생성형 AI는 문서에서 시작했고, 에이전트는 사내 시스템을 움직이기 시작했다
이 보고서의 결론 세 가지
17.3%
EU 제조기업의 AI 이용률
2025년, 2021년 6.9% (Eurostat)
22.9%
미국 제조업 AI 이용률
2026년 10월, 2025년 11월 12.7% (미국 인구조사국)
65.9%
AI를 쓰는 한국 제조기업 중 사용 지침이 없는 곳
NIA 조사(2024.8~10), 1,064곳
1/24
대표 모델 입력 가격, 2년 5개월 사이
OpenAI 공식 가격, 세대가 다른 모델끼리 비교(컨티스 계산)
01
늘어난 것은 '글을 만드는 AI'다
- EU 제조업에서 글·코드 생성 AI 이용은 4년 새 약 8배가 됐습니다(컨티스 계산).
- 미국 제조업 직원이 생성형 AI로 가장 많이 하는 일은 문서·이메일 작성(83.9%)입니다.
- 이미지 인식·자율 로봇 같은 ‘공장형 AI’는 거의 제자리입니다.
02
공장 사례는 정비와 설비 프로그래밍에 몰렸다
- 기업이 공개한 사례 13건 중 7건이 정비·설비 프로그래밍입니다.
- 공개된 성과는 대부분 사람이 일을 처리하는 시간(자료 검색·정비 대응·문서화)을 줄인 것입니다.
- 에이전트는 사내 시스템을 읽는 데서 시작해 승인을 받고 쓰는 쪽으로 넓어지고 있습니다.
03
규칙 → 찾기 → 연결 → 승인, 이 순서로
- 한국 제조기업은 셋 중 둘이 지침 없이 AI를 쓰고 있습니다.
- 사내 문서 작성에만 쓰면 AI 기본법 의무는 적습니다(4장, 법률 자문 아님). 먼저 부딪히는 것은 개인정보·영업비밀·라이선스입니다.
- 읽기만 하는 비서부터 시작해 90일 안에 숫자로 확인합니다.
출처: Eurostat isoc_eb_ain2(2026.6 갱신) · 미국 인구조사국 BTOS(2026.10.22) · NIA IT&Future Strategy 2025-2호(2025.5) · OpenAI 공식 가격 발표(2023.3, 2025.8). 상세 출처는 각 쪽 하단
01
생성형 AI와 에이전트는 무엇이 다른가
맞히는 AI에서, 만드는 AI를 거쳐, 일을 끝내는 AI로
분석형 AI는 맞히고, 생성형 AI는 만들고, 에이전트는 일을 끝낸다
공장에 먼저 들어온 것은 분석형 AI다. 생성형 AI와 에이전트는 그 위에 쌓이는 다른 층이다
세 가지 AI 비교
| 구분 | 분석형 AI | 생성형 AI | AI 에이전트 |
|---|---|---|---|
| 하는 일 | 데이터를 보고 맞힌다 | 글·코드·그림을 만든다 | 목표를 받아 순서를 짜고 도구를 써서 끝낸다 |
| 받는 것 | 센서값·검사 이미지 | 사람의 지시문과 문서 | 지시문 + 사내 시스템 데이터 |
| 내놓는 것 | 숫자·판정 | 초안 | 조회·입력·발송 같은 행동 |
| 공장의 예 | 비전 검사, 예지보전 | 보고서 초안, 매뉴얼 검색, PLC 코드 초안 | 고장 상담 뒤 정비 이력 정리, 납기 확인 메일 |
| 사람의 자리 | 결과를 확인 | 초안을 고쳐 씀 | 권한을 정하고 승인 |
왜 구분해야 하나
정부가 발표한 제조 AI 성과(AI팩토리 선도 프로젝트 42개 사업장 점검 결과, 2026.8.4: 생산성 +30.1%, 불량률 -15.5%)는 대부분 비전 검사·예지보전 같은 분석형 AI의 숫자입니다.
생성형 AI와 에이전트의 성과는 아직 기업 발표 몇 건뿐이고, 제조 AI 에이전트 정부 실증 사업은 2026년 6월에야 출범했습니다. 두 숫자를 섞으면 기대가 부풀려집니다.
같은 ‘AI 도입’이라도 무엇을 맞히는지, 무엇을 만드는지, 무엇을 대신 하는지부터 나눠서 본다.
