산업 기업들은 IFS Unleashed 2026의 일주일간 진행된 세션 뒤 실용적인 AI 도입을 논의했습니다. 경영진은 사업 수익, 제한된 노동력 공급, AI를 통한 현장 노동자 지원을 강조했습니다. IFS 최고경영자 마크 모팻(Mark Moffat)은 기업들이 데이터의 40%를 사용하지 않고 있으며 산업 운영이 잠재력의 약 60%로 가동된다고 말했습니다. 현장 노동자는 도구를 손에 쥐고 일하는 시간이 전체의 3분의 1에 그치고, 나머지는 대기와 검색, 서류 작성에 씁니다. 이 같은 공백은 예기치 않은 가동 중단과 생산성 손실, 전문 지식의 미활용으로 이어질 수 있습니다.

스트라투스 최고경영자 빌 헤이든(Bill Hayden)은 AI 투자를 투자수익률, 복잡성, 변화 관리 기준으로 평가한다고 말했습니다. 대형 전국 브랜드의 간판과 실내 브랜딩을 제작·관리하는 이 회사는 IFS Intelligence 초기 고객이며, 5년 뒤 상황을 예측할 수 없어 프로젝트 주기를 최대 3개월에서 12개월로 계획합니다. 행사에서 윌리엄 그랜트 앤 선즈는 보고서 이전 작업을 200일에서 30분으로 줄였고, 에이트그룹은 전기 점검 시간을 25분에서 60초로 단축했습니다. 코디악 가스 서비스는 필요한 부품을 찾아 재고를 확인하고 조달하는 디지털 작업자 ‘머티리얼 리플레니셔’가 처리한 거래의 효율이 85% 높아졌다고 보고했습니다.

코비아의 최고경영자 체탄 발사라(Chetan Balsara)는 예방 정비와 예비 부품 계획을 AI 활용 사례로 들었습니다. 사후 대응형 정비에서 예측 정비로 전환하고 적절한 부품을 필요한 장소와 수량에 보내면, 과잉 재고로 운전자금이 묶이거나 재고 부족으로 품절과 가동 중단이 발생하는 일을 줄일 수 있다는 설명입니다. 행사에서 보고된 성과는 조달, 부품 검색, 검사, 데이터 수정, 교육처럼 양식 작성이 많은 업무에서 나왔으며, 프로젝트는 수년이 아니라 수주 안에 가동됐습니다. 현장 서비스의 성과 지표에는 첫 방문 수리가 포함됐습니다. 소셜 캐피털 | 8090 최고경영자 차마스 팔리하피티야(Chamath Palihapitiya)는 AI 투자 전반에서 기대한 수익이 아직 나타나지 않았다며, 기업가치 부풀리기에 치중하는 투기적 접근과 AI를 책임 있게 적용하려는 기업을 대조했습니다.

여러 IFS 고객사는 퇴직 기술자를 대체할 신입 인력을 교육하고 생산성을 낮추는 업무를 맡기기 위해 AI를 활용한다고 밝혔습니다. 숙련 노동자 부족 속에서 UPS 항공기 엔지니어링 관리자 로런 퍼셀(Lauren Purcell)은 경험 많은 직원들이 수십 년간 쌓은 지식을 남기고 퇴직하는 속도를 업계가 따라잡을 수 없다고 말했습니다. 코디악 가스 프로젝트 관리 책임자 MD 아킬(MD Akil)은 사용 편의성이 직원 만족도와 유지율을 높일 수 있다고 했으며, 회사는 시간당 몇 달러만 더 받으려는 이유로도 직원을 잃을 수 있다고 덧붙였습니다. 보잉은 향후 20년간 업계에 정비 기술자가 70만 명 이상 필요하고, 그중 3분의 2는 퇴직자 대체 인력일 것으로 예상합니다. 팔리하피티야는 노동자의 현장 지식을 기계가 읽을 수 있는 형태로 기록해야 한다고 말했습니다.

경영진은 관리 체계와 안전장치, 신뢰도 강조했습니다. AI 에이전트가 행동을 수행해도 책임은 기업에 있으므로 위험의 우선순위를 정해야 합니다. 핵심 기반 시설에는 사람의 확인 절차가 적절할 수 있지만, 다른 업무에서는 확인이 자동화를 늦출 수 있습니다. 산업 AI는 장기 과제로 제시됐습니다. 일부 IFS 고객은 클라우드나 최신 플랫폼 버전을 사용하지 않고 데이터 전략도 갖추지 못했으며, 대부분은 휴머노이드 로봇에 집중하지 않았습니다. 자본이 제한된 만큼 기업들은 산업 AI를 활용 사례별로 하나씩 구축할 것이라고 경영진은 말했습니다.

