자동차 업계의 생성형 AI

McKinsey가 최근 자동차 및 제조업계 경영진을 대상으로 한 설문조사에 따르면 응답자의 40% 이상이 생성형 AI 연구 개발에 최대 600만 달러를 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 응답자의 10% 이상은 2,300만 달러 이상을 투자하고 있다고 밝혔습니다.¹

AI 기술은 예측 분석 및 자율 주행 기능을 비롯한 자동차 산업의 다양한 기술을 지원합니다. 이 페이지에서는 특히 생성형 AI란 무엇이며, 생성형 AI가 차량 설계, 엔지니어링, 고객 경험에 미치는 영향이 증가하고 있는 점에 초점을 맞춥니다.

더 넓은 의미에서 생성형 AI는 대규모 데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상, 소프트웨어 등의 독창적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 AI 시스템을 말합니다. 

생성형 AI는 인간의 두뇌가 정보를 인식하고 처리하는 방식을 모방하는 고급 머신러닝(ML) 기술, 특히 딥러닝을 기반으로 합니다. 많은 생성형 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여, 프롬프트를 이해하고 사람의 의사 소통과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다.

생성형 AI 모델은 다음에 등장할 콘텐츠를 예측하는 방법을 학습합니다. 현재 생성형 AI가 가장 많이 사용되는 분야는 제품 개발, 고객 참여, 운영 효율성, 기술 현대화입니다.²

자동차 분야에서는 생성형 AI가 자동차를 구상하고 제작하는 방식을 재편하고 있습니다. 디자이너가 대략적인 스케치나 기술적 제약 조건을 AI 도구에 입력하면 AI 도구가 세련된 시각화를 생성하고 공기역학적 형태를 제안하거나 구조적 개선을 제안하여, 기존 방식보다 훨씬 빠르게 작업할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 결과물은 최신 차량 설계가 반복적인 시도와 개선을 거쳐 완성되는 과정을 반영합니다. 또한 많은 도구가 충돌 테스트, 공기 흐름, 기상 조건을 가상으로 시뮬레이션할 수 있어, 실제 프로토타입의 필요성을 줄이고 개발 속도를 높입니다.

겉으로는 잘 드러나지 않지만, 생성형 AI는 엔지니어링 및 제조 팀에 도움이 되고 있습니다. 예를 들어, 강도와 무게의 균형을 맞추는 데 가장 적합한 자재와 레이아웃을 식별하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨팅 비전을 사용하여 생산 라인의 품질 문제를 감지하고, 중단을 예측하고 재고를 보다 정확하게 관리하여 공급망 계획을 개선할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 오류를 줄이고 생산 프로세스의 숨겨진 취약점을 발견합니다.

자동차 업계 임원의 75%는 2035년까지 소프트웨어 정의 경험이 브랜드 가치의 핵심이 될 것이라고 말합니다.³ 소프트웨어 개발에서 생성형 AI는 이제 자동차 제조업체에서 코드를 작성, 검토, 리팩토링하는 데 사용되고 있으며, 특히 안전 기능과 인포테인먼트를 구동하는 임베디드 시스템 개발에 적극적으로 사용되고 있습니다.

생성형 AI 도구는 학습 모델과 알고리즘을 사용해 개발을 간소화하고 문서화, 프로토타이핑, 규정 준수 검사에 소요되는 시간을 절약합니다. 그럼에도 불구하고 AI를 안전이 중요한 시스템에 통합하려면 새로운 검증 프로세스와 숙련된 전문가의 감독이 필요합니다.

생성형 AI는 또한 자동차 제조업체가 잠재 고객 및 현재 고객 모두와 상호 작용하는 방식을 재편하고 있습니다. 잠재 구매자를 위해 AI는 타겟 광고부터 맞춤형 랜딩 페이지에 이르기까지 전체 구매자 여정에 걸쳐 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. Mercedes-Benz, BMW와 같은 브랜드는 마케팅 및 홍보 활동을 개선하고자 이러한 종류의 개인화된 AI 사용 사례를 모색하고 있습니다.

