제조 및 산업 기술

제조업의 AI 도입은 빠릅니다. 이제 77%가 사용합니다. 그런데도 운영까지 스케일한 곳은 약 3분의 1에 그치고, 대부분은 파일럿에 머뭅니다. 격차를 만드는 것은 두 개의 벽입니다. 하나는 데이터 사일로로, IT 리더의 81%가 디지털 전환의 발목을 잡는다고 말합니다. 다른 하나는 레거시 시스템입니다. 공장 설비는 현대 IT와 통하지 않는 독자 프로토콜로 20~30년 돌아가는 일이 많고, Fortune 500 소프트웨어의 70%는 도입한 지 20년이 넘었습니다. 자동차·오토메이션·에너지에 걸친 그룹에는 한 겹이 더 얹힙니다. 사업마다 다른 시스템을 돌리고, 데이터는 민감해 퍼블릭 클라우드 SaaS로는 컴플라이언스를 충족하지 못하는 경우가 잦습니다.

그래서 물음은 “AI를 도입할 것인가”가 아니라, 하나의 프라이빗 환경이 모든 사업부를 받쳐내고 그 레거시 시스템에까지 닿을 수 있느냐입니다. 열쇠는 통합입니다. 연결이 잘 갖춰진 기업은 AI에서 10.3배의 투자 회수를 얻는 반면, 그렇지 못한 기업은 3.7배에 그칩니다. Dify는 이를 세 가지로 풀어냅니다. 여러 사업부가 함께 쓰는 단일 프라이빗 플랫폼을 운영하면서, 워크스페이스 단위 분리로 각 사업부의 데이터와 앱을 갈라놓습니다. 각 사업부가 이미 돌리는 OA·지식 베이스·워크플로우 시스템에, 갈아엎는 대신 플러그인과 SDK로 직접 연결합니다. 그리고 산업용 소프트웨어에 요구되는 SLA를 충족하는 현지 온사이트 딜리버리로 전달합니다.