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귀중한나팔새144
삼성전자가 반도체 설계·제조 과정까지 AI를 접목, 전사적인 AI 전환(AX)에 속도를 내는데 나중에는 사람이 하던 일을 대체하여 인력감축의 수단이 될거 같은데 어떻게 생각하시는지요
삼성전자가 반도체 설계·제조 과정까지 AI를 접목, 전사적인 AI 전환(AX)에 속도를 내는데 나중에는 사람이 하던 일을 대체하여 인력감축의 수단이 될거 같은데 어떻게 생각하시는지요
6개의 답변이 있어요!
안녕하세요.
반도체 분야에서 AI가 설계와 공정 최적화 같은 반복적인 업무를 줄이는 방향으로 활용될 가능성은 충분히 있다고 봐요. 특히 데이터 분석이나 불량 원인 탐색처럼 사람이 많은 시간을 들이던 작업들은 자동화 효과가 클 수 있다고 생각해요.
다만 AI가 모든 인력을 바로 대체하지는 못할 것이라 생각하는데, 사람이 하던 업무의 성격이 조금은 바뀌는 쪽으로 변화할 것 같아요.
반도체는 예상하지 못한 공정 문제를 판단하거나 새로운 공정을 개발하는 역할 또한 여전히 중요하기 때문이죠.
감사합니다.
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채택된 답변안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
반복되는 일은 AI가 대신하게 되지만 사람이 완전히 사라질 수는 없습니다.
판단하고 책임지는 일은 사람이 계속해야 하고 일자리가 없어지는게 아니라 하는일이 바뀐다고 보셔야 합니다.
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. 삼성전자가 추진하는 AX는 단순히 직원이 AI를 사용하는 수준을 넘어 설계부터 제조, 품질관리까지 AI가 직접 분석하고 판단하는 방향으로 가고 있습니다. 실제로 삼성은 2030년까지 생산공장을 AI 자율공장으로 전환하겠다고 발표했고, 현재 반도체 설계에서는 AI를 활용해 설계 시간을 약 50% 줄였다고 밝혔습니다.
그래서 말씀하신 것처럼 장기적으로는 인력감축 효과가 나타날 가능성이 있습니다. 특히 데이터 분석, 모니터링, 반복적인 설계·검증 같은 업무는 AI가 상당 부분 대신할 수 있기 때문입니다.
다만 모든 사람이 없어지는 방향이라기보다는 사람의 역할이 바뀌는 쪽에 가까울 것 같습니다. 단순 업무는 줄어들고, AI를 관리하거나 결과를 검증하고 현장에서 최종 판단을 내리는 인력의 중요성이 커지는 식입니다.
결국 AX는 생산성을 높이는 기술이지만, 기업 입장에서는 같은 생산량을 더 적은 인원으로 처리할 수 있게 만드는 효과도 있기 때문에 장기적으로 인력구조 자체를 바꿀 가능성이 상당히 크다고 볼 수 있습니다.
안녕하세요. 이수민 전문가입니다.
일부 업무가 줄어드는 건 피할 수 없지만, 사람을 내보내는 쪽보다는 같은 인원으로 더 많은 일을 처리하는 쪽으로 쓰일 가능성이 커 보여요.
반도체 설계에서도 1980년대까지는 사람이 회로 배치를 손으로 그렸는데, 설계 자동화 소프트웨어가 그 일을 대신하면서 설계자가 사라지지 않고 오히려 늘었어요. 트랜지스터 수가 수천 개에서 수백억 개로 폭발하면서 자동화가 없으면 아예 만들 수 없는 수준이 됐고, 사람은 더 높은 단계의 구조를 고민하는 일로 옮겨갔어요.
지금 삼성전자가 넣는 AI도 웨이퍼 결함 이미지 판독, 공정 데이터 분석 같은 반복 작업을 맡아요. 공정이 미세해질수록 확인할 변수가 늘어서 사람만으로는 감당하기 어려운 부분을 AI가 채워요.
그런데 정해진 기준으로 데이터를 분류하거나 보고서를 정리하던 업무는 빠르게 줄고, 그 자리를 AI 결과를 검증하고 공정 문제를 정의하는 엔지니어가 채우게 돼요. 해고보다는 신입 채용 규모를 줄이거나 직무를 재배치하는 식으로 조정될 가능성이 높아요 :)
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
삼성전자의 반도체 전사적 AI 전환은 단순 노동이나 반복적인 데이터 분석 직무를 중심으로 인력 대체 및 구조조정에 대한 우려를 낳는 것이 사실입니다 실제로 수율 개선이나 EDA 등의 영역에 AI가 투입되면 종래 많은 인력이 필요했던 감시 보조 업무의 입지가 축소될 수 있습니다 그러나 고도화된 초미세 공정 제어나 고급 반도체 아키텍처 설계처럼 창의적 판단이 필요한 핵심 작업은 인간 엔지니어의 역할이 여전히 절대적입니다 따라서 무조건적인 단순 인력 감축보다는 AI를 효율적인 도구로 활용할 수 있는 고숙련 전문 인재 중심으로 인력 구조가 고도화 재편될 가능성이 높습니다
안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.
AI 전환은 인력의 감축보다는 반도체 초격차 기술의 확보가 목적입니다. 극미세 공정설계와 수율 관리는 사람의 힘만으로는 분명 한계가 있기 때문이죠. 그래서 AI는 단순한 대용이 아니라 엔지니어의 생산성을 높일수있는 도구의 관점일겁니다. 게다가 AI 운영과 장비의 분석 등등 신규 전문 인력의 수요는 계속 늘어나고 있죠. 그러니 인원감축보다는 직무의 구조 재편에 가깝다고 볼수 있을것 같습니다.
단순한 반복 업무는 감소하겠지만, 고성능 엔지니어의 역할을 커질겁니다. 이유는 AI가 도출한 결과의 최종적인 판단과 책임은 사람이 지기 때문이죠. 그래서 복합적인 판단을 내리는 전문가의 가치는 더욱 높아질거구요. 그리고 전사적인 AX는 신기술 개발을 촉진해서 새로운 직무를 만들거기 때문에 단순한 일자리 소멸이 아니라, 인재 재교육이 핵심이라고 말씀 드릴수 있을것 같습니다.