관리 기업이다. 통신과 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 서비스 품질 관리 솔루션을 제공하고 있다. 패트릭 켈리 어라이즈 AI 아시아태평양 지역 총괄 책임자는 "LG유플러스와의 협력을 통해 한국 시장에서 AI 운영 혁신 사례를 함께 만들어 갈 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "양사가 보유한 기술과 경험을 바탕으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경 구축을 지원하겠다"고 말했다. LG유플러스는 어라이즈 AI와의 협력을 통해 국내 기업 환경에 맞는 AI 평가 및 관리 기술을 확보한다는 계획이다. 특히 한국어와 음성 기반 AI 평가 기술을 공동으로 개발한다는 점에서 국내 기업용 AI 시장을 겨냥한 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. AI 에이전트가 기업의 고객센터와 영업, 마케팅, 내부 업무 등 다양한 영역으로 확산될 경우 기업마다 AI의 성능과 안정성을 관리할 필요성도 커질 수 있다. AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하는 것뿐 아니라 권한 밖의 업무를 수행하거나 부적절한 결과를 내놓는 상황까지 고려해야 하기 때문이다. 안전장치 기술 역시 AI 에이전트 확산 과정에서 중요한 요소가 될 전망이다. 기업이 AI를 업무 시스템과 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 데이터와 권한의 범위가 넓어질 수 있어 단순한 모델 성능 평가만으로는 충분하지 않은 것으로 나타나고 있으며, AI의 답변이 적절한지 확인하는 동시에 위험한 응답이나 행동을 탐지하고 필요할 경우 이를 제한할 수 있는 관리 체계가 요구된다. 특히 AI 에이전트 시장이 초기 단계인 만큼 기업들이 어떤 수준의 AI 관리 기술을 필요로 하는지 시장의 요구를 빠르게 파악하는 것도 중요하다. AI 모델의 성능이 빠르게 개선되는 상황에서 운영관리 기술 역시 모델 변화에 맞춰 지속적으로 고도화돼야 하기 때문이다. 이에 AI 시대의 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부를 넘어 이를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다. 이상엽 LG유플러스 CTO 전무는 "AI가 기업의 핵심 업무 환경으로 자리 잡으면서 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "어라이즈 AI와의 협력을 통해 AI 운영 관리 역량을 강화하고 고객이 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.
2026-09-01 09:51:37
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"사진첩도 AI가 기억한다"…SKT, 에이닷에 '로그' 기능 추가
[경제일보] 스마트폰 사진첩에 쌓인 수많은 사진을 인공지능(AI)이 분석해 필요한 순간 다시 찾아주는 시대가 열리고 있다. SK텔레콤이 사진 속 정보를 AI로 분석해 기록하고 검색할 수 있는 '에이닷 로그(A.log)'를 선보이면서 에이닷을 단순 대화형 AI를 넘어 이용자의 일상을 기록하고 관리하는 개인 AI 플랫폼으로 확장하고 있다. 31일 SK텔레콤은 메타(Meta)의 AI 글래스와 안드로이드 스마트폰으로 촬영한 사진을 AI가 정리하고 다시 찾을 수 있도록 돕는 에이닷 로그를 에이닷 앱에서 선보인다고 밝혔다. 에이닷 로그는 사진 속 정보를 분석해 제목과 설명을 생성하고 적합한 태그를 자동으로 부여하는 기능이다. 