차량 내부에서는 생성형 AI가 주행 경험 자체를 향상시킵니다. 차량 내 어시스턴트는 운전자의 선호도를 파악하고 경로, 기후, 엔터테인먼트를 자동으로 조정합니다. 예를 들어, Mercedes-Benz는 베타 프로그램의 일환으로 ChatGPT를 90만 대 이상의 차량에 통합하여 보다 발전된 맞춤형 음성 상호 작용을 제공합니다.^4. 일부 시스템은 개별 승객에게 맞춤화된 몰입형 시각·청각 경험을 생성할 수도 있습니다.

차량 외부에서는 AI 기반 챗봇 과 가상 어시스턴트가 고객 경험을 개선하고 있습니다. 이들은 질문에 답변하고, 금융 옵션을 추천하며, 서비스 예약을 잡아줍니다. 이러한 도구는 웹사이트, 앱, 대리점 시스템 전반의 상호작용을 간소화합니다.

또한 생성형 AI는 차량 데이터를 실시간으로 모니터링하여 부품이 고장나기 전에 운전자에게 경고하는 예측 유지 보수 시스템을 구동하여, 가동 중단 시간을 줄이고 장기적인 신뢰를 구축하는 데 도움을 줍니다.

생성형 AI는 자동차 업계에서 실험 단계를 넘어 실제 활용 단계로 진입하며, 운영을 간소화하고, 새로운 아이디어를 발굴하며, 더 빠르고 유연한 대응을 가능하게 합니다. 업계가 발전함에 따라 이 기술은 차량이 설계, 개발, 출시되는 방식에서 핵심 역할을 담당하고 있습니다.

생성형 AI가 자동차 산업에 중요한 이유는 업계가 근본적으로 소프트웨어 기반의 고객 중심 에코시스템으로 전환하고 있는 변화와 맞닿아 있기 때문입니다.

업계가 기계 공학에서 디지털 및 데이터 주도 운영으로 전환함에 따라 생성형 AI의 역할이 커지고 있습니다. 생성형 AI는 기업이 더 빠르게 움직일 수 있도록 지원하는 전략적 수단이 됩니다. 또한 더욱 심층적인 개인화를 지원하고 점점 더 복잡해지는 시스템에서 가치를 실현합니다. AI는 코드 생성부터 시뮬레이션까지 모든 것을 가속화하여 이러한 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 McKinsey에서는 생성형 AI를 개발 환경에 통합하면 작성, 번역, 문서화와 같은 코딩 작업에 소요되는 시간을 최대 40% 까지 줄일 수 있다는 사실을 발견했습니다.¹ 이를 통해 기업은 디지털 목표를 효율적으로 확장하고 속도와 비용, 혁신 측면에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

생성형 AI는 자동차를 단순한 제품이 아닌 서비스 및 경험으로 재창조하는 데 도움을 주고 있습니다. 전기 자동차, 자율주행차, 연결성이 모빌리티의 의미를 바꾸고 있습니다. 자동차 제조업체는 생성형 AI를 통해 빠르게 적응할 수 있습니다. AI 기술의 급속한 발전에 힘입어 개인화된 차량 내 경험, 더 빠른 디자인 주기, 사람처럼 느껴지는 스마트한 고객 지원을 제공합니다. 불과 몇 년 전만 해도 이런 종류의 실시간 적응은 대규모로 구현하는 것이 거의 불가능했습니다.

이러한 맥락에서 생성형 AI는 단순한 도구가 아니라 역량을 배가시키는 역할을 합니다. 이를 통해 기존 자동차 제조업체는 민첩한 기술 기반의 도전자들과 경쟁할 수 있습니다. 아울러 스타트업이 적은 자본으로 자동차 분야에 진출할 수 있는 방법도 제공합니다. 업계가 소프트웨어 중심으로 변화함에 따라 생성형 AI는 필수적인 요소가 되었습니다. 경쟁력을 지원하고 높아지는 고객 기대치를 충족하며, 새로운 차량 및 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다.

