AI가 조종사 직무와 훈련에 미치는 실제 영향

조종실은 이제 우리 조부모 세대가 마법이라 부를 만한 자동화로 가득하다. /AI는 비행 경로를 최적화하고 시스템을 실시간으로 모니터링하며, 악천후 시에도 비행기를 착륙시킬 수 있다.

그러나 엔진이 회전 중 고장 나거나 승객의 응급 의료 상황이 순간적인 판단을 요구할 때, 노련한 기장이 발휘하는 직관을 어떤 알고리즘도 재현할 수 없다.

이 변화를 무시하면 기계가 더 이상 감독을 필요로 하지 않을 때까지 단순히 기계를 돌보는 운영자가 될 위험이 있습니다.

이를 수용하면 인간의 창의성과 컴퓨팅 파워가 융합된 새로운 역할이 잠금 해제가 됩니다. 이 역할들은 프리미엄 급여를 명령어하며 항공의 미래를 모양낼 것입니다.

데이터가 실제로 보여주는 AI의 항공 분야 직업에 대한 영향을 살펴보자.

키 요약

AI가 정말 조종사를 대체할 수 있을까?

AI는 연료 최적화 및 시스템 모니터링과 같은 대량 작업을 인간이 따라잡을 수 없는 속도로 자동화합니다.

그러나 항공 규제 기관과 업계 리더들은 전략적 감독, 비상 상황 의사 결정, 승객 신뢰 측면에서 여전히 인간 조종사가 필요하다는 데 동의하며, 적어도 향후 10년간은 자격을 갖춘 항공 전문가에 대한 수요가 강세를 유지할 것으로 전망한다.

자동 비행 시스템은 이미 대부분의 여객기에서 순항 단계를 담당하고 있으며, 알래스카 항공은 자체 비행 플랜의 절반이 AI가 제안한 경로를 반영해 연간 120만 갤런 이상의 연료를 절감한다고 보고했다.

이러한 tools들은 일상적인 운항 중 조종사의 업무량을 줄여주지만, 동시에 시스템 감시와 데이터 검증과 관련된 새로운 책임도 발생시킵니다.

동시에, 'AI가 일자리에 미치는 영향'에서 보고된 바와 같이, AI는 예측 가능한 패턴을 자동화하는 동시에 적응력과 판단력이 필요한 역할을 강화함으로써 산업 전반에 걸쳐 일을 재편하고 있습니다.

항공 분야에서 이는 조종사가 조종실에서 사라지는 대신 점점 더 자율적인 시스템을 관리하게 될 것임을 의미합니다. 아래 증거는 현재 자동화가 정확히 어디에서 일어나고 있는지 보여줍니다.

실제 영향: 이미 자동화된 것들

AI는 경로 최적화, 예측적 항공기 정비, 적응형 조종사 훈련 등 핵심 항공 기능을 자동화합니다.

자동화된 항로 계획은 현재 장거리 비행에서 연료 소비를 약 5% 절감하여 연간 수백만 갤런을 절약하고 탄소 배출량을 크게 낮추고 있습니다.

알래스카 항공과 같은 항공사들은 현재 플라이웨이즈 AI 플랫폼과 같은 AI tools를 활용해 실시간 기상, 항공 교통, 풍속 조건을 분석하고, 인간 관제사가 수동으로 계산할 시간이 없는 최적의 비행 경로를 제안합니다.

참고로, 알래스카 항공은 Flyways 도입 이후 단 1년 만에 120만 갤런 이상의 제트 연료를 절감했습니다. 현재 해당 항공사 디스패처의 약 절반이 AI가 생성한 비행 플랜을 검토한 후 경로를 확정하고 있으며, 이는 시스템이 인력을 대체하기보다는 지원 도구로서의 역할을 강조합니다.

또한 예측 유지보수 알고리즘은 항공기 운항 중단을 초래하기 전에 잠재적 부품 고장을 선제적으로 식별하여 안전성과 운영 신뢰성을 높입니다.

AI로 강화된 시뮬레이터는 훈련 시나리오를 동적으로 조정하여 조종사에게 점점 더 현실적이고 도전적인 경험을 제공합니다.

이러한 자동화 프로세스는 조종사의 역할을 시스템 관리와 전략적 감독으로 전환시키고 있으며, 자동화 기술이 발전함에 따라 이러한 추세는 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

항공 산업을 모양짓는 신흥 AI 트렌드

향후 10년간 조종사가 일하는 방식을 재정의할 세 가지 트렌드가 있습니다.