산업 기업들은 IFS Unleashed 2026의 일주일간 진행된 세션 뒤 실용적인 AI 도입을 논의했습니다. 경영진은 사업 수익, 제한된 노동력 공급, AI를 통한 현장 노동자 지원을 강조했습니다. IFS 최고경영자 마크 모팻(Mark Moffat)은 기업들이 데이터의 40%를 사용하지 않고 있으며 산업 운영이 잠재력의 약 60%로 가동된다고 말했습니다. 현장 노동자는 도구를 손에 쥐고 일하는 시간이 전체의 3분의 1에 그치고, 나머지는 대기와 검색, 서류 작성에 씁니다. 이 같은 공백은 예기치 않은 가동 중단과 생산성 손실, 전문 지식의 미활용으로 이어질 수 있습니다.

스트라투스 최고경영자 빌 헤이든(Bill Hayden)은 AI 투자를 투자수익률, 복잡성, 변화 관리 기준으로 평가한다고 말했습니다. 대형 전국 브랜드의 간판과 실내 브랜딩을 제작·관리하는 이 회사는 IFS Intelligence 초기 고객이며, 5년 뒤 상황을 예측할 수 없어 프로젝트 주기를 최대 3개월에서 12개월로 계획합니다. 행사에서 윌리엄 그랜트 앤 선즈는 보고서 이전 작업을 200일에서 30분으로 줄였고, 에이트그룹은 전기 점검 시간을 25분에서 60초로 단축했습니다. 코디악 가스 서비스는 필요한 부품을 찾아 재고를 확인하고 조달하는 디지털 작업자 ‘머티리얼 리플레니셔’가 처리한 거래의 효율이 85% 높아졌다고 보고했습니다.

코비아의 최고경영자 체탄 발사라(Chetan Balsara)는 예방 정비와 예비 부품 계획을 AI 활용 사례로 들었습니다. 사후 대응형 정비에서 예측 정비로 전환하고 적절한 부품을 필요한 장소와 수량에 보내면, 과잉 재고로 운전자금이 묶이거나 재고 부족으로 품절과 가동 중단이 발생하는 일을 줄일 수 있다는 설명입니다. 행사에서 보고된 성과는 조달, 부품 검색, 검사, 데이터 수정, 교육처럼 양식 작성이 많은 업무에서 나왔으며, 프로젝트는 수년이 아니라 수주 안에 가동됐습니다. 현장 서비스의 성과 지표에는 첫 방문 수리가 포함됐습니다. 소셜 캐피털 | 8090 최고경영자 차마스 팔리하피티야(Chamath Palihapitiya)는 AI 투자 전반에서 기대한 수익이 아직 나타나지 않았다며, 기업가치 부풀리기에 치중하는 투기적 접근과 AI를 책임 있게 적용하려는 기업을 대조했습니다.

여러 IFS 고객사는 퇴직 기술자를 대체할 신입 인력을 교육하고 생산성을 낮추는 업무를 맡기기 위해 AI를 활용한다고 밝혔습니다. 숙련 노동자 부족 속에서 UPS 항공기 엔지니어링 관리자 로런 퍼셀(Lauren Purcell)은 경험 많은 직원들이 수십 년간 쌓은 지식을 남기고 퇴직하는 속도를 업계가 따라잡을 수 없다고 말했습니다. 코디악 가스 프로젝트 관리 책임자 MD 아킬(MD Akil)은 사용 편의성이 직원 만족도와 유지율을 높일 수 있다고 했으며, 회사는 시간당 몇 달러만 더 받으려는 이유로도 직원을 잃을 수 있다고 덧붙였습니다. 보잉은 향후 20년간 업계에 정비 기술자가 70만 명 이상 필요하고, 그중 3분의 2는 퇴직자 대체 인력일 것으로 예상합니다. 팔리하피티야는 노동자의 현장 지식을 기계가 읽을 수 있는 형태로 기록해야 한다고 말했습니다.

경영진은 관리 체계와 안전장치, 신뢰도 강조했습니다. AI 에이전트가 행동을 수행해도 책임은 기업에 있으므로 위험의 우선순위를 정해야 합니다. 핵심 기반 시설에는 사람의 확인 절차가 적절할 수 있지만, 다른 업무에서는 확인이 자동화를 늦출 수 있습니다. 산업 AI는 장기 과제로 제시됐습니다. 일부 IFS 고객은 클라우드나 최신 플랫폼 버전을 사용하지 않고 데이터 전략도 갖추지 못했으며, 대부분은 휴머노이드 로봇에 집중하지 않았습니다. 자본이 제한된 만큼 기업들은 산업 AI를 활용 사례별로 하나씩 구축할 것이라고 경영진은 말했습니다.