선도적인 제공업체가 이러한 변화를 지원하고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 자동차 NLP 및 LLM 도구에 막대한 투자를 하고 있습니다. AWS는 커넥티드 카 플랫폼과 음성 비서를 위해 BMW 및 Toyota와 파트너십을 맺고 있습니다. 그리고 Alphabet의 Android Automotive OS에는 음성 제어 인포테인먼트 및 내비게이션을 위한 Google 어시스턴트 통합이 포함되어 있습니다.

자동차 산업에서의 주요 생성형 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)
• 고객 지원 및 서비스
• 디지털 트윈 및 자율주행 시뮬레이션
• 제조 및 공급망 최적화
• 마케팅 및 현지화
• 맞춤형 차량 내 경험 
• 예측 유지 보수 및 진단
• 소프트웨어 개발
• 교육 자동화
• 차량 설계 및 프로토타이핑

생성형 AI는 차량이 주변 환경을 해석하는 방식을 개선하여 ADAS를 향상시키는 데 새로운 역할을 하고 있습니다. 향후 3년 동안 소프트웨어 정의 차량 테스트 및 시뮬레이션 워크로드를 거의 40% 줄여, 자율 시스템 개발의 효율성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.⁵

대형 이미지 데이터 세트를 기반으로 학습함으로써 생성형 AI는 보행자, 차량, 교통 신호와 같은 객체를 실시간으로 정확하게 감지, 인식, 추적할 수 있습니다. 또한 시맨틱 분할이 가능하여 ADAS 시스템이 차선, 보도, 표지판과 같은 도로 요소를 파악하고 구분할 수 있습니다. 이러한 역량은 충돌 경고, 차선 이탈 경고, 긴급 제동 같은 기능을 지원하여 운전을 더 안전하고 예측 가능하게 만듭니다.

예를 들어, BMW는 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 2025년형 노이어 클라쎄 차량용 새로운 운전자 지원 시스템을 구축하고 있습니다. 이 시스템은 생성형 AI를 포함한 클라우드 기반 도구를 사용해 안전성과 기능을 개선합니다.⁶

생성형 AI는 고객이 대리점과 서비스 센터를 보다 쉽게 이용하고, 한층 더 개인화된 경험을 누리며, 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다. 운전자는 대기하거나 매뉴얼을 살펴보는 대신 AI 기반 도구를 통해 실시간으로 지능형 지원을 받을 수 있습니다.

대리점과 OEM 서비스 센터에서는 생성형 AI 기반 가상 에이전트가 차량 추천, 금융 문의, 서비스 예약 등의 업무를 처리합니다. 이러한 어시스턴트는 자연어를 이해하고 즉시 응답하며, 고객의 의도에 맞게 어조와 세부 사항을 조정합니다. 이 모든 것이 고객 만족도를 높이고 지원 비용을 절감합니다.

AI는 또한 기존의 자동차 매뉴얼을 상호 작용이 가능한 대화형 가이드로 바꾸고 있습니다. 운전자는 문서 페이지를 검색하지 않고도 구체적인 질문을 하고 차량에 맞는 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

긴급 출동 서비스의 경우, 생성형 AI 지원 에이전트가 차량 데이터를 분석하거나 운전자의 문제 설명을 해석하여, 문제를 빠르고 정확하게 찾아냅니다. 이러한 AI 이니셔티브는 해결 속도를 높이고 불필요한 서비스 요청을 줄이며, 차량 유지 관리 계획을 개선합니다.

고객과의 상호 작용에서 얻은 데이터는 자동차 제조업체가 일반적인 차량 문제를 파악하고 향후 설계를 개선하는 데 도움이 되며, 브랜드와 운전자 간의 신뢰를 강화하는 데도 도움이 됩니다.

생성형 AI는 차량, 생산 라인, 교통 환경의 상세한 디지털 트윈을 생성합니다. 이러한 가상 모델은 갑작스러운 횡단보도, 기상 이변 같은 엣지 케이스 시나리오를 포함하여 수천 마일의 가상 도로 테스트를 실행할 수 있습니다. 이는 자율주행 소프트웨어를 훈련하고 검증하는 데 유용하며 실제 테스트에만 의존하지 않도록 해 줍니다.

