공장·마케팅·코딩까지…생성형 AI로 성과 낸 글로벌 기업 사례 4선

생성형 AI는 프롬프트를 기반으로 텍스트, 코드, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI 기술이다. 2021년 이미지 생성 모델 달리(DALL-E)가 공개된 데 이어, 이듬해에는 텍스트 생성 모델 챗GPT, 이미지 생성 모델 미드저니와 스테이블 디퓨전이 등장했다. 이후 기업은 생성형 AI가 고객 문의에 보다 정확히 대응하고, 직원 업무 속도를 높이며, 코드 작성을 자동화하고, 나아가 과학자의 단백질 3차원 구조 모델링까지 지원하는 등 서비스와 워크플로, 업무 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있을지 적극적으로 모색해왔다.

시장조사업체 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)은 생성형 AI 소프트웨어 시장이 2025년 710억 달러(약 106조 원)에서 2032년 8,910억 달러(약 1,334조 원)로 성장할 것으로 전망했다. 해당 기간 동안 연평균 성장률은 43%를 웃돌 것으로 예측된다.

현재 조직이 생성형 AI를 도입해 성과를 내고 있는 네 가지 사례를 살펴본다.

허스크바나, 공장 현장에 생성형 AI 도입

스웨덴 산업 제조기업 허스크바나(Husqvarna)는 공장 내 예기치 않은 설비 가동 중단 시간을 줄이기 위해 생성형 AI를 활용하고 있다.

로봇 잔디깎이, 체인톱, 트리머 등 야외용 동력 장비를 생산하는 허스크바나는 ‘AI 팩토리 컴패니언(AI Factory Companion)’이라는 생성형 AI 기반 코파일럿을 개발했다. 이 솔루션은 기술자와 운영자가 설비 문제를 진단하고 해결하는 과정을 지원한다. 작업자가 기계에서 나타나는 증상을 입력하면, 코파일럿은 해당 문제를 검증할 수 있는 테스트 방법과 함께 가능한 해결책을 제시한다.

허스크바나 제조 디지털화 총괄 조너선 빅스트롬은 “아직 모든 질문에 답할 수 있는 수준은 아니지만, 전체 문의 중 약 20%에 해당하는 비교적 단순한 문제에는 대응할 수 있다”라며 “일부 사례에서는 문제 해결 시간을 크게 단축했다”라고 설명했다. 이어 “데이터가 없으면 아무것도 할 수 없는 구조는 당분간 이어질 수밖에 없다”라며 “이제는 아무도 보지 않는 PDF 문서를 추가하는 대신 공통 지식 기반을 지속적으로 개선할 수 있게 됐다”라고 밝혔다.

빅스트롬은 생성형 AI의 성과를 극대화하려면 기존 검색 기술을 충분히 이해하고 이를 생성형 AI와 결합해야 한다고 조언했다. 사용자 질문과 가장 관련성 높은 문서를 정확히 찾아내는 검색 역량이 강력한 생성형 AI 코파일럿을 구현하는 핵심이라는 설명이다.

허니웰, 생성형 AI로 전사 프로세스 혁신

다국적 복합기업 허니웰(Honeywell)은 생성형 AI를 활용해 전사 업무 프로세스를 간소화하고 직원의 행정 업무를 줄이고 있다.

항공우주, 빌딩 자동화, 산업 자동화, 에너지 및 지속가능성 솔루션 분야에서 사업을 전개하는 포춘 500대 기업 허니웰은 마이크로소프트(MS) 365 코파일럿을 활용해 콘텐츠를 통합·요약하고 있다. 또한 깃허브 코파일럿으로 코드 생성과 소프트웨어 현대화를 추진하고 있으며, 세일즈포스와 SAP를 연동한 MS 365 코파일럿을 영업 및 재무 부문에 시험 적용 중이다.

허니웰 수석부사장이자 최고디지털기술책임자(CDTO)인 실라 조던은 “생성형 AI는 우리의 일과 삶, 여가 방식을 근본적으로 바꿀 파괴적 기술”이라고 평가했다.

조던은 생성형 AI 성공의 핵심으로 데이터 전략을 꼽았다. 조던은 “데이터 전략 없이 생성형 AI 전략을 세울 수는 없다”라며 “데이터가 완벽하지는 않지만, 이미 데이터 기반 인사이트로 회사를 운영하고 있다. 이제 그 위에 생성형 AI를 더해 새로운 지식과 인사이트, 기회를 창출할 수 있다”라고 전했다.

앨리파이낸셜, 3대 원칙으로 생성형 AI 정착

은행 지주회사 앨리파이낸셜(Ally Financial)은 통화 요약과 마케팅이라는 두 가지 활용 사례로 생성형 AI 도입을 시작했다.

