▲ 미래를 만듭니다 표지


대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI가 일상에 들어오면서 'AI를 쓸 줄 아는가'가 개인과 조직의 경쟁력을 가르는 질문이 됐다.
그러나 기술의 속도를 따라잡는 일은 생각보다 어렵다. 무엇을 배워야 하는지, 어디에 적용해야 하는지, 그리고 무엇을 경계해야 하는지에 대한 길잡이가 부족하기 때문이다.
이런 공백을 메우려는 시도가 한 권의 책으로 나왔다.
사이언스북스가 펴낸 '미래를 만듭니다: AI 세상을 바꾸는 산업공학'(296쪽)은 서울대 산업공학과 교수 9명이 '산업 바다이야기릴게임연타 공학이 AI 시대를 어떻게 설계하는가'를 17개 키워드로 해설한 문화·교양형 안내서다.
이 책의 인상적인 지점은 산업공학을 '효율만 좇는 공학'으로 축소하지 않는다는 데 있다. 산업공학은 원래 복잡한 시스템을 사람·기술·비용·시간의 관점에서 함께 바라보고 최적의 의사결정을 설계하는 학문이다.
AI는 그 설계를 빠르게 만들 릴게임바다신2 고 더 넓은 영역으로 확장한다. 저자들은 바로 이 접점을 'AI 시대 산업공학의 두 번째 전성기'로 정의한다. AI가 유행어가 되는 동안 산업공학은 조용히 사회의 인프라를 바꿔 왔고 이제 그 변화가 표면으로 드러나고 있다는 것이다.
대표 저자인 조성준 교수는 산업공학의 현재를 '디지털 트윈'과 '사물 인터넷(IoT)'에서 읽는다. 디지털 뽀빠이릴게임 트윈은 현실의 공장·도시·물류망을 가상공간에 그대로 옮겨놓고, 다양한 시나리오를 실험해 최적의 결정을 돕는 기술이다.
과거의 시뮬레이션이 '모형을 만드는 일'이었다면 디지털 트윈은 '현실을 상시 복제해 운영하는 방식'에 가깝다. 여기에 IoT 센서가 실시간 데이터를 공급하고, AI가 패턴을 학습해 예측과 처방을 내리면 산업 현장과 행정 영 뽀빠이릴게임 역은 전혀 다른 속도로 움직일 수 있다. 저자는 이 흐름이 제조·금융·리테일을 관통하며 새로운 가치의 원천이 된다고 강조한다.
문일경 교수는 산업공학을 '전천후 멀티 플레이어'에 비유한다. 어디든 투입할 수 있고, 팀의 승리에 기여한다는 뜻이다. 그가 주목하는 분야는 공급망관리(SCM)와 재고관리다.
'애플의 주가가 오른 골드몽릴게임 이유는?'이라는 장 제목부터 흥미롭다. 제품 경쟁력만큼이나 공급망의 안정성이 기업 가치를 좌우하는 시대, 한정된 자원과 불확실한 수요를 어떤 규칙으로 운용하느냐가 핵심이 된다. 공급망은 단지 물건이 이동하는 길이 아니라, 위험을 분산하고 신뢰를 구축하는 시스템이기 때문이다. 이 대목은 'AI는 결국 시스템 문제를 푸는 기술'이라는 책의 큰 명제와도 연결된다.
박건수 교수는 물류를 '정밀한 과학기술의 결정체'로 묘사한다. 당일 배송은 소비자에게는 편의이지만, 기업에는 수요예측·적재 최적화·창고 운영·라스트마일 동선 설계가 맞물린 고난도 문제다.
그는 수요 예측과 유동 가격제, 동적 최적화를 통해 '편리함의 뒤편'에서 산업공학이 어떤 계산을 수행하는지 보여준다. 소비자가 '내일 도착'을 누르는 순간, 시스템은 비용·시간·품질·재고를 동시에 만족시키는 해를 찾아야 한다. 이때 AI는 감각적인 마케팅 수단이 아니라, 운영을 지탱하는 계산의 엔진이 된다.
AI가 확산될수록 '사람의 자리'는 줄어드는가. 책은 오히려 반대로 답한다. 박우진 교수는 산업공학을 '사람을 중심에 두는 공학'으로 정의한다.