생산 환경에서 생성형 AI는 공급망 수요 예측, 잠재적 차질 식별, 재고 최적화를 지원합니다. 이를 통해 자재를 실시간으로 추적하고 관리할 수 있어 적시에 올바른 부품을 사용하며 제조 지연을 방지할 수 있습니다.

또한 조립 라인에서 결함을 감지하기 위해 이미지나 센서 데이터를 분석하여 품질 관리도 개선합니다. 이러한 기능을 통해 제조 과정을 간소화하는 동시에 낭비와 비용을 줄일 수 있습니다.

자동차 회사는 생성형 AI를 사용하여 개인화된 동영상 광고와 랜딩 페이지부터 현지화된 차량 브로셔에 이르기까지, 초타겟팅된 콘텐츠를 대규모로 제작하고 있습니다. 다양한 지역이나 인구 통계에 맞게 자료를 번역 및 조정하고 특정 고객 프로필에 맞게 메시지를 맞춤화하여 현지화를 지원합니다. 이를 통해 글로벌 시장에서 더 빠르고 관련성 높은 마케팅을 진행할 수 있습니다.

브랜드는 또한 고객 행동을 기반으로 가격 책정 전략을 최적화하는 데 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 예를 들어 Toyota와 Ford는 이러한 도구를 활용해 다양한 고객 세그먼트를 위해 메시지를 맞춤화합니다.

자동차 산업 경영진은 AI 통합으로 인해 고객 지원 부문에서 생산성이 7% 향상되고 전체 마케팅 예산 및 고객 확보 지표가 5% 개선될 것으로 예상합니다.⁵

생성형 AI 기반 챗봇과 음성 어시스턴트는 승객과 차량 간에 사람과 같은 적응형 상호 작용을 가능하게 합니다. 이러한 어시스턴트는 맥락과 의도를 이해하고 음성 명령에 응답하며, 대화 방식으로 운전자와 상호 작용합니다. 운전자는 음성으로 내비게이션을 작동하고, 음악을 재생하고, 메시지를 보내고, 기타 차량 기능을 제어하면서 도로에 집중할 수 있습니다.

생성형 AI는 분위기와 위치에 따라 엔터테인먼트를 큐레이션하는 동적 인포테인먼트 시스템도 지원합니다. 생성형 AI 도구는 기후, 조명, 내비게이션 등의 사용자 선호를 조정하는 스마트 기능에 통합됩니다. 이러한 도구는 초개인화 및 '소프트웨어 정의 모빌리티'로 나아가는 다음 단계로, 사용자 경험을 개선하고 자동차가 기계가 아닌 디지털 동반자처럼 느껴지도록 설계되었습니다.

GPS와 온보드 진단으로 차량 데이터를 수집하는 기술인 텔레매틱스와 실시간 센서 데이터를 사용하여, 생성형 AI 모델은 문제가 발생하기 전에 부품에 장애가 발생할 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 차량 수명을 연장할 수 있으며, 차량 관리에도 도움이 됩니다.

이러한 시스템은 개인화된 서비스 알림을 생성하고, 더 나은 의사 결정을 위해 차량 데이터를 분석하며, 수리를 위한 최적의 시간과 장소를 추천할 수도 있습니다. 또한 무선(OTA) 업데이트 시스템과 점점 더 통합되고 있습니다. 예를 들어, Tesla 차량은 AI 기반 진단을 사용해 배터리 또는 모터 문제의 조기 징후를 감지합니다.

생성형 AI는 차량용 소프트웨어 개발의 중요한 부분, 특히 ADAS, 인포테인먼트, 배터리 관리와 같은 임베디드 시스템을 자동화합니다. 코드를 작성하고 리팩터링하며 문서화하고, 테스트 케이스를 생성하며, 기술 요구 사항 초안을 작성할 수 있습니다.