출처: 컨티스 분석. 정부 성과는 산업통상부 AI팩토리 성과 발표(2026.8.4), 정부 실증은 제조 AI 에이전트 실증 사업 출범(2026.6). 사례는 3장 출처 참조
에이전트는 계획하고, 도구를 쓰고, 스스로 확인한다 — 마지막 결정은 사람이 한다
AI 에이전트: 목표를 받아 할 일을 나누고, 사내 시스템 같은 도구를 불러 일을 처리한 뒤 결과를 스스로 점검하는 AI
-
01 목표
일을 받는다
“이번 주 납기가 걸린 부족 자재를 정리해 줘”
-
02 계획
순서를 짠다
어느 시스템에서 무엇을 볼지, 어떤 순서로 할지 정한다
-
03 실행
도구를 쓴다
ERP 재고 조회, 발주 잔량 확인, 표 정리, 메일 초안
-
04 확인
결과를 점검한다
빠진 품목·숫자 불일치를 스스로 다시 본다
-
05 승인
사람이 결정한다
발주·일정 변경·메일 발송은 담당자가 누른다
결과가 기준에 못 미치면 계획부터 다시 한다
생성형 AI와 다른 점
생성형 AI는 질문 하나에 답 하나를 냅니다. 에이전트는 여러 번 도구를 부르며 일을 끝까지 갑니다. 그래서 무엇을 만지게 할지, 즉 권한이 핵심이 됩니다.
연결 표준이 생겼다
AI를 데이터·도구에 잇는 MCP(2024.11)와 에이전트끼리 일을 주고받는 A2A(2025.4)가 공개 표준으로 나왔습니다. 회사마다 따로 붙이던 연결이 같은 방식으로 바뀌고 있습니다.
핵심
에이전트의 쓸모는 모델 성능보다 어떤 시스템에, 어떤 권한으로 붙였는가가 정합니다.
출처: 컨티스 분석 · Anthropic, Model Context Protocol 발표(2024.11.25) · Google, Agent2Agent 발표(2025.4.9)
'대화하는 AI'에서 '시스템을 다루는 AI'로, 대표 모델 값은 24분의 1로
에이전트를 가능하게 한 기능과 표준이 2023~2026년에 잇달아 공개됐다. 같은 기간 대표 모델의 입력 가격은 24분의 1로 내려갔다(컨티스 계산)
-
2022.11
ChatGPT 공개
대화형 생성형 AI의 대중화
-
2023.6
함수 호출
모델이 외부 도구를 부르는 기능
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2024.10
Computer use
AI가 화면을 보고 PC를 조작
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2024.11
MCP 공개
AI와 데이터·도구를 잇는 공개 표준
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2025.4
A2A 발표
에이전트끼리 일을 주고받는 표준
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2025.12
MCP 재단 기증
중립 재단 관리, 공개 서버 1만 개 이상
-
2026.3
A2A v1.0
운영용 첫 안정판
읽는 법
각 시점 대표 모델의 출시 당시 공식 입력 가격입니다. 모델 세대와 성능이 서로 달라 같은 성능끼리 비교한 값은 아닙니다. 출력 가격과 할인은 뺐습니다.
$30에서 $1.25로, 약 24분의 1(컨티스 계산)입니다. 문서 수천 장을 읽히는 에이전트도 비용 때문에 막히는 일은 줄었습니다.
출처: OpenAI(2022.11.30, 2023.6.13) · Anthropic(2024.10.22, 2024.11.25, 2025.12.9) · Google(2025.4.9) · A2A 프로젝트(2026.3.12) · OpenAI 공식 가격 발표(2023.3.14, 2023.11.6, 2024.5.13, 2024.8.6, 2025.8.7)
02
숫자로 본 제조업의 AI 도입
EU·미국·한국 공공 통계가 같은 방향을 가리킨다
제조기업의 AI 이용은 2023년 이후 가파르게 오르고 있다
EU는 4년 새 2.5배, 한국 50인 이상 기업은 2년 새 2배가 됐다(컨티스 계산)
규모가 클수록 먼저 쓴다
EU 250인 이상 기업은 2025년 55.0%가 AI를 씁니다. 10~49인 기업은 17.0%(전 업종)로, 작은 기업은 아직 여섯 곳 중 한 곳꼴입니다.
숫자를 읽을 때 주의
EU는 2025년부터 ‘그림·영상·소리 생성’을 AI 정의에 넣었습니다. 2024→2025 상승분 일부는 정의가 넓어진 효과입니다. 한국 수치는 대상과 정의가 달라 EU와 같은 축에 놓지 않았습니다.
출처: Eurostat, isoc_eb_ai·isoc_eb_ain2(EU27, 종사자 10인 이상, 2026.6.15 갱신) · 국가데이터처, 기업활동조사(2024.12.18, 2025.12.16). 한국 비율은 AI 개발·활용 기업 수 ÷ 조사 대상 기업 수(컨티스 계산)
여기까지 미리보기
전체 34쪽 보고서는 PDF로 이어집니다
- 02숫자로 본 제조업의 AI 도입
- 03공장에서는 어디에 쓰고 있나
- 04쓰기 전에 정할 것
- 05컨티스가 제안하는 순서
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