기존 스마트폰 사진첩이 촬영 날짜나 장소, 인물 등을 기준으로 사진을 저장하고 보여주는 것으로 끝났지만, 에이닷 로그는 사진 자체에 담긴 내용을 이해해 '기록'으로 전환하도록 설계됐다. SK텔레콤은 이용자가 시간이나 키워드를 입력해 원하는 기록을 찾거나 AI가 생성한 태그를 기준으로 관련 사진을 모아볼 수 있다고 설명했다. 예를 들어 공연 포스터를 촬영하면 AI가 사진 속 정보를 분석해 공연명과 일시, 장소 등을 기록한다. 명함이나 영수증, 화이트보드, 회의 자료, 주차 위치 등도 각각의 특성에 맞춰 자동으로 분류한다. 사진을 단순히 보관하는 것을 넘어 사진 속 정보를 검색 가능한 데이터로 만드는 방식이다. 특히 이번 기능은 AI 글래스와 결합하면서 활용 범위를 넓혔다. 이용자가 메타의 AI 글래스로 촬영한 사진을 에이닷 로그와 자동 연동하면 별도로 사진을 옮기지 않아도 AI가 이를 기록으로 활용할 수 있다. 레이밴 메타 젠2를 비롯한 메타의 AI 글래스 전 기종을 지원한다. AI 글래스가 일상에서 발생하는 순간을 빠르게 포착하는 '입력 장치'라면 에이닷 로그는 그렇게 쌓인 정보를 정리하고 다시 꺼내는 역할을 맡는 구조다. 스마트폰으로 사진을 찍고 나중에 직접 분류하는 기존 방식과 달리 촬영부터 정보 정리, 검색까지 AI가 개입하도록 구현했다. 안드로이드 스마트폰 이용자도 에이닷 앱의 에이닷 로그 카메라로 직접 촬영하거나 기존 사진첩의 사진을 불러와 기능을 이용할 수 있다. 에이닷 앱 업데이트를 통해 안드로이드 운영체제(OS)에서 사용할 수 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난해 에이닷에 회의나 강의, 상담 등의 음성을 실시간으로 받아쓰고 요약·정리하는 '노트'를 선보인 바 있다. 당시 노트는 출시 일주일 만에 누적 사용자 30만명을 돌파하며 일상 기록형 AI 서비스의 가능성을 구현했다면, 이번에는 음성에 이어 사진으로 기록 영역을 넓혔다. 향후 에이닷 노트와 에이닷 로그를 연계해 사진과 메모를 함께 돌아볼 수 있는 통합 기록 기능도 제공할 예정이다. 음성·텍스트에 이어 이미지까지 개인의 일상에서 발생하는 다양한 정보를 AI가 정리하고 연결하는 것이다. 특히 AI 글래스와 결합해 차세대 기기에 대한 저변을 넓히고 있다. AI 글래스가 스마트폰을 꺼내지 않고도 사진과 같은 정보를 빠르게 수집할 수 있는 새로운 개인 디바이스로 자리 잡을 경우, AI 서비스가 처리해야 할 개인 데이터의 양도 늘어날 수밖에 없는 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 에이닷 로그를 통해 AI 글래스를 단순 촬영 기기가 아니라 개인 AI 서비스로 연결되는 입력 장치로 활용하려는 모습이다. 다만 AI가 개인의 일상을 이해하고 기록하는 영역으로 들어오면서 개인정보 보호 문제도 중요한 과제로 떠오른다. 사진에는 주민등록번호와 같은 민감정보뿐 아니라 명함의 연락처, 영수증의 결제정보, 회의자료 등 업무상 민감한 내용이 포함될 수 있기 때문이다. 이에 SK텔레콤은 에이닷 로그 이용 과정에서 사진에 주민등록번호 등 민감정보가 포함된 경우 자동으로 마스킹한 뒤 분석하며, 사진 자체는 서버에 저장하지 않고 이용자의 단말에만 보관한다고 설명했다. AI가 개인의 기억과 기록을 관리하는 서비스가 확대될수록 편의성과 함께 데이터 통제권도 중요한 경쟁 요소가 될 전망이다. 특히 AI 글래스처럼 사용자가 의식하지 않는 순간에도 주변 정보를 촬영할 수 있는 기기가 확산될 경우 사진 속 본인뿐 아니라 주변 사람의 개인정보를 어떻게 보호할 것인지도 풀어야 할 과제다. 장성국 SK텔레콤 AI서비스개발담당은 "'에이닷 로그'는 AI 글래스처럼 순간을 빠르게 담을 수 있는 새로운 디바이스의 활용성을 일상의 기록 경험으로 확장한 기능"이라며 "앞으로도 고객이 사진과 메모 등 다양한 형태의 정보를 보다 쉽게 남기고 다시 활용할 수 있도록 에이닷 서비스를 지속 고도화하겠다"고 말했다.
