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짐 팔리 포드 최고경영자(CEO)가 2025년 9월 30일(현지시간) 미국 미시간주 디트로이트에서 열린‘포드 프로 액셀러레이트’행사에서 발언하고 있다.게티이미지코리아인공지능(AI)이 재무·콜센터·초급 프로그래밍 같은 사무직 일자리를 바꾸거나 없애는 반면,양방배팅 디시공장에서는 로봇과 자동화 설비를 다룰 숙련 기능인력이 더 필요해지고 있다는 진단이 나왔다.포드에서는 이미 1만명이 넘는 숙련 기능직이 로봇을 수리하고 소프트웨어와 자동화 설비를 다루고 있다. 
1일 비즈니스인사이더에 따르면 짐 팔리 포드 최고경영자(CEO)는 미국 디트로이트에서 열린‘액셀러레이트 디 에센셜 이코노미’콘퍼런스에서 AI 확산이 사무·정보직과 숙련 기능직에 서로 다른 영향을 주고 있다고 말했다.
팔리 CEO는 “재무 부서에서 스프레드시트를 만들거나 콜센터에서 일하거나 초급 프로그래머라면 적어도 AI의‘1회 초반’에서는 그 일자리가 분명 바뀌거나 사라질 것”이라고 말했다.
반면 숙련 기능직에 대해서는 “AI는 우리 숙련 기능직의‘동료(companion)’에 더 가깝다”고 말했다.
포드는 미국에서 1만명이 넘는 숙련 기능인력을 고용하고 있다.미국자동차노조(UAW) 소속 직원 5만6000명의 약 20%다.이들은 자동차를 조립하는 데 그치지 않고 로봇을 수리하고 소프트웨어를 다루며 자동화 설비를 유지하는 일을 맡고 있다.
● 자동차 공장이 반도체 공장처럼 바뀐다
포드는 전기차 생산 확대와 함께 공장 자동화에 투자를 늘리고 있다.팔리 CEO는 새 공장에서 제조 엔지니어와 현장 숙련 기능직의 경계가 “완전히 흐려지고 있다”고 말했다.
포드가 준비 중인 전기 픽업트럭‘패덤(Fathom)’생산에 쓰이는 대형 메가캐스팅 장비를 다루려면 소프트웨어와 유체역학에 대한 지식이 필요하다.배터리 공장에서도 특수 장비를 유지·보수할 기술자가 필요하다.
그는 최근 지어지는 자동차 공장이 기존 조립공장보다 반도체 생산시설에 가까워지고 있다고 설명했다.자동차 조립 기술뿐 아니라 자동화 설비와 소프트웨어를 다루는 능력까지 필요해지고 있다는 것이다.
AI는 숙련 기능직의 작업 방식도 바꾸고 있다.포드는 차량 패널 등을 검사하는 AI 기반 비전 시스템을 현장에 도입했고,정비사가 처음 접하는 차량을 수리할 때 작업 순서를 안내하는 AI 시스템도 개발하고 있다.
팔리 CEO는 시골 지역 정비사가 포드의 대형 픽업트럭‘슈퍼 듀티’엔진을 처음 수리하는 경우를 예로 들었다.회사는 이런 정비사에게 AI가 작업 단계를 차례로 안내하는 시스템을 개발하고 있다.
● 필요한 사람 100명인데 훈련 인력은 55명
숙련 기능직 수요는 늘고 있지만 사람은 부족하다.
포드와 블랙록,구글,슬롯 슈가러쉬작업복 업체 카하트 등이 공동 설립한‘미국 숙련기능직 연합(Alliance for America’s Skilled Trades)’보고서에 따르면 미국은 2035년까지 매년 약 170만개의 숙련 기능직 일자리를 채워야 한다.
그러나 공식 교육·훈련 과정에서 배출되는 인력은 필요한 인원 100명당 55명 수준이다.견습과정을 시작한 100명 가운데 실제 과정을 끝내는 사람도 48명에 그쳤다.교통 문제와 보육 부담,오토세이브교육기간 중 소득 문제가 중도 이탈의 주요 이유로 꼽혔다.
데이터센터 건설에서도 숙련 인력 부족이 나타나고 있다.같은 행사에 참석한 크리스 넬슨 스탠리블랙앤데커 최고경영자(CEO)는 전기기술자 부족이 데이터센터 건설의 병목이 되고 있다고 말했다.
스탠리블랙앤데커는 데이터센터 랙과 케이블을 설치할 때 반복적으로 구멍을 뚫는 작업을 맡는 자율 드릴링 로봇도 개발했다.
넬슨 CEO는 “해야 할 일 자체가 달라지는 것은 아니다”라며 “AI와 함께 얼마나 빠르고 안전하고 생산적으로 일을 해낼 수 있느냐가 중요한 부분이 될 것”이라고 말했다.
팔리 CEO는 AI가 현장 노동자에게 도움이 되려면 기술에 대한 신뢰가 필요하다고 지적했다.포드 직원들은 이미 차량 패널 등을 검사하는 AI 기반 비전 시스템을 사용할 수 있지만,월드 포커스작업 데이터가 자신에게 불리하게 쓰일 수 있다고 생각하면 시스템을 거부하거나 무시할 수 있다는 것이다.
그는 과거 조립라인 노동자들이 작업을 끝내는 데 걸리는 시간을 측정하는 일을 했을 당시 직원들과 물리적 충돌 직전까지 간 적도 있었다고 회상했다.새로운 기술과 감시 도구를 현장 노동자가 얼마나 신뢰하느냐는 문제가 오래전부터 반복돼 왔다는 설명이다.
