[KtN 김상기기자]수십 년에 걸쳐 익힌 숙련공의 기술이 인공지능(AI)의 학습 데이터로 옮겨가고 있다. 제조기업들은 생산설비를 다루는 요령과 불량을 찾아내는 판단, 예상하지 못한 문제가 발생했을 때의 대응 방식을 디지털 정보로 정리하기 시작했다. 숙련자가 현장을 떠나더라도 오랜 경험으로 축적한 기술을 보존하고 후배 노동자들이 활용할 수 있도록 하겠다는 취지다. 그러나 기술을 제공하는 노동자에게 어느 정도의 대가를 지급하고, AI가 업무를 대신하는 환경에서 새로운 숙련자를 어떻게 길러낼 것인지를 둘러싼 논의도 커지고 있다.

지난 10월 국회에서는 정부가 추진하는 제조업 AI 사업에 참여한 기업들의 보상 문제가 제기됐다. 제조 명장의 경험을 데이터로 전환하는 사업에 참여한 30개 컨소시엄 가운데 14곳이 연구수당을 인건비의 20% 미만으로 편성한 것으로 나타났다. 산업통상부가 권고한 수준에 미치지 못하는 금액이다. 연구수당 편성 비율이 가장 낮은 곳은 인건비의 0.97%에 그쳤다. 숙련자의 기술을 확보하는 사업이 본격적으로 진행되는 가운데 경험을 제공하는 사람에 대한 보상 기준은 충분히 마련되지 않았다는 지적이 나온 것이다.

제조업에서 숙련은 단순히 작업 방법을 오래 기억하는 능력이 아니다. 설비의 상태를 판단하고 생산 과정에서 발생하는 미세한 변화를 구분하며, 예상하지 못한 문제가 생겼을 때 원인을 찾아내는 능력까지 포함한다. 숙련자는 반복적인 작업을 통해 재료와 설비의 특성을 익히고, 비슷해 보이는 문제에서도 서로 다른 원인을 찾아 대응한다. 작업 지침서에 정리된 절차는 누구나 읽을 수 있지만 실제 현장에서 적절한 판단을 내리는 능력은 경험의 차이에 따라 달라질 수 있다.