2026-08-31 10:51:51
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美 백악관, 중견 제약사에도 '최혜국 약가' 압박…이르면 31일 협약 발표
[경제일보] 미국 트럼프 행정부가 대형 제약사에 이어 중견 바이오·제약사로 ‘최혜국 대우(MFN·Most Favored Nation)’ 방식의 의약품 약가 인하 정책을 확대한다. 해외에서 판매하는 가격과 비슷한 수준으로 미국 정부 프로그램에 약을 공급하는 대신 메디케어 약가 인하 시범사업 제외와 의약품 관세 면제 등의 혜택을 제공하는 방식이다. 29일 업계에 따르면 백악관이 이르면 오는 31일 여러 중견 바이오제약사와 체결한 MFN 약가 협약을 발표할 예정이라고 보도했다. 구체적인 참여 기업은 아직 공개되지 않았다. 이번 협약의 핵심은 미국 정부가 의약품 가격을 해외 주요 국가의 가격과 연동하는 것이다. 협약에 참여하는 제약사는 캐나다·덴마크·프랑스·독일·이탈리아·일본·스위스·영국 등 8개 고소득 국가에서 실제 지불되는 순 약가(net drug prices)를 기준으로 미국 주정부의 메디케이드 프로그램에 의약품을 공급해야 한다. 제약사 입장에서는 미국 내 약가를 낮춰야 하는 부담이 생기지만 그 대가로 정부가 추진하는 메디케어 강제 약가 인하 시범 프로그램에서 빠질 수 있다. 수입 의약품에 부과되는 관세도 면제받는다. 트럼프 행정부는 이 같은 혜택을 내세워 제약사들의 자발적인 참여를 유도하고 있다. 앞서 트럼프 행정부는 화이자와 일라이 릴리 등 대형 제약사 17곳과 MFN 약가 관련 협약을 체결했다. 이번에는 그동안 협상 대상에서 상대적으로 비중이 작았던 중견 제약사로 범위를 넓히는 것이다. 중견 바이오업계의 반발도 만만치 않다. 올해 초 미국 바이오기업 10곳은 MFN 정책에 공동 대응하기 위해 ‘미국 중견 바이오테크 연합(MBAA)’을 결성했다. 현재는 아카디아, 알커미스, 알닐람, 아델릭스, 바이오마린, 엑셀리시스, 인사이트, 인스메드, 마드리갈, 미룸, 뉴로크린, 트라버리, 리듬 파마슈티컬스 등 13개사가 참여하고 있다. 이들 기업은 대형 제약사와 달리 판매 의약품이 한두 개에 불과한 경우가 많다. 신약 하나에 막대한 연구개발비와 위험 자본을 투입해야 하는 중견 바이오기업이 해외 가격을 기준으로 미국 약가까지 낮추면 연구개발 투자 여력이 줄어들 수 있다는 게 업계의 주장이다. 특히 미국 시장에서 신약 가격이 다른 국가 수준으로 낮아질 경우 제약사들의 글로벌 가격 전략에도 영향을 줄 수 있다. 미국에서 높은 약가를 통해 연구개발비를 회수하고 다른 국가에서는 상대적으로 낮은 가격을 적용하는 기존 구조가 흔들릴 수 있기 때문이다. 트럼프 행정부는 반대로 MFN 정책이 미국의 높은 의약품 가격을 낮추고 정부 재정을 절감하는 데 효과적이라는 입장이다. 백악관은 지난 5월 MFN 약가 협약을 통해 향후 10년간 정부 예산을 643억 달러 절감할 수 있다는 전망을 내놓았다. 민간 보험 시장까지 포함할 경우 미국 내 의약품 비용 절감 규모는 5290억 달러까지 확대될 수 있다고 백악관은 전망했다. 다만 이 같은 수치는 향후 대형 제약사뿐 아니라 미국 내 주요 단일 공급원 브랜드 의약품 및 바이오의약품 제조사 상당수가 유사한 협약에 참여한다는 전제를 바탕으로 한 것이다. 백악관은 향후 대부분의 관련 제약사와 비슷한 형태의 협약을 체결할 것으로 예상하고 있다. 이번 중견 제약사 대상 협약은 트럼프 행정부가 MFN 정책을 일부 대형 제약사에 국한하지 않고 미국 의약품 시장 전반으로 확대하는 신호로 해석된다. 다만 실제 정책 효과와 업계 파급력은 향후 협약에 참여하는 기업의 규모와 범위에 따라 달라질 전망이다. 특히 신약 개발에 막대한 비용을 투입하는 중견 바이오기업들이 어느 정도까지 약가 인하를 받아들일지가 관건이다. 제약 업계에서는 이번 협약이 미국의 의약품 가격 정책뿐 아니라 글로벌 신약 가격 체계에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 트럼프 행정부가 대형 제약사에 이어 중견 제약사까지 MFN 정책에 끌어들이면서 미국발 약가 인하 압박이 글로벌 제약업계 전반으로 확산할 가능성도 커지고 있다.
