국내 주요기업들의 생성형 AI 활용 사례와 문제점과 해결방안
AI 기반 자동화로 인한 비용 절감 효과, AI 기술로 고객 서비스 개선 효과
직원 교육 및 소통 통해 직원들에게 AI 기술 필요성과 장점 충분히 설명해야
[아웃소싱타임스 김민수 기자] 한국의 주요 기업들이 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고 있다. SK그룹, 에스넷시스템, KB금융, GS그룹, LG CNS, 삼성SDS, 케이뱅크 등의 사례를 중심으로 생성형 AI의 활용 방안을 소개하고, 관련 문제점과 해결방안 등을 알아본다.
생성형 AI는 기업의 다양한 업무 영역에서 혁신을 일으키고 있으며, 이를 통해 얻을 수 있는 이점은 매우 크다. 그 중에서도 다음 3가지가 생성형 AI를 도입하려는 이유 중에서 가장 큰 이유다.
■생성형 AI 도입 이유
1. 데이터 분석과 예측 능력 향상
생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 정확한 예측을 가능하게 한다. 이는 기업이 시장 트렌드를 빠르게 파악하고, 변화에 신속하게 대응할 수 있게 한다. 예를 들어, AI는 고객의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하거나, 재고 관리를 최적화하여 비용을 절감할 수 있다.
2. 업무 자동화 및 생산성 증가
생성형 AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화하여 직원들이 보다 창의적이고 고부가가치의 업무에 집중할 수 있도록 한다. 이는 전체적인 생산성을 높이는 데 큰 도움이 된다. AI 기반 자동화 시스템을 통해 문서 작성, 데이터 입력, 고객 서비스 등 다양한 업무를 효율적으로 처리할 수 있다.
3. 고객 서비스 개선
AI 챗봇과 같은 생성형 AI 도구는 고객 문의에 실시간으로 응답할 수 있으며, 24시간 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높인다. 이는 고객의 요구를 빠르게 충족시키고, 신뢰를 쌓는 데 중요한 역할을 한다.
■생성형 AI 도입 지체시 불이익
그러나 기업들이 생성형 AI를 활용하지 않을 경우 경쟁력 저하, 비용 증가, 고객 만족도 하락 등의 불이익을 초래할 수 있다.
1. 경쟁력 저하
생성형 AI를 활용하지 않는 기업은 데이터 분석 및 예측 능력이 떨어져 시장 변화에 신속하게 대응하지 못할 수 있다. 이는 경쟁 기업에 비해 뒤처지게 되어 시장 점유율을 잃을 위험이 있다. 디지털 전환이 가속화되는 시대에 AI 도입은 선택이 아닌 필수이다.
2. 비용 증가
AI를 활용한 자동화 시스템을 도입하지 않을 경우, 반복적인 업무에 많은 시간과 인력이 소요된다. 이는 인건비와 운영 비용 증가로 이어지며, 기업의 전체적인 비용 구조에 부담을 줄 수 있다. AI 도입을 통해 업무 효율성을 높이지 않으면 불필요한 비용이 지속적으로 발생하게 된다.
3. 고객 만족도 하락
고객 서비스 분야에서 AI 도입이 이루어지지 않으면, 고객 문의에 대한 대응 시간이 길어지고 서비스 품질이 떨어질 수 있다. 이는 고객 만족도 하락으로 이어지며, 고객 이탈을 초래할 수 있다. 고객이 원하는 신속하고 정확한 서비스를 제공하지 못하면 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
■생성형 AI 도입 활용 사례
다음으로 주요 기업들의 생성형 AI 활용 사례를 알아본다.
SK그룹
SK그룹은 다양한 계열사에서 생성형 AI를 활용해 업무 효율성을 높이고 있다. 특히 SK C&C는 기업 맞춤형 생성형 AI 서비스 13종을 출시하여 고객 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다.
SK C&C는 AI 기반 데이터 분석, 고객 맞춤형 마케팅, 그리고 내부 업무 프로세스 자동화를 통해 생산성을 높이고 있다. AI 기반의 챗봇을 도입하여 고객 문의 응답 시간을 단축하고, 데이터 분석 툴을 활용해 시장 트렌드를 예측하고 있다.
