[개별 컨설팅] 제조기업 설계 검토 AI 적용 진단 사례
제조기업의 설계 검토 업무에서 OCR 도면과 생성형 AI를 그대로 연결할 때 생기는 신뢰성 한계를 진단했습니다. WSA는 AI가 추정으로 답하지 않도록 검토 기준, 자료 구조, 사람 검증 범위를 나누는 개선 방향을 제시했습니다.
사례 내용
도면을 읽는 것보다 중요한 검증 기준
이번 컨설팅의 핵심은 AI가 도면을 얼마나 그럴듯하게 읽느냐가 아니라, 설계 검토 기준을 사람이 확인 가능한 구조로 남길 수 있느냐였습니다.
고객사는 도면 정보와 내부 검토 기준을 AI에 입력해 설계 검토를 보조하는 방안을 검토하고 있었습니다. 초기 접근은 OCR 결과와 규칙을 생성형 AI에 넣어 판단을 요청하는 방식이었지만, 중요한 검토 항목에서 AI가 규칙보다 추정을 앞세울 위험이 있었습니다.
AI 역할과 사람 검증의 분리
WSA는 검토 업무를 데이터 추출, 기준 대조, 예외 판단, 사람 승인 단계로 나누어 보았습니다. AI가 맡을 수 있는 부분은 문서 정리와 후보 표시이고, 최종 판정은 검증 가능한 규칙과 담당자 확인이 필요하다는 점을 구분했습니다.
또한 도면 이미지 자체를 그대로 해석하게 하기보다, 검토에 필요한 항목을 구조화 데이터로 전환하는 방향을 제안했습니다. 이렇게 해야 AI 결과가 설명 가능하고, 반복 검토에서도 같은 기준을 유지할 수 있습니다.
남은 성과
고객사는 생성형 AI를 설계 검토의 최종 판단자로 쓰기보다, 자료 정리와 검토 후보 도출을 돕는 보조 구조로 재정의했습니다. 이후 적용 범위, 보류 범위, 추가 데이터 정리 과제가 명확해졌습니다.
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