2026-08-29 14:00:00
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두나무·비자 동맹…스테이블코인 이어 AI 결제까지 노린다
[경제일보] 업비트 운영사 두나무가 글로벌 결제기업 비자와 손잡고 스테이블코인의 결제·송금 등 실사용 영역 확대에 나선다. 디지털자산 거래를 중개하는 거래소 사업을 넘어 기존 금융·결제 인프라와 디지털자산을 연결하는 새로운 사업 기회를 모색하는 것이다. 아직 구체적인 서비스나 출시 일정은 확정되지 않았지만, 글로벌 결제망과 디지털자산 기술을 결합해 두나무의 사업 영역을 금융·결제 분야로 넓히려는 움직임으로 풀이된다. 28일 두나무는 비자와 스테이블코인 및 인공지능(AI) 기반 차세대 금융·결제 시장 혁신을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 지난 26일(현지시간) 미국 샌프란시스코 비자 글로벌 마켓 서포트 센터에서 협력 로드맵을 공개했다. 이번 협력은 두나무가 보유한 디지털자산 관련 기술과 비자의 글로벌 결제·자금 이동 네트워크를 연결하는 것을 중점으로 진행된다. 양사는 스테이블코인을 활용한 결제와 글로벌 송금, 결제·정산 등 다양한 금융서비스 가능성을 검토하고 주요 글로벌 시장에서 디지털자산과 기존 금융 인프라를 연결하는 방안을 모색할 계획이다. 다만 당장 특정 서비스가 출시되는 것은 아니다. 양사는 현재 다양한 사업 기회를 검토하는 단계로, 구체적인 서비스 형태와 대상 국가, 출시 일정 등은 정해지지 않았다고 설명했다. 향후 관련 법규와 규제 요건, 기술적·상업적 검토를 거쳐 단계적으로 사업을 구체화할 계획이다. 두나무가 비자와 함께 스테이블코인 활용에 나서는 것은 디지털자산의 실제 사용처를 확대하기 위한 움직임으로 분석된다. 현재 디지털자산 시장은 거래와 투자 목적의 이용 비중이 높은 가운데, 스테이블코인을 결제와 송금에 활용할 경우 기존 금융시장과 디지털자산 시장의 접점을 넓힐 수 있다. 스테이블코인은 법정화폐나 특정 자산 등에 가치를 연동하도록 설계된 디지털자산으로, 일반적인 가상자산보다 가격 변동성을 낮추는 것을 목표로 설계됐다. 이에 국경 간 송금이나 결제·정산 과정에서 활용할 수 있는 디지털 수단으로 주목받고 있다. 다만 스테이블코인 역시 발행 구조와 준비자산, 상환 체계 등에 따라 안정성이 달라질 수 있어 실제 금융서비스에 적용하기 위해서는 기술적 안정성과 함께 규제 체계가 중요하다. 두나무는 업비트 운영 과정에서 축적한 디지털자산 거래·보관·이전 노하우를 이번 협력의 기반으로 활용한다. 블록체인 인프라와 보안, 이상거래 탐지, 자금세탁방지(AML) 등 거래소 운영 과정에서 축적한 역량을 비자의 결제·송금 네트워크와 결합해 디지털자산이 실제 금융 영역에서 활용될 수 있는 방안을 찾겠다는 구상이다. 양사는 스테이블코인의 활용 범위를 결제와 송금에만 한정하지 않고 오픈 스탠다드인 OUSD를 기반으로 한 사업 모델도 검토한다. 이를 통해 디지털자산을 기존 금융 시스템과 연결하는 다양한 활용 가능성을 찾는다는 계획이다. AI와 스테이블코인을 결합한 차세대 결제 영역도 협력 대상이다. 