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기술 전수 AI: 신입 사원을 베테랑으로 만드는 방법 - '지식의 민주화'

2026. 2. 27.

Hayden

지난 글<<문서 검색 AI: 전수조사로 제조 ‘데이터 부채’를 ‘자산’으로 전환하는 방법>>에서 우리는 서버 속에 잠자고 있던 5,000장의 PDF(데이터 부채)를 깨워야 하는 이유를 살펴보았습니다. 하지만 데이터를 정리하는 것보다 더 중요한 과제가 남았습니다. 바로 '누가 이 데이터를 사용하는가'입니다.

현장 엔지니어가 1인분을 해내기까지 설비 매뉴얼을 익히고, 베테랑의 '감'을 배우기까지는 보통 수년이 걸립니다. 하지만 숙련공들은 은퇴하고 지식은 파편화되고 있습니다. 일반적인 AI로는 해결할 수 없는 우리 공장만의 고유한 기술 전수 문제, 그 해답은 우리만의 지식을 완벽히 학습한 '지식의 민주화(Knowledge Democratization)'에 있습니다.

일반 AI는 모르는 우리만의 지식, 위슬리(Wissly)가 필요한 이유

1-1. 기술 전수의 단절: "베테랑이 퇴사하면 공장의 뇌도 멈춥니다."

일반 AI에게 우리 공장의 특수한 장애 상황을 물어보면 원론적인 답변만 늘어놓습니다. 우리 공장만의 고유한 사고 이력과 대응 노하우는 인터넷이 아닌 사내 보안 문서에 있기 때문입니다.

Solution: 사내 암묵지를 조직의 공유 지능으로
위슬리는 베테랑들이 남긴 트러블슈팅 로그와 비정형 리포트를 학습합니다. 사람이 떠나도 그 지식은 시스템에 남아 누구나 꺼내 쓸 수 있게 됩니다.
📽️ [Wissly(위슬리) 시연 01: 우리 회사 전용 노하우 탐색]
- 질문: "3년 전 김 부장님이 해결했던 A라인 펌프 이상 진동 사고, 실제 원인이 뭐야?"
- Wissly(위슬리): "당시 김 부장님의 리포트에 따르면, 일반 매뉴얼과 달리 '냉각수 밸브 내 이물질 고착'이 특이 원인이었습니다. 관련 보고서 원본을 확인하십시오."

1-2. 교육 기간의 한계: "신입 엔지니어 적응에만 수개월이 걸립니다."

두꺼운 매뉴얼을 외우는 방식은 한계가 있습니다. 실무에서 마주치는 수만 가지 변수를 교육 과정에서 다 다룰 수는 없기 때문입니다. 신입 사원에게 필요한 것은 일반론이 아니라 "지금 당장 우리 장비에 내려야 할 정확한 판단"입니다.

Solution: 실시간으로 꺼내 쓰는 '디지털 선임 엔지니어'
위슬리는 우리 회사의 최신 가이드라인을 실시간으로 참조합니다. 교육장에서 배운 내용이 기억나지 않아도 현장에서 위슬리에게 물어보면, 10초 만에 정확한 조치 프로세스를 안내받을 수 있습니다.
📽️ [Wissly(위슬리) 시연 02: 사내 지침 기반 실시간 가이드 생성]
- 질문: "에러 코드 E-402 발생. 우리 팀 작업 수칙에 따른 긴급 체크리스트를 만들어줘."
- Wissly(위슬리): (최신 사내 SOP 참조) "[1. 전압 체크, 2. 2인 1조 현장 투입, 3. 바이패스 밸브 개폐 확인]" 등 표준 운영 절차에 맞춘 지침을 제시합니다.

1-3. 판단의 오류: "사람마다 조치 방식이 달라 사고가 발생합니다."

인터넷 정보는 우리 공장의 최신 수치를 알지 못합니다. 검증되지 않은 외부 AI의 답변을 믿고 조치하는 것은 매우 위험한 일입니다. 판단 착오는 추가적인 설비 손상이나 안전사고로 이어질 위험이 큽니다.

Solution: 오직 확정된 사내 문서만 참조하는 'RAG 하이라이팅'
위슬리는 외부 인터넷 정보가 아닌, 폐쇄망 내부의 검증된 문서만을 근거로 답합니다. 답변과 함께 실제 우리 회사의 매뉴얼 페이지를 직접 보여주어 판단의 오류를 제로(0)로 만듭니다.
📽️ [Wissly(위슬리) 시연 03: 사내 문서 대조 및 표준화]
- 질문: "A장비 압력 4.8bar가 정상이야? 우리 공장 최신 개정안 기준으로 알려줘."
- Wissly(위슬리): "일반 정보와 달리, 우리 공장 2025년 개정 매뉴얼(12p) 기준 적정 수치는 4.5bar입니다. 현재 4.8bar는 비정상이므로 즉시 감압이 필요합니다."