1. 단일 조종사 운항

에어버스 등 제조사들은 초장거리 비행 시 승무원 피로 완화와 궁극적인 인건비 절감을 목표로, /AI가 항공기를 모니터링하는 동안 순항 중 한 명의 조종사가 조종실을 떠날 수 있도록 하는 방안을 모색해 왔다.

유럽 항공 규제 기관은 2027년경까지 이 한도 단일 조종사 운항 단계를 허용하는 방안을 검토했으나, 2025년 완료된 다년간 연구 결과 현재 기술로는 두 명의 조종사가 제공하는 안전성을 아직 따라잡을 수 없다는 결론이 나왔다.

유럽항공안전청(EASA)은 조종사 무능력 감지, 피로 관리, 두 승무원이 normal하게 수행하는 교차 점검 처리와 관련된 미해결 문제를 이유로 2030년 이후까지는 변경을 배제했다.

기술이 따라잡더라도 규제 당국은 단일 승무원 여객 운항을 승인하기 전에 화물 운항부터 시작할 가능성이 높다.

2. 자율 화물 운송

화물 운송사들은 조종사 없는 비행을 조종사 부족 문제를 해결하고 효율성을 높이는 방안으로 보고 있습니다. 이는 승객 객실에서 조종사를 배제함으로써 발생하는 대중의 신뢰 문제 없이 가능하기 때문입니다.

2023년 말, 스타트업 리라이어블 로보틱스(페덱스와 협력)는 50마일 떨어진 곳에서 원격 조종사가 감독하는 가운데, 탑승자 없이 세스나 208B 화물기를 비행시켰습니다.

12분간의 시험 비행에서 자동화 활주, 이륙, 비행, 착륙이 FAA 감독 하에 시연되었으며, 2025년 또는 2026년까지 인증이 예상됩니다.

한편 보잉 계열사 위스크 에어로(Wisk Aero)는 2020년대 후반 출시를 목표로 4좌석 무인 항공 택시를 개발 중이다. 단거리 이동과 통제된 공역으로 자율주행 기술 입증이 용이한 도시 이동성 시장을 겨냥한 것이다.

두 프로젝트 모두 조종사를 항공기 위치와 분리하여 지상 관제 센터에서 한 명의 운영자가 여러 항공편을 순차적으로 관리할 수 있도록 함으로써 비용 절감을 목표로 한다.

3. AI 강화 훈련

비행 시뮬레이터는 이제 /AI를 활용해 훈련생의 행동에 따라 시나리오를 동적으로 조정하며, 취약점을 공략하도록 맞춤형 기상 변화나 시스템 장애를 도입한다.

한 훈련 담당 임원은 AI가 시뮬레이터가 실시간으로 조정할 수 있게 하여 정적 프로그램으로는 불가능한 방식으로 학습을 개인화할 수 있다고 노트했다.

조종실 자동화가 증가함에 따라 훈련은 조종간과 방향타 조작 기술에서 시스템 관리, 상황 인식, 압박 속 의사결정으로 전환되고 있다.

조종사들은 이제 AI를 모니터링하고, AI가 예상치 못한 행동을 보일 때 이를 인지하며, 자동화가 통제권을 다시 넘겨줄 때 원활하게 개입하는 법을 배워야 합니다.

이 추세는 항공 분야의 광범위한 변화를 반영합니다. 조종사의 역할이 수동 조작자에서 전략적 감독자로 진화하는 가운데, 기계가 더 많은 전술적 작업을 수행함에 따라 이러한 변화는 지속될 것입니다.

구축해야 할 기술 (그리고 버려야 할 기술)

자동화는 일상적인 조종실 작업을 처리하지만, 비행 안전과 승객의 안정을 유지하는 적응형 판단력은 부족합니다. 이미 절반 가까운 항공관제사들이 AI가 생성한 비행 플랜에 의존하고 있습니다.

핵심 조종사 역량은 이제 정교한 시스템 관리와 /AI가 커버할 수 없는 예측 불가능한 순간을 처리하는 데 집중됩니다:

이러한 기본 원칙은 조종사가 상호 보완적인 기술을 활용하여 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 직접적으로 지원합니다.

인접 역량은 핵심 전문성을 심화시켜 자동화를 넘어선 값을 제공하도록 보장합니다:

이러한 영역에 초점을 전환하면 어떤 구식 습관을 버려야 할지 명확해집니다.

한때 필수적이었던 특정 수동 작업들은 이제 수익성이 감소하고 있습니다. 예를 들어, 조종사들이 거의 참조하지 않는 수동 비행 계산 수행과 같은 작업들이 그렇습니다:

첫 두 기술 그룹을 숙달하면 항공사에 대한 당신의 값이 명확하고 부인할 수 없게 유지됩니다.

