캐터필러, 광산 자동화 노하우로 AI 배포 나서

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캐터필러(Caterpillar)가 광산 자동화에서 쌓은 경험을 기업 전반의 AI 배포 전략에 그대로 옮겨오고 있다. 이 회사 최고기술책임자(CTO) 제이미 미니어트(Jaime Mineart)는 최근 라스베이거스에서 열린 Ai4 콘퍼런스 대담에서, 물리적 세계에서 자동화를 통합해온 수십 년의 노하우가 지금 AI 도입 과정에서 기업들이 겪는 것과 같은 종류의 문제를 푸는 데 쓰이고 있다고 밝혔다.¹

캐터필러의 자율주행 사업은 인력난과 위험한 작업 환경 탓에 자동화 수요가 컸던 광산에서 출발했다. 지금은 무인 운반 트럭, 드릴링 장비, 지하 로더, 불도저, 원격조종 건설장비를 판매하고, 여기에 소프트웨어 관제센터와 차량군 관리, 원격 지형 분석까지 자율주행 도구 일체를 함께 제공한다. 미니어트는 “이제 광산에서 배운 것을 훨씬 역동적인 환경, 즉 건설 현장이나 채석장으로 옮겨올 수 있는 흥미로운 시점”이라고 말했다.¹

이 경험은 광산 밖에서도 쓰이고 있다. 대표 사례가 현장 기술자용 캣 AI 어시스턴트(Cat AI Assistant)로, 장비 앞에 선 기술자가 음성 명령으로 수리 절차를 불러오고 고장을 진단하며 필요한 부품을 미리 파악할 수 있게 한다. 미니어트에 따르면 이 도구는 이미 고객사 운영자와 기술자들이 실제로 쓰고 있다. 어시스턴트는 캐터필러가 보유한 자체 데이터, 즉 커넥티드 장비에서 나오는 정보를 학습에 활용하는데, 회사는 전 세계에 약 160만 대의 커넥티드 자산을 운영하며 16페타바이트 이상의 정형 데이터를 축적해두고 있다.¹

캐터필러는 제조 현장 스캔과 디지털 트윈 생성에도 AI를 적용해 운영을 분석하고 있고, 사내 소프트웨어 개발에도 AI 에이전트를 투입해 레거시 코드를 현대화하고 새 코드를 작성·테스트하며 결함을 조기에 찾아내고 있다고 미니어트는 설명했다.¹

다만 미니어트는 기술을 만드는 것과 그것을 현장에 뿌리내리게 하는 것은 별개의 문제라고 선을 그었다. 자율주행 장비를 개발하는 일과 실제 현장을 AI 중심으로 바꾸는 일은 다르며, 사람들이 이 기술과 함께 일하는 방식과 기존 업무 프로세스 자체를 다시 설계해야 한다는 것이다. “자율주행과 피지컬 AI에서 어려운 부분은 기술을 고객의 현장과 업무 흐름 안으로 실제로 끼워 넣는 것”이라고 그녀는 말했다.¹

이 과정에서 캐터필러는 수십 년간 쌓인 숙련 운전자의 경험을 AI 시스템 학습에 활용하고 있다. 장비가 더 자율화되면서 운전자 한 명이 기계 한 대를 조작하던 방식에서, 원격 관제센터에서 여러 대를 동시에 감독하는 방식으로 역할이 옮겨갈 수 있다는 전망도 나왔다. 이런 전환은 곧 118,000명에 달하는 전 직원을 다시 교육해야 하는 과제로 이어지는데, 캐터필러는 앞으로 5년간 1억 달러를 투입해 직원들의 AI·자율주행·로보틱스 역량을 훈련시킬 계획이라고 밝혔다.¹

이런 투자는 이미 회사 실적에 보탬이 되고 있는 AI 인프라 붐을 최대한 활용하려는 목적과도 맞물려 있는 것으로 보인다. 캐터필러의 2분기 매출은 205억 달러로 사상 최고치를 기록했는데, 데이터센터용 발전 장비 수요가 이를 견인했다. 발전 부문 매출은 전년 대비 72% 늘어난 31억 달러를 기록했고, 조 크리드(Joe Creed) CEO는 클라우드 컴퓨팅과 생성형 AI 인프라 수요와 관련해 “둔화 조짐이 전혀 없다”고 말했다.¹

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