경북도가 올해 AI팩토리 사업에서 6개 과제에 국비 396억원을 확보했다.    산업통상부의 제2차 공모에서 철강 분야 과제가 추가 선정되면서 국비 63억원을 더 확보한 결과다.    2024년 사업 시작 이후 3년 연속 선정이라는 성과도 거뒀다. 지역 제조업의 인공지능 전환을 뒷받침할 기반을 마련했다는 점에서 반길 일이다.    이제 확보한 예산을 산업현장의 변화로 연결하는 일이 경북도의 중요한 과제가 됐다.이번에 선정된 사업은 전기로의 고위험 작업을 대체하고 생산성을 높이는 AI 자율운영 시스템 개발이다.    현대제철을 주관으로 한국로봇융합연구원과 한국금속재료연구조합이 참여하며, 2029년까지 총사업비 78억원을 투입한다.    고위험 작업 대체율 60% 이상, 생산성 향상 30% 이상을 목표로 한다.    아직 달성한 성과가 아닌 만큼 실제 제강공정에서 기술의 안전성과 신뢰성을 충분히 검증해야 한다.주목할 대목은 노동자의 위험 노출을 줄이는 기술 개발이다. 제조혁신의 가치는 생산량과 비용 절감만으로 평가할 수 없다.    사람이 위험한 설비에 접근하는 횟수를 얼마나 줄였는지, 이상 징후를 얼마나 일찍 발견했는지가 핵심 성과가 돼야 한다.    생산 속도를 높이더라도 안전성을 확보하지 못한다면 공공재정 투입의 취지는 퇴색할 수밖에 없다.이를 위해 사업 초기부터 성과 관리 기준을 구체화해야 한다. 위험작업 대체율과 생산성뿐 아니라 설비 가동 중단 시간, 불량률, 유지관리 비용 등을 함께 살펴야 한다.    실증 조건과 측정 방식도 명확히 해 성과를 객관적으로 판단할 수 있도록 해야 한다.    예산 집행률이나 장비 설치 건수만으로 사업의 성공을 설명하는 관행에서 벗어나야 한다.지역 산업으로의 확산도 중요하다. 선도기업의 공정 개선이 협력업체의 기술 향상으로 이어질 때 국비 지원의 파급효과가 커진다.    경북도는 실증 과정에서 축적한 경험을 바탕으로 중소기업이 도입할 수 있는 공정별 적용 모델을 마련해야 한다.    기업 규모와 설비 여건에 맞춘 기술 상담, 도입 비용 지원, 유지관리 체계를 함께 갖춰야 현장의 참여를 넓힐 수 있다.    영업비밀을 보호하면서 활용 가능한 제조데이터의 범위와 기준을 정하는 일도 필요하다.사람을 위한 투자 역시 병행돼야 한다. 현장 숙련자의 경험은 설비 이상을 판별하고 AI의 판단을 검증하는 데 중요한 자산이다.    노동자가 기술 도입 과정에 참여하고 새로운 장비의 운영·정비 역량을 익힐 수 있도록 재교육을 지원해야 한다.    지역 대학과 연구기관, 기업이 교육과 채용을 연계한다면 청년에게 제조업의 새로운 진로를 제시하는 계기도 될 수 있다.경북도는 사업 종료 이후까지 내다봐야 한다. 시스템을 지속적으로 운영할 인력과 비용, 오류 발생 시 대응 절차, 기술 공급업체와의 책임 범위를 미리 정해야 한다.    지원 기간에만 가동되는 시설이 남지 않도록 기업의 후속 투자와 운영계획도 꼼꼼히 점검할 필요가 있다.국비 396억원 확보는 경북 제조업이 다음 단계로 나아갈 기회다. 그 기회를 성과로 완성하는 기준은 분명하다.    노동자가 더 안전해지고, 기업의 경쟁력이 높아지며, 검증된 기술이 지역 중소기업으로 확산돼야 한다.    경북도가 예산 확보에 쏟은 역량을 현장 실행과 사후 관리에도 이어가길 바란다.