양사는 AI가 이용자를 대신해 상품이나 서비스를 탐색하고 구매와 결제까지 수행하는 '에이전틱 커머스'를 비롯해 AI 결제에 필요한 기술과 인프라, 관련 생태계 발전 방향 등을 검토한다. AI 에이전트가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 실제 구매와 결제까지 수행하는 단계로 발전할 경우 결제 주체와 방식도 달라질 수 있다. 두나무와 비자는 이러한 변화에 대응해 AI 기반 금융·결제와 디지털자산의 결합 가능성을 선제적으로 찾겠다는 전략이다. 이번 협력은 디지털자산과 기존 금융망을 연결할 수 있는 사업 기반을 확보하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업비트라는 국내 대표 디지털자산 거래소를 운영하며 확보한 기술·운영 역량과 비자의 글로벌 결제 네트워크가 결합하면서 스테이블코인의 실사용 영역이 어디까지 확대될 수 있을지 주목된다. 오경석 두나무 대표는 "AI와 스테이블코인, 토큰화의 확산은 금융과 커머스의 작동 방식을 변화시킬 핵심적인 흐름"이라며 "글로벌 결제 분야를 선도해 온 비자와의 협력을 통해 디지털자산과 기존 금융을 연결하고, 이용자들이 체감할 수 있는 새로운 글로벌 금융 경험을 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-08-28 08:30:04
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현대차 노사, 임금표 너머 '미래 일자리'를 봐야
[경제일보] 현대자동차 노사가 길었던 줄다리기를 일단 멈췄다. 지난 5월 상견례 이후 111일 만이다. 지난 24일부터 이어진 밤샘 교섭 끝에 마련된 잠정합의안에는 월 기본급 10만원 인상, 성과금 400%와 1270만원, 주식 15주, 복지포인트 50만원 등이 담겼다. 내년 하반기 200명, 2028년 300명 등 기술직 500명을 새로 뽑는 방안에도 합의했다. 오는 31일 조합원 찬반투표를 통과하면 올해 임금협상은 마무리된다. 숫자만 놓고 보면 적지 않은 보상이다. 노조는 올해 조합원 1인당 임금 인상 효과를 4084만원 정도로 추산한다. 좋은 성과를 낸 기업이 그 과실을 노동자와 나누는 것은 시장경제에서도 자연스럽다. 숙련된 노동력과 안정적인 노사관계 역시 기업 경쟁력을 만드는 자산이다. 기업의 성과가 주주와 경영진에게만 돌아가고 현장을 지킨 노동자에게 돌아가지 않는다면 지속 가능한 협력도 기대하기 어렵다. 그렇다고 이번 합의를 ‘얼마를 더 받았느냐’의 문제로만 읽어서는 곤란하다. 현대차 노사가 마주한 진짜 협상은 오히려 이제부터다. 자동차 산업의 판 자체가 바뀌고 있기 때문이다. 올해 교섭 과정에서 노조는 60시간 파업했고, 생산라인 기준 가동 중단 시간은 120시간에 달했다. 지난 21일에는 2016년 이후 10년 만에 하루 8시간 전면파업까지 벌어졌다. 업계는 약 5만5200대가 생산 차질을 빚었고, 이를 판매단가로 환산한 매출 차질 규모가 2조3000억원을 넘어선 것으로 추산한다. 이 수치를 실제 영업손실과 동일시할 수는 없지만, 갈등의 비용이 회사와 조합원만이 아니라 협력업체·고객·지역경제로 번졌다는 점은 분명하다. 