# 왜 외부의 우수한 엔지니어를 현장에 투입해도 로봇 도입 실패가 반복되는가?—FDE 는 이미 죽은 산업이다

> https://bookfactory.kr/board/ai-tech/23839
> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-25T19:29:31.129Z

---

생성 AI 가 놀라운 속도로 진화하며 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 공간을 움직이는 '물리 AI(Physical AI)'로 그 범위가 확장되고 있습니다. 현재 많은 기업들이 현장 자동화와 로봇화를 목표로 외부에서 우수한 엔지니어——즉, FDE(Forward Deployed Engineer: 현장 파견 엔지니어) 또는 SIer 를 현장에 파견하고 있습니다.

그러나 우리는 SUNABACO 가 다양한 산업 현장에 발을 들이면서 발견한 하나의 '결정적 사실'을 바탕으로 정반대의 접근법을 실천하고 있습니다.

그것은 "각 산업 분야의 업무에 전문 지식이 없는 외부 엔지니어 (FDE) 에게 작업을 맡기는 것보다, 현장의 전문 지식을 갖춘 전문가에게『생성 AI 와 로봇 조작법』을 교육함으로써, AI 시대라는 특수한 상황에서도 현장에 딱 맞는 압도적으로 실용적인 결과물을 도출할 수 있다"는 것입니다.

왜 기존의 FDE 중심 모델에는 한계가 있는지, 그리고 의료나 조선 현장에서 우리가 어떤 일을 하고 있는지 말씀드리겠습니다.

## 외부 엔지니어가 '전설 게임'으로 현장 안전을 위협한다

과거에는 의료, 제조, 조선과 같이 전문성이 높은 현장에 시스템이나 로봇을 도입할 때, 당연시되어 온 프로세스는 '외부 엔지니어가 현장을 조사하고 요구사항을 정의한 뒤 개발을 수행하는' 방식이었습니다. 그러나 이 방식에는 구조적인 결함이 있습니다.

### 묵시적 지식의 번역 손실

예를 들어, 의료 현장에서 의사, 간호사 및 코메디컬 전문가들의 정교한 힘 조절과 환자 상태에 맞춰 유연하게 움직이는 동선, 혹은 조선 현장에서 각기 미세하게 다른 형태의 선박 블록이나 숙련된 기술자가 시각과 손의 감각으로 행하는 미세 조정입니다.

이러한「현장의 암묵지식」은 언어로 외부 엔지니어에게 설명하려는 순간 그 본질이 사라져버립니다.

### 도메인 지식 (산업 및 업무 전문 지식) 을 갖지 않은 FDE 가 얼마나 우수하더라도 현장의 현실 감각을 100% 이해하고 코드나 로봇의 궤적을 구현하는 것은 불가능합니다.

결국 도출되는 것은「규격서에 따라 작동하지만 현장에서 사용이 불가능하거나 방해가 되는 로봇」입니다.

그리고 아주 작은 수정 작업 하나에도 현장 가져오기 및 재평가·재구현을 거쳐 수 개월이 걸려, 그 사이 기술이 진화하고 현장 상황이 변하면서 언제 그랬냐는 듯 쓸모없는 시대遅れの 쓰레기가 만들어지는 것입니다.

### 이것이 일본 모든 산업에서 반복되어 온 DX 및 로봇 도입 실패 사례입니다.

## 10 년이 걸리는 현장의 전문 지식과 AI 로 단축 가능한 구현 능력

여기서 냉정하게 고려해야 할 점은, '어떤 기술이 습득하는 데 더 많은 시간이 걸리는가?'라는 비대칭성입니다. 소프트웨어나 로봇 엔지니어가 의사의 진단 눈과 손기술, 혹은 조선의 숙련공의 현장 감각을 익히려면 10 년 단위의 막대한 시간이 필요합니다. 반면, 현장 전문가가 '생성 AI 를 활용하여 코드를 작성하고 로봇을 제어하는 구조'를 익히려면 얼마나 걸릴까요? 수십 년 전이라면, 로봇을 제어하려면 C++ 나 Python 을 처음부터 배우고 복잡한 좌표 변환이나 제어 공학을 습득해야 했습니다. 하지만 지금은 다릅니다. 생성 AI 기반 구현 (Vibe Coding): 원하는 작업을 자연어로 구조화할 수 있다면 AI 가 코드를 작성해 줍니다. ROS (로봇 운영 시스템) 와 물리적 AI 의 확산: 로봇의 뇌와 신경계가 오픈 표준 규격으로 정비되었습니다. 직관적인 로봇 티칭 시스템: 예를 들어 'Toyota YUBI'와 같은, 인간의 움직임과 감각을 그대로 로봇에게 가르칠 수 있는 (모방 학습·직접 티칭) 시스템이 등장했습니다.

