[지디넷코리아]
로봇 운영 핵심 변화
로봇 산업 관점이 변하고 있다. 몇 년 전만 해도 로봇 강점은 하드웨어에 있었다. 더 정확한 로봇 암(arm), 더 강력한 모터와 배터리, 우수한 센서가 시장 우위를 결정지었다. 하지만 피지컬 AI(Physical AI)가 부상하면서 경쟁 초점이 완전히 바뀌었다. 로봇은 이제 단순히 ‘움직이는 기계’가 아니라 작업을 파악하고 실행하는 AI로 재탄생하고 있다.
이러한 전환은 명확한 의미를 가진다. 앞으로 로봇 사업 성패는 제조사가 아니라 운영 방식에 달려 있다. 로봇 운영이란 원격 조종이나 경로 설정이 아니라, 인간의 지시를 이해하고 현장 규칙을 준수하며 지식을 검색해 판단하고 결과를 보고하는 전체 프로세스를 아우르는 것이다.
AICC 기술 로봇 적용시 강점
여기서 업계 관심이 로봇 전문 기업이 아닌 AICC(AI Contact Center) 쪽으로 향하고 있다. AICC는 콜센터 자동화로 유명하지만, 실제로는 ‘대화 중심 업무 처리 시스템’이다. 음성 입력을 받고 맥락을 유지하며 RAG 검색으로 판단하고 업무를 처리한 후 피드백을 주는 구조가 피지컬 AI 로봇의 요구사항과 거의 일치한다.
로봇OS의 새로운 정의
핵심 질문은 로봇OS가 무엇인가다. 로봇OS는 관절을 제어하는 시스템이 아니다. 현장 업무를 조정·통제·실행하는 플랫폼으로 진화해야 한다. 즉, 로봇의 ‘움직임’이 아닌 전체 업무 흐름을 관리하는 것이 로봇OS의 본질이다.
업무는 인간의 요청을 이해 → 상황 판단 → 정보 검색 → 결정 실행 → 결과 설명의 순서로 이뤄진다. 피지컬 AI 시대 로봇 산업이 원하는 것은 이 흐름을 통합하는 OS이며, 대화 중심의 업무 처리 시스템을 구축해온 AICC 기업이 유력 후보로 부각되는 배경이다. 로봇OS는 ‘로봇 중심’이 아닌 ‘업무 중심’으로 재설계돼야 한다.
피지컬 AI 기술과 현장
피지컬 AI는 ‘로봇 + LLM’으로 설계를 보통 하려고 하지만 사용되는 현실은 다르다. 협업 로봇 구현에는 다층 AI 결합이 필수다. 주요 기술은 음성 엔진(STT/TTS), 대화 엔진, sLLM(엣지 경량 모델), VLA(Vision-Language-Action)로, 이들의 통합 운영이 핵심이다
-음성 엔진(STT/TTS) – 현장에서는 키보드가 없다. 인간은 말하고 로봇은 들어야 한다.
-대화 엔진(Dialog Engine) – 한 문장의 답변이 아니라, 맥락을 이어가는 상호작용이 필요하다.
-sLLM(엣지 경량 모델) – 현장에 배치된 로봇은 데이터센터에 의존할 수 없다. 현장에서 즉시 작동할 경량 추론이 필수다.
-VLA(Vision-Language-Action) -로봇은 보고, 이해하고, 행동해야 한다.
이 기술들은 각각 중요하지만, 더 중요한 것은 이러한 AI들이 ‘한 몸처럼’ 작동하도록 만드는 것이다. 즉, 피지컬 AI의 본질은 개별 모델이 아니라 통합 운영이다. 여기서 많은 기술 논의가 간과하는 중요한 현실이 있다.
피지컬 AI 로봇이 동작할 환경은 연구실이 아닌 현장이다. 우리나라의 제조 현장은 다양한 현장 인력들이 사용하고 있는 사투리(방언) 문제를 안고 있으며, 이는 억양 뿐 아니라 단어·문장 구조 차이로 이어진다.
