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[IT뉴스]마니쉬 쿠마 솔리드웍스 CEO “AI로 제조 플랫폼 전환 가속…데이터 보호가 AI 신뢰 출발점”
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-11-11 16:07:24
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="V8f49Ve4w1"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a7af285b05ac31bdba9128572d345e5e2daf63228618d3bb69edfb11beb3595d" dmcf-pid="f6482fd8O5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="마니쉬 쿠마 다쏘시스템 솔리드웍스 최고경영자(CEO)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/etimesi/20261111160433776vcgv.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="2rEDAkhDEt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/etimesi/20261111160433776vcgv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 마니쉬 쿠마 다쏘시스템 솔리드웍스 최고경영자(CEO) </figcaption> </figure> <p contents-hash="661bafeee3a2522ee1fe4b542d0a6d98c5e6274cdc34fce33880872d7e9911cd" dmcf-pid="4P86V4J6rZ" dmcf-ptype="general">솔리드웍스가 인공지능(AI)을 앞세워 설계 중심 소프트웨어에서 제조 전 과정을 아우르는 플랫폼 기업으로 전환을 가속한다. 기업별로 흩어진 설계·제조 데이터를 연결해 AI 활용도를 높이는 한편, 고객 데이터 보호와 단계적 클라우드 이전 전략으로 제조업계의 AI 도입 부담을 낮춘다는 구상이다.</p> <p contents-hash="8be2a3d24565eba9a1470622adaadffced9c52ab88afcb73b7298fb2f47c1e89" dmcf-pid="8Q6Pf8iPwX" dmcf-ptype="general">마니쉬 쿠마 다쏘시스템 솔리드웍스 최고경영자(CEO)는 11일 전자신문과의 인터뷰에서 “신뢰와 보안은 AI의 근간”이라며 “고객의 데이터를 활용하는데 있어 철저한 원칙을 지키고 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="2e304d4f3ed55111cc22c5b40636d9b8c5839ebd70d11ac7f04b9a3205578864" dmcf-pid="6xPQ46nQDH" dmcf-ptype="general">쿠마 CEO가 언급한 데이터 보안 원칙은 고객 데이터를 공통 AI 모델 학습에 사용하지 않는 것이다. AI 모델은 자체 보유 데이터와 합성 데이터로 학습하며, 고객 데이터는 별도 동의가 없는 한 학습에 활용하지 않는다. 고객 데이터는 다른 기업의 데이터와 분리해 보호하고 통제권도 고객에게 둔다.</p> <p contents-hash="2d80411e9460009e4e83ac75de2117e1a1fc7e6af45f8b57743ccc53b1b4069f" dmcf-pid="PMQx8PLxOG" dmcf-ptype="general">그렇다고 모든 고객에게 동일한 AI 답변만 제공하는 것은 아니다. 고객이 원하는 것은 자사 설계 데이터와 업무 맥락을 반영한 맞춤형 결과이기 때문이다. 솔리드웍스는 이를 위해 고객사별 지식 추출을 별도로 수행한다. 이 과정에서 확보한 지식은 해당 고객에게만 제공하며 외부나 다른 고객과 공유하지 않는다.</p> <p contents-hash="a36176f6c1060bf28211b465324560af5261281b71db1e3e7fe9dc7a31279202" dmcf-pid="QRxM6QoMmY" dmcf-ptype="general">쿠마 CEO는 “고객이 서면으로 명시적인 허락을 하지 않는 한 고객 데이터를 AI 모델 학습에 직접 사용하지 않는다”면서 “다만 이럴 경우 기본 AI 모델은 모든 고객에게 같은 답을 제공할 수밖에 없는데 고객은 각자의 데이터에 기반한 구체적인 답변을 원하기 때문에 고객사별로 추출한 지식은 해당 기업에만 제공하고 공개 데이터와 공유하지 않는다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="65303030e459ce07d07c1439d82dfa0b801d19b9b168028be5a43d52aee4d2a3" dmcf-pid="xeMRPxgRsW" dmcf-ptype="general">이는 제조기업이 AI를 도입할 때 우려하는 핵심 문제와 맞닿아 있다. 설계도와 공정 정보, 숙련 엔지니어의 노하우는 기업 경쟁력을 좌우하는 자산이다. AI 활용 과정에서 이런 정보가 외부로 유출되거나 다른 기업의 서비스에 반영된다면 도입 자체가 어려워질 수 있다. 고객 데이터의 학습 활용과 기업별 지식 접근을 분리하는 것은 보안 우려를 낮추면서도 자사 데이터에 기반한 AI를 활용할 수 있도록 하기 위한 장치다.</p> <p contents-hash="13f93208bf622498b5dda56eaefb8154bb6e11b8c392faa29721b0b7bb32ec2c" dmcf-pid="yYyWSTtWIy" dmcf-ptype="general">데이터를 하나의 플랫폼으로 연결하는 것도 전략의 핵심이다. 