베테랑이 떠나도 노하우를 남기려면 - 암묵지 AI가 넓히는 기업의 노하우 [지평 테크레이더]

로펌 리포트 베테랑이 떠나도 노하우를 남기려면 - 암묵지 AI가 넓히는 기업의 노하우 [지평 테크레이더] 최정규 법무법인 지평 변호사 입력 : 2026.09.17 07:00 오랫동안 같은 일을 해 온 사람에게는 말로 설명하기 어려운 ‘감’이 있다. 같은 작업조건에서도 미세한 차이를 알아채고, 문제가 생기기 전에 평소와 다른 징후를 발견한다. 무엇을 보고 그렇게 알았느냐고 물으면 “해보면 안다”는 답이 돌아오기도 한다. 오랜 시행착오 끝에 몸에 밴 이른바 ‘암묵지(Tacit knowledge)’다.기업이 이런 노하우를 조직에 남기려 한 것은 새로운 일이 아니다. 제조업은 숙련노동자의 작업방식을 표준작업서와 매뉴얼로 옮겨왔고, 중요한 기술은 특허 등 산업재산권으로 권리화하거나 영업비밀로 관리해 왔다. 지식경영이 확산되면서 개인의 경험과 업무사례를 사내 데이터베이스에 축적하는 일도 중요한 경영과제가 된 지 오래다. 기업이 자산으로 인식하는 범위 역시 설비와 부동산에서 기술, 데이터, 소프트웨어, 조직의 노하우로 넓어져 왔다.인공지능(AI)은 이 오랜 과제를 다른 차원에서 해결하려고 한다. 과거에는 사람이 말과 글, 숫자로 표현할 수 있는 지식을 조직에 남기는 것이 중심이었다. 그러나 말과 글로 표현하기 어려운 부분은 여전히 그 사람에게 남았다. 이제 AI는 작업 영상과 음향, 센서정보, 조작 이력과 품질 데이터를 함께 분석해 숙련자 스스로도 명확히 설명하기 어려웠던 판단의 패턴까지 포착한다.매뉴얼 밖의 지식을 읽는 AI정부도 이런 가능성에 주목하고 있다. 산업통상부는 올해 ‘제조암묵지 기반 AI모델 개발 사업’을 시작해 제조기업과 AI기업, 명장이 함께 숙련자의 노하우를 데이터화하고 AI모델로 구현하는 과제를 지원하고 있다.산업부가 소개한 스테인리스 강관 용접 사례는 암묵지 AI의 특징을 잘 보여준다. 단순히 작업 영상을 수집하는 데 그치지 않고, 숙련자가 결정한 용접조건과 결정의 이유까지 함께 데이터화해 AI가 반복되는 패턴을 찾도록 했다.해외에서도 숙련자의 지식과 경험을 보존하고 이를 현장의 판단에 활용하려는 시도가 이어져 왔다. 예를 들어 미국의 대형 제지ㆍ포장재 제조기업 Georgia-Pacific은 문서가 충분히 남아 있지 않은 노후 설비에 대해 숙련 직원과의 대화를 기록해 기술지식으로 구조화하고, 이를 설비 문서와 센서 데이터 등과 결합해 현장 작업자의 문제 해결에 활용하고 있다. [제미나이] 기업 입장에...