GS그룹
GS그룹은 생성형 AI를 활용해 업무 효율을 개선하고 있다. 사내 행사 'GS GenAI Connect day'를 통해 직원들의 AI 도구 사용 경험을 공유하고, 디지털 전환(DX) 혁신을 주도하고 있다. GS그룹은 올해부터 디지털 전환(DX) 활동의 연장선상에서 사업 현장 중심으로 전문 인력을 재배치하는 데 주력하고 있다. 기업 체질을 바꾸기 위해 현업 직원이 AI를 활용해 자신의 업무를 개선하는 경험을 쌓을 수 있도록 조직 문화를 강화할 계획이다.
특히, AI 기반의 물류 최적화 시스템을 도입하여 물류 비용을 절감하고, 배송 시간을 단축하고 있다. 또한, AI를 활용한 에너지 관리 시스템을 통해 에너지 효율성을 높이고, 운영 비용을 절감하고 있다.
KB금융
KB금융은 전 계열사 디지털·IT 경영진이 모여 생성형 AI 시대를 준비하고 있다. 디지털 전환 가속화를 위해 AI를 활용한 금융 상품 개발 및 업무 프로세스 혁신을 추진하고 있다.
AI 기반의 대출 심사 시스템을 도입하여 대출 심사 시간을 단축하고, 리스크 관리 시스템을 통해 금융 사기를 예방하고 있다. 또한, 고객의 금융 패턴을 분석하여 맞춤형 금융 상품을 추천하는 서비스를 제공하고 있다.
케이뱅크
케이뱅크는 KT 및 업스테이지와 협력하여 생성형 AI를 도입, 금융 혁신을 이끌고 있다. AI 기술을 활용해 고객 서비스와 내부 업무 프로세스를 혁신하고 있으며, 이를 통해 업무 효율성을 높이고 있다.
AI 기반의 고객 맞춤형 금융 상담 서비스를 도입하여 고객의 금융 요구를 보다 정확하게 파악하고, 맞춤형 금융 상품을 추천하고 있다. 또한, AI를 활용한 리스크 관리 시스템을 통해 금융 사기를 예방하고 있다.
LG CNS
LG CNS는 기업용 생성형 AI 플랫폼 'DAP GenAI'의 기능을 대폭 강화해 업무 효율을 개선하고 있다. 이 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 생산성과 효율성을 높이고 있다.
제조업 분야에서는 AI 기반의 예지보전 시스템을 도입하여 기계의 고장을 사전에 예측하고, 유지보수 비용을 절감하고 있다. 또한, AI를 활용한 데이터 분석 툴을 통해 생산 공정을 최적화하고 있다.
삼성SDS
삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 하이퍼오토메이션 혁신을 추진하고 있다. AI 기반의 자동화를 통해 기업의 업무 생산성을 폭발적으로 향상시키고 있으며, 이를 통해 다양한 비즈니스 애플리케이션을 최적화하고 있다.
AI 기반의 문서 자동화 시스템을 도입하여 문서 작성 시간을 단축하고, 데이터 입력 오류를 줄이고 있다. 또한, AI를 활용한 고객 서비스 자동화 시스템을 통해 고객 만족도를 높이고 있다.
에스넷시스템
에스넷시스템은 임직원의 AI 활용 역량을 강화하기 위해 다양한 교육 프로그램을 제공하고 있다. 생성형 AI를 이용해 업무 자동화, 데이터 분석, 고객 서비스 개선 등을 추진 중이다.
특히, AI 기반의 데이터 분석 툴을 통해 실시간으로 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 의사 결정을 내리고 있다. 또한, 고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇을 활용해 24시간 고객 지원을 제공하고, 고객 만족도를 높이고 있다.
■생성형 AI의 도입 문제점
생성형 AI의 도입에는 몇 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 데이터 보안 문제이다. AI 시스템에서 사용하는 데이터가 외부로 유출되거나 악용될 가능성이 있다. 이는 기업의 중요한 정보가 유출될 위험을 내포하고 있으며, 데이터 보안 강화가 시급하다.
둘째, 기술적 한계이다. 생성형 AI가 모든 업무에 적합한 것은 아니며, 특정 업무에서는 여전히 인간의 개입이 필요하다. 이는 AI 기술의 한계를 명확히 인식하고, 적절한 분야에 AI를 적용하는 전략이 필요하다.