전국 각지에 위치한 작업 환경에는 다양한 사투리(방언)가 존재하며, 각지의 사투리는 단어 선택과 문장 구조 자체가 동일할 수 없다. 즉, 로봇이 다양한 사투리를 못 알아듣는다는 것은 단순한 오류의 문제가 아니라 업무 수행 자체의 실패를 뜻한다.
특히 로봇이 수행해야 할 업무는 대부분 ‘명령형’이다. “아따 그 말고 여짝이여” “것 좀 돌려부러”, 이 같은 현장 명령을 알아듣지 못하면 업무 실패나 안전 사고로 직결된다. 따라서 피지컬 AI 시대의 음성기술은 쉽게 구현할 수 있는 STT가 아니라, 작업 현장의 사투리까지 알아듣는 STT이어야 하며, 한국어‘사투리 인식 STT’는 로봇OS의 필수 기술 인프라다.
AICC의 실전 검증 우위
결국 작업자의 언어(말)가 다양할수록, 로봇은 더 높은 수준의 STT 정확도와 더 큰 커버리지(표준어+사투리)를 확보해야 한다. 이 조건을 만족하지 못하면 로봇은 현장에서 쓰이지 않는다. 그리고 ‘현장에서 검증되는 STT’를 오랜 기간 축적해온 산업이 바로 AICC 산업이다.
AICC는 이미 ‘대화형 업무 OS’를 만들어온 산업이다. AICC는 단순 콜센터가 아니라 다양한 업무 현장에서 대화 기반 업무 자동화 플랫폼으로 성장해왔다. 공장 로봇의 작업 기준서, 병원 로봇의 프로토콜, 공공기관의 규정을 RAG로 연결하는 구조가 로봇에 딱 맞다.
피지컬 AI가 도래할수록 다양한 로봇이 현장에 투입될 것이다. 이때, 로봇은 학습된 단순한 파라미터의 연동이 아니라 ‘기업의 지식’을 기반으로 움직여야 한다. 그리고 기업의 지식을 실시간으로 끌어와 행동까지 연결하는 구조가 바로 RAG 기반 AICC다.
도입되는 로봇의 대수가 늘고 업무가 복잡해지면 ‘하드웨어-AI’ 연계가 핵심이 될 것이다. 이는 모터 제어가 아닌 업무 배정·통제·설명을 담당하는 AI 플랫폼이다. 그러한 점에서 AICC 산업은 이미 이를 개발·운영·검증한 곳이며, 단순히 오픈소스 모델을 활용하는데 그친 기업이 아니라, 원천엔진을 만들고 자체 모델로 엣지형부터 서버형까지 준비된 기술기업으로 피지컬 AI 시대 이미 준비된 전문기업이라 부를 수 있다
국내 선도 사례와 미래
국내에서 페르소나AI는 AICC 선두주자로 이러한 기술로 2년 연속 CES 혁신상을 수상했다. 최근 휴머노이드 등과 엔진 결합, PC·노트북·서버·의료기기·키오스크 임베디드로 빠르게 확장 중이며, 해외에서 더욱 빠르게 성장하고 있다. 이 밖에 다른 우리나라 여러 기업들이 각자의 전문 영역에서 피지컬AI로 준비를 가속화하고 있다.
피지컬 AI 시대에 로봇OS는 단순히 로봇 소프트웨어가 아니다. 사투리(방언) 음성 발화 → 대화 이해 → RAG 판단 → VLA 실행이라는 통합 플랫폼이다. 이제는 로봇이 스마트하게 일 할 수 있도록 업무 질서를 만들어가는 기업이 승자이며, AICC가 로봇 OS로 주목받는 이유다.
◆ 필자 김인석 인공지능산업협회 회장은…
-미국 콜롬비아대 사범대학 응용언어학 박사
-Deep University(미국 위스콘신 소재) 부총장
-미국 University of California (Irvine), 객원교수
-브라운대학(Brown University) 교수
-하버드(Harvard) 대학 연구교수
-MIT대학 방문 교수(Visiting Professor)