노동자가 자신의 몫을 요구하는 것은 권리다. 회사가 비용과 경쟁력을 따지는 것도 경영의 책무다. 문제는 두 요구가 해마다 파업을 거친 뒤에야 절충되는 구조다. 임금협상의 승자가 누구인지 가리는 동안 생산이 멈추고 협력업체가 일감을 걱정한다면 노사 모두가 얻은 것보다 잃는 것이 커질 수 있다. 이번 잠정합의에서 그래서 눈여겨봐야 할 대목은 성과금 400%보다 다른 곳에 있다. 현대차 노사는 피지컬 인공지능(AI)과 로보틱스 같은 미래 기술의 도입이 기업 생존에 필수적이라는 데 공감하고, 신사업과 신기술 추진 경과를 투명하게 공유하며 산업 전환에 공동 대응하기로 했다. 제조 경쟁력 강화와 제도 개선에도 함께 나서기로 했다. 임금표 밖으로 노사협상의 시야가 넓어진 것이다. 이 합의가 제대로 실행된다면 올해 임협에서 가장 값진 부분은 바로 여기에 있을 수 있다. 현대차그룹은 이미 자동차 회사를 넘어 로봇과 자율주행, 소프트웨어 중심 제조기업으로 이동하고 있다. 현대차는 2028년부터 미국 조지아 메타플랜트에 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 투입할 계획이다. 초기에는 부품 서열작업부터 시작해 검증을 거쳐 조립 등으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 노조 역시 이번 교섭 과정에서 AI·자동화 확산에 따른 고용안정을 주요 문제로 제기했다. 이 변화 앞에서는 ‘자동화를 막을 것이냐, 받아들일 것이냐’는 식의 논쟁부터 낡았다. 자동화를 막으면 일자리가 지켜진다는 보장은 없다. 경쟁기업의 생산성이 높아지고 한국 공장의 원가 경쟁력이 떨어지면 생산물량 자체가 해외로 이동할 수 있다. 반대로 로봇을 많이 넣으면 기업이 자동으로 경쟁력을 얻는 것도 아니다. 공정을 이해하고 로봇을 운용하며 데이터를 분석하고 품질을 관리할 숙련된 사람이 없다면 첨단설비도 비싼 쇳덩이에 불과하다. 결국 미래의 노사협상은 ‘사람이냐 로봇이냐’가 아니라 ‘사람이 로봇과 함께 어떤 더 높은 가치를 만들어낼 것이냐’를 다뤄야 한다. 그런 점에서 생산직 500명 신규채용 합의는 반갑다. 청년들에게 질 좋은 제조업 일자리를 열고 세대교체의 숨통을 틔운다는 의미가 있다. 다만 숫자를 채우는 데서 끝나서는 안 된다. 새로 들어올 인력의 직무가 앞으로 10년 뒤에도 필요한 일인지까지 설계해야 한다. 미래 공장에 필요한 생산직의 모습은 과거와 다를 수밖에 없다. 전기차와 하이브리드 생산공정을 이해하면서 로봇과 자동화설비를 다루고, 설비 데이터를 읽어 고장을 예측하며 품질 문제를 현장에서 해결하는 노동자가 더 중요해질 것이다. 기존 직원에게도 같은 기회가 주어져야 한다. 기술이 바뀔 때마다 일자리 감소부터 걱정하게 만들 것이 아니라 재교육과 직무전환을 통해 새로운 공정으로 이동할 사다리를 마련해야 한다. 고용안정의 가장 좋은 방법은 없어지는 일을 억지로 붙들어두는 것이 아니다. 새로운 일을 기존 노동자가 할 수 있게 만드는 것이다. 임금 문제 역시 이제 생산성과 떼어놓고 논의하기 어렵다. ‘임금이 오르면 경쟁력이 떨어진다’는 단순 공식은 맞지 않는다. 높은 임금을 받는 숙련인력이 높은 생산성과 품질을 만들어낸다면 기업에는 오히려 이익이다. 