올해 미국 라스베이거스 CES(소비자 가전 전시회)에서 가장 주목받은 ‘모빌리티’관은 전통적인 제조업의 패러다임 전환을 상징적으로 보여주었다. 레거시 자동차 회사 대신 아마존·퀄컴 같은 빅테크 기업들이 두각을 나타낸 것은, 이제 차량이 단순한 이동 수단이 아니라 데이터와 연결성을 중심으로 한 미래 생활 플랫폼으로 재정의되고 있음을 의미한다.

아마존은 자율주행 기술을 차량 판매 플랫폼이 아닌 데이터 활용 기반의 미래 생활 플랫폼 서비스로 접근하고 있으며, 퀄컴은 단순 하드웨어 제조를 넘어 차량의 데이터 플랫폼으로서 클라우드 연결성을 강조했다. 국내 기업 중에서는 LG이노텍이 기존 스마트폰 카메라 중심의 사업에서 벗어나 자율주행 핵심인 비전 센싱 시스템으로 무장하고, 졸음 감지 및 서리 제거 시스템 등 차량 안전 솔루션을 통해 미래 자동차의 ‘눈과 귀’가 되는 AI 모빌리티 서비스를 제공하며 혁신을 주도하고 있다.

이처럼 전 세계적으로 디지털 전환^DT과 인공지능^AI이 산업 지형을 근본적으로 바꾸는 가운데, 제조업은 물리적인 ‘제품 공정’을 넘어 설계·디자인, 공급망 관리, 표준 등 제조공정과 연계된 서비스 라이프사이클 주기 전반의 실시간 데이터^{Operational Data}를 수집하고, 이를 AI/머신러닝으로 분석·예측해 개인화, 예방적 유지보수, 성능 최적화와 같은 지속 가능한 ‘서비스 중심’ 산업으로의 전환이 시급한 상황이다.

우리나라는 세계 최고 수준의 제조 역량을 보유하고 있지만, 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 기업과의 협력은 여전히 미약하다. AI 모델 개발에 필수적인 제조 데이터 역시 개별 기업 차원에서만 관리되는 한계가 있다. 올해 9월에 발표한 제조 AX 얼라이언스(이하 M.AX 얼라이언스)는 이러한 시대적 요구를 반영해 제조산업 전반에 혁신 동력을 불어넣고자 한다.

제조 서비스화의 흐름은 크게 두 가지 방향으로 전개되며, 제조업체의 가치사슬을 확장하고 있다.

‘제품의 서비스 플랫폼화’는 물리적 제품을 통해 고객의 데이터를 지속적으로 수집, 분석, 관리함으로써 서비스를 확장하는 모델을 의미한다.

지금으로부터 10년 전 구글과 애플을 제치고 세계에서 가장 혁신적인 기업 1위로 꼽혔던 온라인 안경회사 와비파커^{Warby Parker}는 ‘Home Try-on’ 서비스를 통해 단순한 유통 혁신을 넘어, 데이터 기반의 비즈니스 모델을 구축하며 안경산업의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다.

그렇다면 안경 유통회사가 어떻게 ‘미국 최대 안과 데이터’를 확보할 수 있었을까? 와비파커는 고객이 안경을 구매하는 데 필수적인 ‘유효 시력 처방전’ 확보 과정을 모바일 환경으로 전환했다. 핵심은 스마트폰 앱을 활용한 ‘자가 시력검사 체크^{Prescription Check}’ 서비스로, 고객은 집에서 기기에 구애받지 않고 시력검사를 수행하고, 해당 검사 데이터는 실시간 와비파커의 서버로 전송된다. 이 데이터는 AI 알고리즘에 의해 1차 분석되고, 제휴한 지역 안과 의사들의 원격 최종 검토를 거쳐 처방전이 갱신된다. 이 과정에서 와비파커는 단순 안경 판매자가 아닌, 미국 전역의 방대한 고객 시력 변화 및 안과 건강 기록을 통합하는 데이터 플랫폼 사업자로 변화할 수 있었던 것이다.
안경이라는 물리적 제품은 이제 최종재가 아니라 고객의 건강 데이터를 획득하고 ‘시력 관리’라는 헬스케어 서비스를 제공하는 데이터 수집 장치로 기능하며, 일회성 구매가 아닌 지속적인 데이터 흐름과 반복 수익을 창출한다.

‘경험의 제품화’는 제품을 플랫폼으로 전환한 와비파커와 달리, 무형의 지식과 경험을 독자적인 유료 상품이나 서비스로 만들어 수익화하는 역방향 혁신이다.

국내 스타트업인 스마트 POS 개발 업체 넥스트페이먼트^NEXTPAYMENT는 스마트 상점 데이터 기반 B2B SaaS^❶ 솔루션 기업으로 성장하며, 이제 하드웨어 판매를 핵심 수익원으로 두지 않는다. 스마트 POS는 고객 데이터를 수집하는 핵심 플랫폼으로, 주문자의 성별·나이, 방문자 동선, 공간 사용 분석 데이터와 결제 정보까지 통합 분석해 매장 운영 효율을 높이는 데이터 인사이트를 창출한다. 확보된 이 방대한 데이터를 정부의 공공데이터와 연계함으로써 소상공인을 위한 금융, 세무, 식자재 유통 플랫폼으로까지 연동 범위를 넓힐 수 있다. 이로써 스마트 POS라는 제품은 경영 컨설팅에 준하는 지식 서비스를 판매하는 통로가 되며, 제조업의 역할이 ‘판매자’에서 ‘솔루션 파트너’로 확장된 혁신 모델을 제시하고 있다.

제조기업이 AI 기반 서비스로 성공적인 전환을 이루기 위해서는 막연한 서비스가 아닌, 인공지능과 데이터 전략에 기반한 목적형 비즈니스 모델을 수립해야 한다. 이를 위해 기업은 네 가지 핵심 전략 질문에 주목해야 할 때다. 이 질문에 대한 답을 찾는 것이 대한민국 제조업이 새로운 ‘AI 제조 서비스’ 시대를 선도할 혁신의 첫걸음이 될 것이다.