McKinsey 설문조사에 따르면 효율성과 코드 안정성을 높이기 위해 테스트를 생성하고 자동화하는 등 소프트웨어 품질 보증 조치에 생성형 AI를 사용하면 생산성이 44% 향상되는 것으로 나타났습니다.¹

이러한 기능은 소프트웨어 개발 워크플로를 간소화하고 엔지니어의 작업량을 줄이는 동시에 개발을 크게 가속화합니다. 그러나 대부분의 시스템은 여전히 안전 표준을 충족하기 위해 엄격한 검증이 필요합니다.

자동차 제조업체들은 직원들을 위한 교육 가이드, 단계별 서비스 안내서, 기술 문서를 생성하는 데 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 복잡한 절차를 간소화하고, 실제 지원 질문을 시뮬레이션하며, 콘텐츠를 신속하게 현지화할 수 있습니다. 이를 통해 일선 직원이 전기차(EV)와 커넥티드 카 등 빠르게 진화하는 차량 기술을 지속적으로 따라가며 대응할 수 있습니다.

생성형 AI는 엔지니어가 보다 효율적이고 혁신적인 구조를 탐색할 수 있도록 지원함으로써 차량 설계를 재편하고 있습니다. 팀은 무게, 재료, 안전 요구 사항과 같은 제약 조건을 입력하여 최적화된 설계를 생성할 수 있으며, 이는 사람이 직접 만든 버전보다 더 가볍고 튼튼하거나 비용 효율적인 경우가 많습니다. 여기에는 토폴로지 최적화(특정 3D 기하학적 설계 공간 내에서 재료 레이아웃 및 구조 개선), 중량 감소 전략, 3D 프린팅 부품이 포함됩니다. 또한 이러한 도구는 가상 시험의 속도를 높여 프로토타입 제작을 더 빠르고 저렴하게 만드는 동시에 지속가능성을 지원합니다.

설계 주기 단축, 소프트웨어 개발 효율화, 개인화된 차량 내 경험 제공 등 자동차 업계에서 생성형 AI가 제공하는 몇 가지 이점은 앞서 설명한 바 있습니다. 이러한 예는 생성형 AI가 어떻게 워크플로를 가속화하고, 비용을 절감하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있는지 보여줍니다.

이러한 영역 외에도 생성형 AI는 보다 광범위하고 새로운 이점을 몇 가지 제공합니다.

• 향상된 성능 및 성과 추적: AI가 생성한 대시보드와 분석 요약을 통해 이해관계자는 엔지니어링, 영업, 지원 팀 전반의 KPI를 더 빠르게 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 팀 간 활동과 목표를 조율하고, 책임을 강화하며, 더 많은 정보를 바탕으로 한 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.
• 더욱 빠른 온보딩: 위에서 설명한 대로, 생성형 AI는 기관의 지식을 수집하고 이를 직원 교육을 위한 검색 가능한 대화형 콘텐츠로 전환하는 데 도움이 됩니다. 이 자동화된 교육 시스템은 신입 사원이 더 빨리 업무에 적응할 수 있도록 돕고, 경험이 많은 직원들의 부담을 줄여줍니다.
• 사전 예방적 사이버 보안 지원: AI 모델은 커넥티드 차량 시스템의 잠재적 취약성을 식별하여, 자칫 발견되지 않을 수도 있는 의심스러운 패턴이나 취약한 코드를 표시하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 더 스마트한 가격 책정 전략: AI는 고객 행동부터 지역별 동향에 이르는 모든 것을 분석하여 자동차 제조업체가 가격 전략을 세밀하게 조정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 이점은 특히 글로벌 시장에 새로운 모델을 출시할 때 유용합니다.
• 간소화된 규정 준수 및 문서: 생성형 도구를 사용하면 기술 문서, 인증 보고서, 규제 제출물을 자동으로 생성하거나 업데이트할 수 있습니다. 이 기능은 특히 EV 및 ADAS 개발에서 팀이 빠르게 변화하는 표준을 따라잡는 데 도움이 됩니다.