노동자가 회사의 성장에 기여하고 그 성과를 공정하게 배분받는 구조는 장기적인 신뢰를 만든다. 반면 생산성과 무관하게 고정비만 계속 높아지고, 파업에 따른 생산중단이 반복되며, 해외 공장보다 국내 생산의 예측 가능성이 떨어진다면 이야기가 달라진다. 글로벌 기업은 결국 어디에서 생산하는 것이 가장 효율적인지를 계산한다. 국내 일자리를 지키겠다는 선의만으로 국내 생산을 유지하지는 않는다. 현대차 역시 녹록한 환경에 있는 것이 아니다. 전기차에서는 중국 업체와 가격·기술 경쟁이 격화되고 있고, 미국에서는 현지 생산 확대가 요구된다. 원자재와 공급망, 관세, 환율까지 경영환경을 흔드는 변수도 적지 않다. 회사와 노조가 임금협상에서 생산성을 함께 말해야 하는 까닭이다. 성과급을 생산성과 기계적으로 연동하자는 얘기는 아니다. 자동차 품질과 기술개발, 브랜드 가치처럼 단순한 시간당 생산대수로 계산하기 어려운 성과도 많다. 하지만 노사가 ‘성과를 어떻게 나눌 것인가’를 협상한다면 동시에 ‘다음 성과를 어떻게 만들어낼 것인가’도 협상해야 한다. 생산성이 얼마나 개선됐는지, 품질 경쟁력을 어떻게 높일지, 신기술 도입으로 줄어드는 직무와 늘어나는 직무가 무엇인지, 직원 재교육에는 얼마를 투자할 것인지, 국내 공장의 역할을 어떻게 유지할 것인지까지 노사 테이블 위에 올라와야 한다. 협력업체도 빠져서는 안 된다. 현대차 공장이 파업하면 부품업체 생산라인도 영향을 받는다. 완성차 노동자는 성과금을 받지만 협력업체 노동자는 원청의 생산중단으로 일감을 잃는 구조라면 산업 전체의 노사 상생이라 부르기 어렵다. 노사협상의 비용이 공급망의 가장 약한 곳으로 전가되지 않게 하는 책임도 대기업 노사에게 있다. ‘주역’ 계사전에는 ‘이인동심 기리단금(二人同心 其利斷金)’이라는 구절이 있다. ‘두 사람이 마음을 합하면 그 날카로움이 쇠도 끊을 수 있다’는 뜻이다. 이해관계가 다른 노사가 언제나 같은 생각을 할 수는 없다. 그럴 필요도 없다. 다만 기업의 지속 가능한 성장과 좋은 일자리를 다음 세대까지 이어가겠다는 목표만큼은 함께할 수 있다. 올해 임협은 아직 잠정합의다. 조합원 투표라는 마지막 절차도 남아 있다. 가결된다면 노사는 길었던 갈등을 수습하고 다시 자동차를 만들어야 한다. 하지만 생산라인이 다시 돌아간다고 협상이 끝났다고 생각해서는 안 된다. 전기차와 로봇, AI가 공장을 바꾸는 속도는 임금협상 주기보다 빠르다. 앞으로의 노사관계는 매년 기본급 몇 만원과 성과금 몇 퍼센트를 놓고 싸우는 데 머물 수 없다. 청년을 어떤 일자리로 뽑고, 기존 숙련인력을 어떤 기술자로 바꾸며, 자동화로 높아진 생산성을 어떻게 나눌 것인지가 더 큰 의제가 돼야 한다. 좋은 성과를 나누는 것은 필요하다. 그보다 중요한 것은 나눌 성과가 계속 만들어지는 회사를 함께 만드는 일이다. 현대차 노사의 다음 협상 테이블에는 임금표와 함께 생산성, 직무전환, 청년고용, 로봇과 AI의 시간표가 나란히 놓여야 한다. 그것이 노동자의 몫도 지키고 한국 자동차 산업의 경쟁력도 지키는 길이다.
2026-08-26 08:48:27
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