[기자수첩] 휴머노이드 시대 열린 車 공장…전환 부담은 기업만의 몫인가

[경제일보] 휴머노이드와 인공지능(AI) 확산으로 제조업 생산 현장의 노동 전환 속도가 빨라지고 있다. 기업들은 글로벌 경쟁력 확보를 위해 자동화와 AI 공장 구축에 속도를 높이고 있고, 노동 현장에서는 고용 안정과 역할 변화에 대한 우려가 커지고 있다. 정부 역시 AI 전환에 대응한 직업훈련과 노동 전환 정책 마련에 나서고 있지만, 산업 변화 속도에 비해 재교육과 사회 안전망 체계 논의는 아직 초기 단계라는 지적이 나온다.
 
현대자동차 노사는 올해 임금 및 단체협상 과정에서 AI와 자동화 확대에 따른 고용 문제를 쟁점 가운데 하나로 다루고 있다. 생산 현장에서는 휴머노이드 아틀라스와 자동화 시스템 적용 범위가 점차 확대될 가능성이 거론되면서 긴장감이 커지는 분위기다.
 
비록 현대차와 기아가 미국 생산거점을 중심으로 휴머노이드 도입 계획을 먼저 추진하고 있지만, 글로벌 생산 체계 특성상 향후 국내 공장으로 확대 적용될 가능성도 거론된다.
 
노동 현장에서는 반복 작업과 일부 생산 공정 자동화가 확대될 경우 인력 축소와 직무 재편 가능성이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 특히 생산직 중심 제조업 구조 특성상 휴머노이드 도입 이후 기존 숙련 인력 역할 변화와 전환 배치, 재교육 문제 등이 향후 주요 쟁점으로 떠오를 가능성이 크다는 분석이 나온다.
 
다만 기업 입장에서 AI·로봇 중심 생산체계 전환은 선택보다 생존 전략에 가깝다는 분석도 적지 않다. 미국 테슬라는 휴머노이드 옵티머스를 생산과 물류 현장에 활용하는 방안을 추진 중이고, BMW와 메르세데스-벤츠 등 글로벌 완성차 업체들도 AI 기반 스마트팩토리 구축 경쟁에 속도를 내고 있다.
 
실제 휴머노이드 적용 범위는 빠르게 넓어지고 있다. 단순 반복 작업뿐 아니라 위험 공정과 부품 운반, 품질 검사 등으로 확대되는 분위기다. 생산 현장에서는 인력 고령화와 안전사고 감소 필요성까지 겹치며 자동화 수요가 커지고 있다.
 
문제는 변화 이후다. 국내 제조업 노동 논의는 여전히 임금 인상과 정년 연장, 인력 규모 중심에 머무는 경우가 많다. 하지만 휴머노이드와 AI 확대 이후 어떤 직무가 줄고 어떤 역할이 새롭게 필요해질 것인지에 대한 세부적인 논의는 상대적으로 부족하다.
 
산업 구조 변화 속도가 빨라질수록 단순 반복 업무 비중은 줄어들 가능성이 크다. 반면 설비 운영과 데이터 관리, AI 시스템 대응 역량 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 제조업 경쟁력 역시 ‘사람을 얼마나 줄이느냐’보다 ‘사람을 어떻게 전환시키느냐’가 중요하다.
 
하지만 국내 노동 전환 체계는 여전히 초기 단계다. 현장 재교육 시스템과 직무 전환 프로그램, 산업 변화 과정에서의 안전망 구축 논의도 속도를 내지 못하고 있다. 기업들 역시 자체 교육만으로 모든 변화를 감당하기 어려운 상황이다.
 
정부 역할론이 커지는 이유도 여기에 있다. 미국과 유럽 주요국은 AI와 자동화 확대 과정에서 직업 재교육과 산업 전환 지원 정책 강화에 나서고 있다. 제조업 경쟁력을 유지하기 위해서는 단순 기술 투자뿐 아니라 노동 이동과 재교육 체계까지 함께 설계해야 한다는 판단에서다.
 
AI와 휴머노이드 중심 제조업 시대는 이미 시작됐다. 이제는 기술 도입 자체보다 변화 이후를 어떻게 준비할 것인지에 대한 대책이 필요하다. 제조업 전환 부담을 기업만 떠안기는 어려운 만큼 정부와 산업계, 노동계 모두가 노동 전환 체계 구축에 속도를 내야 할 시점이다.