산업 현장 AI, 정확도 99.9999% 요구에 사람 감독 강조

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허니웰과 에코랩 경영진이 공장·건물의 AI 적용 과제로 정확도와 운영비를 꼽았다. 에코랩은 모델 최적화로 토큰 비용을 약 70~80% 낮췄다고 밝혔다. 허니웰과 에코랩 경영진이 공장과 건물에 인공지능(AI)을 적용할 때 정확도와 운영비가 과제가 될 수 있다고 밝혔다. 허니웰의 수레시 벤카타라얄루(Suresh Venkatarayalu) 최고기술책임자(CTO)는 10월 1일 뉴욕증권거래소에서 열린 포춘 AIQ 서밋에서 산업 고객이 “99.9999%” 정확도를 요구하는 반면 프런티어 모델은 “85%일 수 있다”고 말했다. 이 비교는 벤카타라얄루의 발언으로, 모델과 평가 기준은 제시되지 않았다. 그는 건물과 산업 현장이 안전·핵심 시설인 만큼 운영자가 개입하는 반자율 방식으로 나아가고 있다고 설명했다.

에코랩의 AJ 위제싱헤(AJ Wijesinghe) 최고AI책임자는 대량 업무에 최고 성능 모델을 적용하면 토큰 비용이 “때로는 사람을 고용하는 것보다 비싸다”고 말했다.

모델을 최적화해 토큰 비용을 약 70~80% 낮췄다고 밝혔지만, 절감률의 산정 기간과 비교 기준은 공개하지 않았다. 두 경영진의 발언은 산업 현장에서 AI를 운영할 때 정확도와 비용뿐 아니라 설비 안전과 사람의 감독도 고려해야 한다는 점을 보여준다. 허니웰은 건물의 공조·화재 제어·보안 설비를 연결하고 AI 에이전트가 시스템 간 관계를 학습해 운영하는 구상을 소개했다. 에코랩은 2027년까지 연간 3억2500만달러(약 4420억원)의 비용 절감 실현률을 목표로 하고 있다. 이 수치는 회사가 공식 발표한 ‘One Ecolab’ 생산성 개선 계획의 연간 절감 목표로, AI만으로 달성하는 절감액인지는 확인되지 않았다.