진로 전망: 항공 분야는 여전히 현명한 선택인가?

항공 산업이 지속적으로 성장하고 조종사 부족 현상이 지속됨에 따라 항공 분야 직업은 여전히 현명한 선택입니다.

미국 노동통계국(BLS)은 2024년부터 2034년까지 조종사 고용이 4% 증가할 것으로 전망하며, 매년 약 18,200개의 신규 일자리가 창출될 것으로 예측합니다. 이는 자동화가 진전되는 상황에서도 신규 진입자에 대한 안정적인 수요와 경험 많은 조종사들의 안정적인 이동성을 시사합니다.

규제 당국이 상업용 조종석에 두 명의 조종사를 의무화하고, 승객들은 여전히 비정상 이벤트 시 인간의 판단을 선호하며, 항공사가 2043년까지 67만 4천 명에 달할 수 있는 전 세계적 조종사 부족에 직면함에 따라 채용 수요는 여전히 강세를 유지하고 있다.

2024년 5월 기준 미국 항공기 조종사 중간 연봉은 226,600달러에 달했으며, 기장 급여는 2020년 대비 46% 상승했다. 조기 은퇴가 지속되면서 프로모션 타임라인이 단축되어 경력 중간 조종사들이 더 높은 급여의 좌석을 더 빨리 차지할 수 있게 되었다.

성장 잠재력이 높은 분야로는 장거리 국제선 운항, 유연한 인력 운영에 의존하는 화물 운송, 비행 시험이나 고급 조종사 훈련 같은 전문 일이 포함됩니다.

다음은 무엇인가: AI 주도 미래를 위한 준비

자동화가 안정화될 때까지 기다리는 조종사들은 모든 기술 도입을 학습 기회로 삼는 동료들에게 뒤처지게 될 것이다.

기술 역량을 강화할 기회는 지금이다. 단일 조종사 운항이나 원격 화물 운송이 보편화된 이후가 아니다. 항공사들은 이미 AI 지원 시스템에 능숙하고 단순히 비행만 하는 것이 아니라 기계를 관리하려는 의지를 보여주는 지원자를 선호하고 있다.

다음은 실행 로드맵입니다.

향후 10년간 성공할 파일럿은 AI를 위협이 아닌 팀원으로 인식하는 이들일 것이다. AI가 예측 가능한 업무를 처리함으로써 인간은 예외적인 상황에 집중할 수 있게 된다.

이번 주 첫 단계를 내디디면, 항공 산업의 변혁 속에서 올바른 위치에 설 수 있을 것입니다.

자주 묻는 질문

AI가 조종사 직업을 어떻게 재편할지 여전히 궁금하신가요? 본문이 완전히 해결되지 못한 우려 사항을 다루는 질문들입니다.

원격 조종사가 감독하는 화물 드론은 2025년 또는 2026년까지 인증을 획득할 수 있으며, 단일 조종사 항공사 운항(인간 1명과 /AI 지원)은 2030년 이후 제한된 노선에서 시작될 수 있습니다. 규제 당국의 신중함과 대중의 신뢰 장벽으로 인해 완전 자율 여객 비행은 2030년대 후반 이전에는 어려울 전망입니다. 각 단계마다 철저한 안전 테스트와 대중의 수용이 필요합니다.

비행 학교들은 이제 수동 조종 기술보다 자동화 관리, 데이터 해석, 시스템 예기치 못한 상황에서의 복구 능력을 중점적으로 가르칩니다. 다중 승무원 조종사 면허(MCPL) 같은 역량 기반 프로그램은 첫날부터 제트 시뮬레이터와 승무원 자원 관리(CRM)를 통합해 훈련을 가속화함으로써, 기존 비행 시간 쌓기 방식보다 더 빠르게 신임 조종사들을 AI가 풍부한 조종석에 대비시킵니다.

규제 당국은 비행 제어에 직접 영향을 미치는 모든 AI 시스템이 예측 가능한 모든 조건에서 두 명의 조종사로 구성된 승무원과 동등한 안전성을 입증해야 한다고 요구합니다. 여기에는 조종사 무능력 감지, 교차 점검 처리, 인간 개입 없이 비상 상황 관리 등이 포함됩니다. 이러한 기능이 구현되고 엄격한 인증을 통과할 때까지는 현재의 두 명 조종사 의무 규정이 계속 유지될 것입니다.