통화 요약 기능은 고객 관리 및 경험 조직을 지원하기 위해 개발됐다. 마이크로소프트 애저와 애저 오픈AI 서비스를 활용해 콜센터 상담원이 처리한 각 통화에 대한 상세 문서를 자동으로 생성한다. 매주 수만 건에 이르는 고객 서비스 통화 내용을 실시간으로 요약해 제공한다.

마케팅 부문은 사내 AI 통합 플랫폼 ‘앨리.ai(Ally.ai)’의 대규모언어모델(LLM) 채팅 및 프롬프트 기능을 활용해 창의적 캠페인 제작을 지원한다. 회사 측에 따르면 조사, 초안 작성, 네이밍 등 초기 단계 업무를 중심으로 캠페인 및 콘텐츠 제작 시간을 최대 3주까지 단축했다. AI를 활용하지 않은 기존 프로세스와 비교해 평균 34%의 시간 절감 효과를 거뒀다.

두 사례 모두 앨리.ai와 생성형 AI 플레이북을 기반으로 운영된다. 이를 통해 엄격한 규제를 받는 금융 환경에서도 보안과 거버넌스를 유지하면서 생성형 AI를 도입할 수 있도록 했다.

앨리 최고정보·데이터·디지털책임자 사티시 무투크리슈난은 “업계 선도 기업으로 평가받고 조기에 생성형 AI를 도입했다는 인정을 받을 수는 있겠지만, 작은 실수 하나가 지금까지의 진전을 모두 무력화할 수 있다는 점을 처음부터 분명히 인식했다”라며 “그런 상황을 피하기 위해 철저한 보호 장치가 필요했다”라고 밝혔다.

무투크리슈난은 생성형 AI 도입 시 세 가지 원칙을 제시했다. 첫째, 목적이 분명한 영역에 집중 투자하고 단계적으로 구축할 것. 둘째, 조직 전체를 하나로 모으기 위해 가치를 입증한다는 목표 아래 새로운 기술을 실험할 용기를 가질 것. 셋째, 전사 구성원을 교육할 수 있는 인내와 숙고를 갖출 것이다.

무투크리슈난은 “기술 조직 내부에서만 실험하고 혁신을 추진해서는 안 된다”라며 “기술의 가치를 전사에 공유하고 각 부서의 언어로 설명하며, 교육과 권한 부여를 통해 조직 전체를 함께 이끌어야 한다”라고 말했다.

헨켈, 생성형 AI를 전략적 혁신 도구로 활용

독일 소비재 기업 헨켈(Henkel)은 생성형 AI를 트레이드 프로모션 관리(TPM)와 트레이드 프로모션 최적화(TPO)에 적용하고 있다.

TPM과 TPO는 소비재 산업에서 핵심적인 업무 영역으로, 할인, 공제, 지급 등 유통업체와 함께 진행하는 모든 판촉 활동을 관리하고 최적화하는 과정을 의미한다. 헨켈은 SAP 공동 혁신팀과 협력해 SAP 애널리틱스 클라우드의 ‘저스트 애스크(Just Ask)’ 생성형 AI 기능을 활용한 도구를 구축했다.

헨켈 최고디지털정보책임자(CDIO) 마이클 닐레스는 “복잡하게 여겨졌던 트레이드 프로모션 업무가 주요 고객 담당자에게 훨씬 직관적인 형태로 제공되고 있다”라며 “고객 담당자나 영업 담당자가 판촉 데이터를 확인하면 AI가 의미 있는 인사이트를 제시한다. 이는 기존 전통적 머신러닝으로는 구현하기 어려웠던 수준”이라고 설명했다. 이어 “생성형 AI 도입 이후에는 데이터 과학 박사 학위가 없는 인력도 고도화된 AI 역량을 폭넓게 활용할 수 있게 됐다”라고 전했다.

이제 고객 담당자는 유통업체와의 미팅에서 캠페인 기간 중 적용할 적정 할인율을 논의할 때 자연어로 도구를 활용해 다양한 시나리오를 실시간으로 탐색할 수 있다. 과거에는 수개월이 걸리던 판촉 계획 수립이 이제는 다음 날 바로 공유할 수 있는 수준으로 단축됐다.

닐레스는 생성형 AI의 잠재력을 극대화하려면 자사 비즈니스에 특화된 수직형 대규모언어모델(LLM)을 구축하는 방안을 검토해야 한다고 조언했다. 닐레스는 “도메인에 특화된 새로운 수직형 LLM, 더 나아가 마이크로 수직형 모델도 등장할 것으로 본다”라며 “적합한 영역에 맞는 LLM을 확보하는 것은 큰 경쟁 우위가 될 것이며, 이를 준비하지 않으면 경쟁사에 의해 위협받을 수 있다”라고 밝혔다.
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