제조기업은 개념 설계와 요구사항 엔지니어링, 제품 설계, 제조, 시뮬레이션 등 업무 단계와 부서에 따라 데이터가 분리된 경우가 많다. 각 단계에서 데이터가 이동할 때 앞선 작업의 배경과 맥락이 사라지면 다음 단계에서 이를 다시 확인하고 해석해야 한다. 데이터가 쌓여 있어도 기업 전체의 지식으로 활용하기 어려운 이유다.</p> <p contents-hash="3d5829b7bee99df2d3b3e823b263c3f1090f154b1ba110249234422ba3542594" dmcf-pid="WGWYvyFYIT" dmcf-ptype="general">쿠마 CEO는 “설계 자체가 최종 산출물은 아니며 궁극적인 결과물은 실제 물리적 제품”이라며 “데이터가 사일로 사이를 이동하면 맥락이 사라진다”고 지적했다. 솔리드웍스는 아이디어 구상부터 설계·제조, 고객 환경에 배치된 제품 추적까지 연결하는 3D익스피리언스 플랫폼에 데이터를 모아 전 과정에서 끊김 없는 AI를 제공한다. 그는 “AI는 근간이 되는 데이터만큼만 작동한다”며 “여러 업무 단계의 데이터를 하나의 플랫폼에 모으면 기존에는 연결하기 어려웠던 정보까지 AI가 활용할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="80f581e1f22d71aae113df31357e65f0b5916f6a1e41f6a760868fd607760553" dmcf-pid="YHYGTW3Gmv" dmcf-ptype="general">클라우드 도입 부담도 낮추겠다는 입장이다. 국내 제조업계는 데이터 규제와 보안 우려로 온프레미스 환경을 선호하지만, 자체 GPU 인프라를 구축해 AI를 운영할 수 있는 기업은 제한적이라는 게 쿠마 CEO의 진단이다. 그는 “대다수 제조업체는 AI 인프라를 자체 구축할 재정적·기술적 여력이 부족하다”며 “데이터가 분리되고 보호돼 고객에게만 노출되는 클라우드에서 AI를 활용하면 확장성과 지식 접근성, 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="64669904fb0d5e8356a25637311658a49bdd76094ad09cea26fb86e9feb3e392" dmcf-pid="GXGHyY0HIS" dmcf-ptype="general">모든 데이터를 한꺼번에 클라우드로 옮길 필요도 없다고 설명했다. 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 것과 제품 자체를 클라우드로 이전하는 것은 구분해야 한다는 것이다. 기본 AI 모델은 데이터 이전 없이도 도입 첫날부터 사용할 수 있고, 데이터를 점진적으로 옮기면 기업별 업무 맥락을 반영한 맞춤형 결과를 얻을 수 있다. 최근 2년 내 솔리드웍스를 구매한 고객에게는 사용자당 블루 토큰 2100개를 지급해 AI 활용을 시작할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="d0850323f4de8712329af9499d0b400671331f6e4339918aaef6f792cfa66827" dmcf-pid="HZHXWGpXml" dmcf-ptype="general">솔리드웍스는 AI 어시스턴트 '버추얼 컴패니언'의 적용 범위도 설계에서 시뮬레이션, 제조, 데이터 관리로 확대하고 있다. 쿠마 CEO는 고객사 한 곳이 생성형 드로잉을 활용해 생산성을 50~60% 높였으며, 향후 6개월 내 이를 90%까지 끌어올리는 것을 목표로 한다고 소개했다. 설계 업무 시간의 약 3분의 1이 2D 도면 작성에 투입되는 만큼 AI를 통한 자동화 효과가 클 것으로 기대하고 있다.</p> <p contents-hash="c2b033b7d4a5c53f50302a1440af33f6cec20cba989363f9135766aacb1a9b2e" dmcf-pid="X5XZYHUZrh" dmcf-ptype="general">피지컬 AI와 관련해서는 이미지·영상의 패턴을 모방하는 수준을 넘어 실제 물리 법칙과 인과관계를 반영하는 산업용 월드 모델이 중요하다고 강조했다. 모델링과 시뮬레이션 역량을 바탕으로 분자 단위부터 항공기 수준까지 실제 물리 현상을 다룰 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="95ff96a9768e291ede6dbaa61a4ce0fcdf48613d0d4b99a4dc0291fdebb24b80" dmcf-pid="Z1Z5GXu5rC" dmcf-ptype="general">AI가 설계 생성을 자동화하더라도 엔지니어의 역할은 사라지지 않을 것으로 봤다. 오히려 설계 결과물이 많아질수록 어떤 결과가 실제 조건에 맞는지 검증하고 최종 판단하는 일이 중요해진다고 봤다.</p> <p contents-hash="c60311034a87944b16091c5feb025de7ecb8f294850e808282a253ccdd67f5d8" dmcf-pid="5t51HZ71DI" dmcf-ptype="general">쿠마 CEO는 “엔지니어의 가치는 명령어를 입력하는 것이 아니라 올바른 의도를 찾는 데 있다”며 “AI가 많은 설계를 만들어낼수록 그중 무엇이 적합한지 입증하는 일이 더 중요해진다”고 말했다. 최종 결과에 대한 책임은 사람에게 있다고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="1c819d34077533a8523087a5860865a64dd2bcf39f3c2723562c2c6bdc852c61" dmcf-pid="1F1tX5ztsO" dmcf-ptype="general">최호 기자 snoop@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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