엑소스켈리턴(착용형 보조 로봇)과 인체측정, 직업 생체역학을 다루며, 기술이 인간의 노동을 대체하기보다 보완하는 방향을 설계해야 한다고 말한다.
윤명환 교수 또한 인간 중심 설계와 사용자 인터페이스, 감성 공학을 통해 '사용자 경험(UX)'이 미래 시스템의 경쟁력을 좌우할 것이라고 전망한다. 자율주행이 발전할수록 더 중요해지는 것은 '신뢰'다. 운전자가 언제 시스템을 믿고, 언제 개입해야 하는가. 그 경계의 설계가 인간공학의 몫이며, AI 성능만으로는 해결되지 않는 문제라는 지적이다.
산업공학의 핵심 무기인 최적화는 이 책의 중심축이다.
이경식 교수는 최소 투자로 최대 성과를 내는 방법으로서 최적화(optimization)를 설명하며, 스케줄링 문제를 항공사 운영에 연결한다. 승무원 배치만이 아니라 항공기 스케줄, 정비, 게이트 할당 등 여러 제약 조건이 얽힌 '하늘 위의 퍼즐'은 산업공학이 가장 빛나는 무대다.
여기서 중요한 것은 단순히 비용 절감이 아니다. 서비스 품질, 노동 환경, 안전이라는 가치가 함께 들어온다. AI는 이 다목적 목표를 동시에 다루도록 계산의 범위를 확장하고, 산업공학은 그 목표를 사회적으로 설득 가능한 형태로 설계한다.
이성주 교수는 '테크 마이닝'과 기술 가치 평가를 통해 산업공학이 기업 전략과 혁신 정책으로 확장되는 흐름을 보여준다.
특허 문서 같은 방대한 정보 속에서 미래 기술 동향을 추출하는 작업은 단순한 데이터 분석이 아니라 '의사결정의 근거'를 만드는 일이다. 기술의 숨겨진 가치를 발견하고, 투자와 정책의 방향을 조정하는 과정에서 산업공학의 방법론이 힘을 발휘한다는 메시지가 담겨 있다.
이재욱 교수는 핀테크와 코인, 금융공학을 키워드로 산업공학을 '불확실성을 관리하는 과학'으로 설명한다. 확률과 통계적 추론이 왜 일상에서 중요한지, 데이터의 가치가 어떻게 판단되는지, 프라이버시 보호와 안전한 AI 같은 주제가 왜 금융에서 핵심이 되는지 맥락을 제시한다.
'AI를 투자 도구로 쓸 수 있는가'라는 질문은 결국 '데이터 기반 의사결정의 책임을 누가 어떻게 질 것인가'로 이어진다. 기술이 앞서가면, 사회적 설계가 뒤따라야 한다는 책의 문제의식이 이 장들에서 분명해진다.
'미래를 만듭니다'는 입시 홍보용 전공 소개서에 머물지 않는다. '산업공학이 무엇인가'라는 물음에서 출발하지만, 독자가 도착하는 곳은 'AI 시대를 살아갈 방법'이다.
저자들은 AI를 '거대한 언어 모델'로만 보지 않는다. 인간의 인지·판단·의사결정을 보조·강화·대체하는 기술로 이해한다. 따라서 중요한 것은 모델의 화려함이 아니라, 그 모델이 현실의 시스템에서 어떤 가치를 만들고 어떤 위험을 낳는지다. 산업공학은 그 가치를 측정하고, 위험을 줄이며, 효율성과 공정성의 균형점을 찾는 설계학으로 제시된다.
책의 문장은 반복해서 묻는다. '효율성은 누구를 위한 것인가.' AI가 아무리 발전해도 목적은 결국 사람을 돕는 데 있다. 사람을 중심에 둔 설계가 없다면, 기술은 불편과 불신을 낳는다.
산업공학과 AI의 만남은 그래서 단순한 기술 결합이 아니라, 사회 운영 방식의 재설계에 가깝다. 변화가 이미 시작됐다면, 이제 필요한 것은 '변화를 쓰는 능력'이다. 이 책은 그 능력을 키우기 위한, 비교적 친절한 지도다.