삼성SDS 리얼서밋 2026, 20인 공장이 가져갈 것 3가지

지난 9월 8일 코엑스에서 삼성SDS 리얼서밋 2026이 열렸습니다. 저도 그날 직접 다녀왔습니다. 부사장 강연을 듣고 참여 기업 부스를 돌아봤습니다.

큰 행사입니다. 그런데 이런 자리에 앉아 있으면 드는 생각이 있습니다.

"좋은 얘기인 건 알겠는데, 우리 같은 회사가 할 수 있는 게 뭐지?"

직원 스무 명 남짓한 공장에서 전산을 맡고 계신 분이라면 같은 생각을 하셨을 겁니다. 그래서 돌아와서, 그날 공개된 내용을 저희 같은 규모의 눈으로 다시 정리해 봤습니다. 결론부터 말씀드리면, 가져갈 것은 기술이 아니라 순서입니다.

그날 공개된 것

언론 보도로 공개된 내용을 정리하면 이렇습니다.

• 다차원 AI 풀스택이라는 이름의 전환 전략을 내놨습니다. AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션, 산업별 역량까지 묶어서 제공하겠다는 이야기입니다.
• 자기 회사 업무에 먼저 적용해 보고 고객사로 넓히는 방식을 강화한다고 했습니다. 개발, 구매, 품질을 포함한 주요 업무에서 효과를 확인한 뒤 그 경험을 고객 현장에 옮긴다는 계획입니다.
• 고객 현장에 들어가는 전문 인력을 올해 안에 약 200명까지 늘린다고 했습니다.
• 로봇 쪽으로 사업을 넓힌다고 했습니다. 제조 설비와 여러 로봇을 함께 제어하는 플랫폼을 2027년부터 선보인다는 계획입니다.

(출처: 서울경제TV 2026년 9월 8일 보도. 확인일 2026년 9월 9일)

숫자와 규모는 우리와 자릿수가 다릅니다. 그런데 말하는 순서는 그렇지 않습니다.

행사 전에 연사들이 남긴 말

삼성SDS 공식 유튜브 채널에는 행사 전에 연사들이 자기 세션을 짧게 소개한 영상이 여러 편 올라와 있습니다. 1분 안팎짜리입니다. 세션 본편이 아니라 예고 영상입니다.

그중 한 문장이 눈에 남았습니다.

"AI만 좋아진다고 해서 회사가 저절로 변하지는 않습니다." (삼성SDS 박광현 상무, 행사 전 예고 영상 00:58 구간. 확인일 2026년 9월 9일)

같은 영상에서 이런 말도 했습니다. 좋은 AI를 갖는 것보다 그 AI가 일할 수 있는 회사를 만드는 것이 더 어렵다고요.

다른 연사도 비슷한 이야기를 했습니다. 금융 쪽 세션을 소개한 연사는 작은 것부터, 자기에게 필요한 것부터 적용해야 전체로 넓힐 수 있다고 했습니다.

기술 이야기가 아닙니다. 순서 이야기입니다. 그리고 순서는 회사 크기와 상관없이 따라 할 수 있습니다.

같은 무대에 나온 회사들

행사에는 여러 회사가 부스와 세션으로 참여했습니다. 그중 제조 현장에서도 쓸모를 짐작할 수 있는 곳 몇 개를 적어 둡니다. 저희와 계약 관계가 있는 회사는 없고, 소개 목적입니다.

노션 (확인일 2026-09-09) 문서와 업무를 한곳에 모아 두는 도구입니다. 이미 쓰고 계신 분도 많을 겁니다. 공장에서는 작업 표준서, 설비 점검 이력, 회의록처럼 엑셀 파일로 흩어져 있는 문서를 한 자리에 모으는 용도로 쓸 만합니다. AI 기능도 붙어 있습니다.

업스테이지 (확인일 2026-09-09) 한국 회사이고 문서를 읽어 데이터로 바꾸는 AI를 만듭니다. 제조업에서 이게 왜 중요하냐면, 우리 현장에 들어오는 발주서와 거래명세서가 대부분 사진이나 PDF이기 때문입니다. 그걸 사람이 다시 타이핑하는 일이 아직도 많습니다.

스노우플레이크 (확인일 2026-09-09) 데이터를 한곳에 모아 두고 분석하는 플랫폼입니다. 규모가 큰 회사용이지만, **"데이터가 여기저기 흩어져 있으면 AI도 소용없다"**는 문제의식 자체는 스무 명 공장에도 그대로 적용됩니다.

데이터독 (확인일 2026-09-09) 시스템이 잘 돌아가는지 지켜보는 도구입니다. 이번 행사에서는 AI가 어떤 데이터를 쓰고 무슨 판단을 했는지 남기는 것을 이야기했습니다. 규모는 다르지만 "AI가 한 일을 나중에 확인할 수 있어야 한다"는 요구는 우리도 똑같습니다.

