사내 생성형 AI ‘동원GPT’가 여는 업무 혁신의 본질과 한계

동원그룹이 자체 개발한 생성형 AI 솔루션 ‘동원GPT’가 본격적으로 사내 전 업무 영역에 도입됐다. 이번 프로젝트의 핵심은 단순 반복적 자료 입력을 넘어, 인사·총무·재무·마케팅 등 다양한 사무 프로세스에서 생성형 인공지능의 기계 학습, 자연어 처리 능력을 실질적으로 가동해 효율성을 극대화하는 데 있다. 특히 동원GPT는 최신의 대규모 언어모델(LLM)을 근간으로, 그래픽 생성과 문서 자동 작성부터 데이터 요약, 주요 문서 요점 추출, 이메일 자동 생성, 내부 규정 질의응답 등 지능형 지원 기능을 내장했다. 이러한 기술적 도입은 동원그룹 내에서 이미 파일럿 프로젝트를 통해 검증됐으며, 실제로 다양한 부서에서 “업무 시간을 획기적으로 줄였다”는 평가가 나오고 있다.

사내 환경의 생성형 AI 도입은 단순히 개방형 LLM을 접목한 사내용 챗봇 수준을 넘어선다. 동원그룹은 자체 데이터와 업무 시나리오에 최적화된 프롬프트 엔지니어링, 업무 연동 커스터마이즈, 내부 보안 기준을 반영하였다. 예를 들어, BERT 기반 자연어 질의 응답에 덧붙여 내부 ERP(전사적 자원관리), Groupware, 사내 문서관리시스템과 실시간 연동되어 문서 생성·검색·보고서 자동 작성 등 실제 활용 빈도가 높은 영역부터 자동화를 시도했다. 실제 마케팅/영업 부서에서는 보고서 초안 생성 및 마케팅 카피 제작, 재무팀에서는 전월 재무 데이터 분석 결과 요약 자동화, 인사팀은 내규 FAQ 자동화가 이미 시작됐다.

이른바 업무 혁신은 AI가 ‘업무의 사소한 영역’까지 침투할 때 구현된다. 동원GPT에 탑재된 LLM은 GPT-4 기반에 한국어 업무 특화 튜닝이 가미됐으며, 처방적 분석(Descriptive & Prescriptive Analysis), 실시간 문서 표준화, 보안 데이터 처리 등 실사례 중심으로 설계됐다. 언어 모델의 원리는 대규모 사내 데이터셋에 대한 사전학습과 피드백 루프, 사용자 맥락 반영 등이다. 이를 위해 동원은 데이터 거버넌스 체계를 강화, 민감 데이터 자동 비식별 처리와 접근 제어를 시스템적 수준으로 끌어올려 국내 주요 그룹사 도입 사례보다 한발 앞서간다는 평가를 받고 있다.

국내외 주요 대기업의 AI 도입 움직임과 비교해 볼 때 동원그룹의 전략은 ‘사내 업무의 전방위 데이터화’에 방점이 있다. 이미 삼성전자, LG, SK, 현대차 등에서 내부 업무 프로세스 자동화용 AI 솔루션 개발이 진행 중이지만, 동원GPT는 오픈AI 등 외부 LLM 서비스 사용의 한계(보안·내부 데이터 노출)에 대한 우려를 불식시키려는 접근 때문이다. 실제 해외 글로벌 기업(구글, 마이크로소프트, JPMorgan, PwC 등)도 사내 프라이빗 LLM 도입 비율을 2025년까지 전체 업무용 AI 중 절반 이상으로 높일 계획이다. 최근 PwC와 가트너 리포트에 따르면, 독자적 생성AI 시스템이 미래 디지털 업무 환경의 ‘표준’으로 자리 잡을 가능성이 크다.

기술의 한계 역시 명확하다. 생성형 AI의 자동화가 반복 업무나 정형화된 데이터 처리에는 탁월하나, 창의성이 요구되는 판단/의사결정(DQ, Decision Quality)에는 아직 인간의 통제와 교차 확인이 필수적이다. 게다가 ChatGPT 류 LLM은 때때로 ‘환각(허위 출력)’ 문제, 최신 사내 정보 미반영, 내부 고유어 처리 미비 문제에서 한계를 보인다. 동원GPT가 이 점을 어떻게 극복하느냐가 성공의 분기점이다. 동원은 이 과정에서 ‘인간-AI 협업’ 체계, 사내 피드백 기반 분기별 업데이트, 직원 대상 AI 활용 교육을 세트로 묶었다. 계열사/부문별 맞춤형 피드백을 활용, AI의 실제 활용성과 오류 발생율까지 실시간 모니터링 중이다.

한국 기업 생태계 차원에서 이번 사례는 중소·중견기업(SMB)에도 시사점을 준다. 독자 구축형 LLM 솔루션은 초기 비용(서버 인프라, 모델 커스터마이즈, 기술 인력 등)은 높으나, 장기적으로 자체 데이터 축적, 업무 흐름 맞춤 AI 튜닝, 내부 노하우 축적 등 측면에서 오픈형 AI 플랫폼 대비 경쟁우위 확보가 가능하다. 정부도 2026년까지 ‘산업별 생성형 AI 실증사업’을 중점 지원함에 따라, 국내 제조업, 금융, 유통 분야에 맞는 업무 특화 LLM 개발/확산이 가속화될 전망이다.

즉, 동원GPT 도입 사례는 AI가 ‘직원과 조직의 실질적 도구’로 작동할 때 업무 혁신이 실제 성과로 이어질 수 있음을 보여준다. 데이터 보안, 업무 맥락 반영, 사용자 친화 인터페이스 등 산업별 커스터마이즈 역량이 핵심이 될 것이다. 단, 생성형 AI의 도입이 일자리 구조 변화, 직무 재설계(업무 재분배 등), 신규 업무 리터러시 등 ‘일하는 방식’ 자체를 근본적으로 바꾼다는 점에서 신중한 조직 문화 혁신, 고용 정책의 동시 기획 또한 병행되어야 하겠다.

AI는 결국 ‘누가 더 빠르고 정확하게 사람과 조직의 맥락에 맞춰 활용하느냐’의 경쟁으로 귀결된다. 이날부터 동원 내부에서는 AI와 사람이 실전에서 협력하는 조직의 경쟁력이 중장기 산업 전략의 미래를 결정짓게 된다. 전문성, 유연성, 그리고 실질 적용을 포괄하는 ‘사내형 LLM’의 장단점 분석과 함께, 향후 AI 인재 양성 및 조직문화 혁신의 방향성에 대한 지속적 관찰이 필요하다.

— 이도현 ([email protected])