셋째, 비용 문제이다. AI 시스템 구축 및 운영에는 높은 초기 비용이 들며, 유지보수 비용도 만만치 않다. 특히 중소기업의 경우 이러한 비용 부담이 더욱 크게 다가올 수 있다.
넷째, 직원 저항이다. 일부 직원들은 AI 도입에 따른 업무 변화에 대해 저항감을 느낄 수 있다. 이는 AI 도입의 성공을 저해하는 요소가 될 수 있으며, 직원 교육 및 소통이 중요하다.
■해결방안 및 향후 해야 할 일
첫째, 데이터 보안 강화를 위해 데이터 암호화, 접근 제어, 지속적인 보안 모니터링을 통해 데이터 보안을 강화해야 한다. 기업은 데이터 보안 정책을 강화하고, 외부 침입에 대비한 보안 시스템을 구축해야 한다.
둘째, 기술적 한계를 극복하기 위해 지속적인 연구개발을 통해 AI의 기술적 한계를 극복하고, 다양한 업무에 적용할 수 있도록 해야 한다. 또한, AI 기술의 발전에 따라 새로운 활용 방안을 모색하고, AI 기술의 발전 속도를 따라잡기 위해 지속적인 학습과 업그레이드가 필요하다.
셋째, 비용 효율화를 위해 초기 투자 비용을 줄이기 위해 클라우드 기반의 AI 솔루션을 활용하고, AI 도입의 ROI를 명확히 분석하여 비용 효율성을 높여야 한다. 이를 통해 중소기업도 AI 기술을 도입할 수 있도록 지원해야 한다.
넷째, 직원 교육 및 소통을 통해 직원들에게 AI 기술의 필요성과 장점을 충분히 설명하고, AI 활용 교육을 제공하여 저항감을 줄여야 한다. 이를 통해 직원들이 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있도록 지원하고, AI 도입의 성공 가능성을 높여야 한다.
기업들은 생성형 AI의 도입을 통해 업무 효율성을 높이고, 더 나아가 디지털 전환 시대에 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.
생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 실시간으로 유의미한 인사이트를 도출할 수 있다. 이를 통해 기업은 시장 변화에 신속하게 대응하고, 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있게 된다.
또한, AI 기반의 자동화 기술은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 대체함으로써 인력의 효율적인 배치를 가능하게 한다.
생성형 AI는 고객 서비스 분야에서도 혁신을 가져올 수 있다. AI 챗봇은 24시간 고객 지원을 제공하여 고객 만족도를 높이고, 문의 대응 시간을 단축시킨다. 또한, 고객의 과거 데이터를 분석하여 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 충성도를 높일 수 있다.
디지털 전환 시대에 기업의 경쟁력 확보는 생존의 문제로 직결된다. 생성형 AI를 도입하지 않는 기업은 데이터 분석 및 예측 능력이 떨어져 시장 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다.
반면, 생성형 AI를 적극 도입한 기업은 업무 효율성을 극대화하고, 비용 절감과 생산성 향상을 통해 지속 가능한 성장을 도모할 수 있다.
결론적으로, 생성형 AI는 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 전반적인 경영 전략을 혁신하는 도구로서의 역할을 하고 있다. 이를 통해 기업은 디지털 전환 시대에 필요한 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 성장을 이루는 데 중요한 기반을 마련할 수 있을 것이다.
숭실대 경영대학원 장정빈 겸임교수는 "디지털 전환 시대에 생성형 AI의 도입은 선택이 아닌 필수이다. AI 기술은 데이터 분석 및 예측 능력을 강화하여 기업이 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 돕고 있다."고 밝혔다.
이어 "특히, AI 기반의 자동화 기술은 업무 효율성을 극대화하고, 비용 절감과 생산성 향상을 통해 지속 가능한 성장을 도모할 수 있으며, AI 챗봇과 같은 기술은 24시간 고객 지원을 제공하여 고객 만족도를 높이고, 맞춤형 서비스를 통해 고객 충성도를 강화할 수 있다."고 생성형 AI의 도입 중요성을 강조했다.
