80%는 빠르고 나머지 20%에 10년이 걸린다

직원 80여 명의 부품 중소기업이 휴머노이드를 인턴으로 들여 6개월간 세척 공정에 투입한 기록이 중심축이다. 대상 공정을 고른 기준이 부가가치가 아니라 지그 여섯 개를 담은 15kg 미만 상자를 무한 반복 운반해 근골격계 질환이 생기는 자리였다는 점이 실무적으로 중요하다. 기대치의 기준선으로는 한 중국 업체의 공장 실증에서 숙련자 대비 30~50%, 목표는 3~4년 후 80%, 나머지 20%에 10~20년이 더 걸린다는 롱테일 진단이 제시되고, 2017년의 완전자동화 선언이 주당 목표 대비 3.7%에 그친 사례가 나란히 놓인다. 축구 로봇이 빨간 카펫 앞에서 멈춘 원인이 공을 '빨간 원형'으로만 학습한 데 있었다는 장면은, 결함 자체가 아니라 배경·색상 같은 대리 특징을 학습한 검사 모델이 무너지는 방식과 정확히 같다. 40년 경력자가 문서와 촬영 기록으로 옮길 수 있는 건 70~80%라고 답한 대목은 노하우 아카이빙의 현실적 목표치가 된다.

이 글은 제가 여러 자료를 읽고 제 말로 다시 정리한 노트예요. 출처 링크를 달지 않는 대신, 사실 확인이 된 사건은 기록에 따로 있어요.