제조업체는 자동차 업계에서 생성형 AI이 가진 잠재력을 최대한 활용하기 위해 전략적이고 구조화된 접근 방식을 취해야 합니다.

자동차 OEM 경영진의 65%는 AI를 장기적인 혁신 전략에 통합하기 위한 명확한 접근 방식을 가지고 있다고 답했습니다. 또한 79%는 고위 경영진이 AI 투자를 강력히 지지한다고 밝혔습니다.⁵

안전하고 확장 가능하며 가치 중심의 생성형 AI를 구현하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

소프트웨어 생성, 차량 설계 최적화, 고객 지원 등 특정 자동차 요구 사항을 해결하는 생성형 AI 애플리케이션에 집중하세요. McKinsey는 조직이 “생성형 AI에 적합한 사용 사례를 선택”하고 영향과 실행 가능성의 균형을 맞추면 성공할 수 있다고 지적합니다.¹

생성형 AI는 배터리 관리와 같은 임베디드 시스템부터 인포테인먼트, ADAS 같은 고급 시스템에 이르기까지 자동차 소프트웨어 스택의 모든 단계를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 팀은 이를 활용해 기능 요구 사항을 작성하고, ECU 네트워크의 아키텍처 다이어그램을 설계하고, 임베디드 코드를 작성 및 검토하며, 안전 표준을 준수하는 문서를 생성할 수 있습니다. 라이프사이클 전반에 생성형 AI를 적용하면 규제가 엄격한 개발 환경에서도 개발 속도와 추적성을 높일 수 있습니다.

특히 예측 유지 보수, 시뮬레이션, 차량 개인화에 사용되는 경우, 생성형 모델이 효과적이려면 고품질 학습 데이터와 특수 목적의 ML 인프라에 액세스할 수 있어야 합니다. 센서 퓨전, 차량 진단, 고객 상호 작용 등과 같은 분야에서 정제되고 레이블이 지정된 데이터 세트를 확보하는 데 노력을 기울여야 합니다.

생성형 AI는 새로운 워크플로, 협업 구조, 디지털 인재를 필요로 합니다. OEM과 1차 공급업체는 ADAS, 사이버 보안 또는 인간-기계 인터페이스(HMI) 설계 같은 시스템을 담당하는 엔지니어가 생성형 AI 아웃풋을 책임감 있게 이해하고 감독할 수 있도록 역량 강화에 투자해야 합니다.

McKinsey는 특히 안전이 중요한 소프트웨어 분야에서 생성형 AI를 성공적으로 활용하려면 운영 모델을 조정하고 직원 역량을 강화할 것을 강조합니다.¹

자동차, 특히 임베디드 시스템과 ADAS의 경우 엄격한 검증과 휴먼인더루프(Human In The Loop) 점검이 필수적입니다. 생성형 AI 통합은 ISO 26262(도로 차량의 전기 및 전자 시스템에 대한 국제 표준) 및 내부 안전 표준과 같은 규제 지침에 부합해야 합니다.

안전하고 확장 가능한 클라우드 인프라에서 생성형 AI 솔루션을 설계하세요. AWS와 Azure, 맞춤형 솔루션은 유연성을 지원합니다. 생성형 AI 애플리케이션을 모듈식으로 설계하면 모델 기반 설계 도구나 Product Lifecycle Management(PLM) 시스템 등 기존 자동차 개발 환경과 통합할 수 있습니다. 이러한 선견지명으로 전체 소프트웨어 파이프라인을 방해하지 않고도 향후 업그레이드를 진행할 수 있습니다.

자동차에서는 단순한 생산성뿐만 아니라 다양한 지표를 추적해야 합니다. 예를 들어, KPI에는 ECU 캘리브레이션 시간 절약, 소프트웨어 생성 진단 보고서의 정확성, 대리점 지원 티켓 감소 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 지표는 팀이 생성형 AI 도구를 어디에서, 어떻게 활용할지 결정하는 데 도움을 줍니다.