유니티 (확인일 2026-09-09) 게임 엔진으로 알려진 회사인데 공장 설비를 화면 안에 만들어 미리 돌려 보는 쪽으로도 씁니다. 지금 우리 규모에서 쓸 일은 드물지만, 바꾸기 전에 먼저 시험해 본다는 생각은 엑셀로도 할 수 있습니다.

워크데이 (확인일 2026-09-09) 인사와 재무 쪽 클라우드입니다. 이번 행사 세션 설명에서 AI가 낸 결과를 다시 확인하고 고치는 데 시간이 든다는 이야기를 다뤘습니다. 저희가 승인 단계를 넣은 이유와 같은 문제입니다.

그런데 그 무대에 없던 자리

행사 자료를 훑으면서 한 가지가 눈에 띄었습니다.

직원 20명 이하 제조사를 위한 이야기는 없었습니다.

당연합니다. 저 회사들의 고객은 대기업과 중견기업입니다. 현장에 인력 200명을 보내는 서비스는 그 규모라야 성립합니다.

그렇다고 우리가 할 게 없다는 뜻은 아닙니다. 방향은 같고 크기만 다릅니다. 문제는 그 크기에 맞는 방법을 아무도 대신 알려주지 않는다는 것입니다.

20인 공장이 가져갈 것 3가지

1. 전부 말고 하나부터

큰 회사는 자기 업무 일곱 개에 먼저 적용해 보고 고객사로 넓힌다고 했습니다. 우리 버전은 이겁니다.

가장 자주 물어보는 것 하나만 골라서 한 달 써 보십시오.

대개 재고 아니면 납기입니다. 하루에도 몇 번씩 "그거 몇 개 남았어요?" 전화가 오는 바로 그 항목입니다. 전사 도입 계획을 세우기 전에 그 하나가 되는지부터 보면 됩니다.

2. AI가 혼자 등록하게 두지 않기

행사에서 여러 회사가 공통으로 말한 것이 **"AI가 무엇을 했는지 남기고 확인할 수 있어야 한다"**였습니다. 대기업은 이걸 거버넌스라고 부릅니다.

스무 명 공장에서는 훨씬 단순합니다. 등록되기 전에 사람이 한 번 보고 누르면 됩니다.

AI가 수량을 1,000개가 아니라 10,000개로 알아들으면 그건 사고입니다. 되돌리는 데 반나절이 갑니다. 그래서 저희는 말하면 바로 등록되지 않고, 요약을 보여 준 다음 사람이 승인해야 실행되게 만들었습니다. 이걸 현장에서는 2단계 확인이라고 부릅니다.

3. 쓰던 시스템 바꾸지 않기

행사에 나온 큰 회사들도 결국 기존 시스템과 어떻게 붙일 것인가를 이야기했습니다. 바꾸는 게 아니라 붙이는 겁니다.

우리 규모에서는 더 그렇습니다. MES나 ERP를 새로 깔면 돈보다 현장이 다시 익히는 시간이 더 큽니다. 쓰던 것은 그대로 두고, 읽기 전용으로 연결해서 물어보는 것부터 시작하는 편이 안전합니다.

정리

대기업이 말한 것	20인 공장 버전
자사 업무에 먼저 적용하고 넓힌다	기능 하나만 한 달 써 보고 정한다
AI 행동을 기록하고 통제한다	등록 전에 사람이 눌러 확인한다
기존 시스템과 결합한다	쓰던 MES를 바꾸지 않는다
현장 전문 인력을 늘린다	우리 현장을 아는 사람 한 명이면 시작된다

큰 행사에서 나온 이야기라고 우리와 무관한 것은 아닙니다. 다만 그대로 따라 하면 안 되고, 크기를 줄여서 가져와야 합니다.

눌러 보시는 게 제일 빠릅니다

저희 우정소프트웨어는 기존 MES와 ERP를 그대로 두고, 카카오톡이나 네이버웍스에서 재고와 납기를 물어보는 STAFF AI를 만듭니다. 등록과 수정은 위에서 말씀드린 대로 사람이 승인해야 실행됩니다.

설치도 가입도 없이 체험 데모에서 직접 눌러 보실 수 있습니다. 지금 아홉 가지가 열려 있습니다. 대화창에 말하면 오른쪽 화면이 실제로 바뀌는 것도 그중 하나입니다.

이번 주에 정부 지원사업 추천 데모도 새로 열었습니다. 공고를 전부 훑는 대신 볼 만한 것 3건만 골라 원문 링크와 함께 보여 주는 화면입니다. 스무 명 공장에서 지원사업 공고를 매주 확인하기는 어렵기 때문입니다.

관련해서 MES 챗봇 도입 비용과 회사 규모별로 무엇이 맞는지도 같이 보시면 도움이 됩니다.

우리 공장에는 무엇부터가 맞을지 같이 보고 싶으시면 현재 상황을 남겨 주십시오.