따라서 AI 시대가 오기 때문에 '엔지니어에게 현장을 가르치는 것'보다 '현장의 전문가에게 생성형 AI 와 로봇의 원리를 가르치는 것'이 훨씬 더 빠르며, 본질적인 해결책을 찾아갈 수 있습니다.

## 의료 현장에서 벌어지고 있는 일

### 의사나 코메디컬이 스스로 로봇을 조작한다

이 확신을 바탕으로 시작했던 우리 SUNABACO 의 대표적인 프로젝트 중 하나가 오카야마시 중앙병원 임상의학연구소와의 공동 프로젝트입니다. ▼ 오카야마시 중앙병원 임상의학연구소와 SUNABACO 의 협력 활동 (PR TIMES)

의료 현장이란 전문 지식이 응축된 공간이자, 상황마다 고유한 특성을 지닌 극한적인 현장입니다. 외부의 로봇 제조사나 SI 업체가 기계만 도입하더라도 의료 종사자의 진정한 고민 (과제) 에 닿지 못합니다. 따라서 우리는 의료 현장에 가장 깊이 통찰을 가진 의사와 코메디컬 전문가들이 스스로 ROS 와 물리 AI 의 원리를 이해하고, 직관적인 로봇 티칭 시스템을 습득하며 직접 개발할 수 있는 환경 (리빙랩) 을 조성하는 접근법을 취하고 있습니다. 현장 의료 종사자가 "로봇이 주변을 어떻게 인식하고, 관절을 어떻게 움직이는가"라는 구조 (아키텍처) 를 이해하고, 생성 AI 를 파트너로 삼아 스스로 로봇에게 동작을 가르치게 하면 어떤 일이 일어날까요? "이 처치 시, 이 각도로 장비를 지지해 주시면 도움이 될 것 같다", "이 시료 이송은 이 단차와 동선을만 해결하면 자동화가 가능하다"와 같은 현장의 현실적인 과제가 번역 손실 없이 즉시 로봇 구현으로 이어지는 것입니다.

## 이러한 노력은 의료 분야뿐만 아니라 다른 현장에서도 기업과의 협업을 통해 확대되고 있습니다.

### 의료에서 조선으로. 모든 '현장'을 업그레이드합니다.

그리고 이 접근법은 의료에만 국한되지 않습니다. 현재 우리는 또한 '선박 건조' 현장에서도 완전히 동일한 철학으로 사업을 추진하고 있습니다.

의료와 조선. 겉보기에는 정반대인 산업처럼 보이지만, 내부 구조는 놀라울 정도로 유사합니다.

둘 다 경험 공학에 해당하며, 자동차 공장의 생산 라인처럼 '수만 개의 동일한 규격 제품을 대량 생산하는' 환경이 아니라, 대상 (환자/선체 블록) 의 상태가 매번 달라지고 현장의 고도의 전문 지식과 유연한 판단이 요구되기 때문에, 기존의 획일적인 산업용 로봇으로는 자동화가 매우 어려운 분야였습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1791939567-L7lDQGEBiCKn8ANMmHk6vp3T.png?width=1200)

선박 건조소에서도 선박 제작에 대한 현장 전문가들이 생성형 AI, ROS(로봇 운영 시스템), 그리고 최신 테이칭 시스템을 활용함으로써 내부적으로 실제 현장에서 적용 가능한 자동화와 로봇화가 시작되고 있습니다.

## 소프트웨어의 '시민 개발'에서 물리적 공간의 '시민 개발'으로

SUNABACOはこれまで、プログラミングを特別なエンジニアだけのものから解放し、現場の課題を一番よく知る人が自らシステムを作る人材育成を全国各地で行ってきました。

현재 우리가 의료나 조선 현장 등에서 실천하고 있는 것은, 해당 영역을 화면 속으로부터 실제 물리적 공간으로 확장하는 '물리 AI 시대의 시민 개발'입니다.

고가의 로봇과 외부 FDE 를 함께 가져와서 현장 외부에서 변화를 시도하는 시대는 끝났습니다.

### 앞으로의 AI 시대에 압도적인 혁신을 이룰 수 있는 것은 '심층 도메인 지식을 갖춘 현장 전문가'와 '생성형 AI', 그리고 '물리 AI(로봇)'의 결합입니다.

현장을 가장 사랑하고 현장의 아픔을 가장 잘 아는 전문가들이 스스로 AI 와 로봇을 능숙하게 조종하여 미래의 현장들을 만들어 나갑니다. SUNABACO 또한 앞으로도 이를 위한 최강의 '무기'와 '교육'을 모든 산업 현장에 전달해 나갑니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/nakamako/n/n82ce5e956afc)

*번역: Qwen 3.5(.48) 초벌 + 교정 27청크*

[원문 보기](https://note.com/nakamako/n/n82ce5e956afc) | 출처: note.com