30분 걸리던 업무가 1분으로 줄어들고, 며칠 소요되던 보고서가 실시간으로 완성된다. 한국 기업들이 마이크로소프트 인공지능(AI) 솔루션으로 만들어낸 결과다.
마이크로소프트는 최근 ‘마이크로소프트 AI 트랜스포메이션 위크(MS AI Transformation Week)를 열고 한국 기업들이 자사 솔루션으로 AI 전환을 이룬 사례를 공개했다. SK이노베이션은 애저 기반 AI 플랫폼으로 주요 프로세스 처리 시간을 최대 97% 단축했고, 이마트는 마이크로소프트365 코파일럿을 활용해 보고서 작성 시간을 50% 줄였다. KT는 시민 개발자 주도로 184개 AI 과제를 발굴했으며, LG전자는 자체 개발한 찾다(CHATDA) 플랫폼으로 1800만 대 사물인터넷(IoT) 데이터를 실시간 분석하고 있다.
이번에 공개된 내용은 현업 주도형 개발과 기존 마이크로소프트365 환경과의 연계, 단계적 확산 전략이 핵심 성공 요인으로 작용했음을 보여주는 사례로 꼽힌다.
◇ SK이노베이션, 정유·석유화학 공정에 AI 결합
SK이노베이션은 마이크로소프트 애저 기반 생성형 AI 플랫폼과 ML옵스 체계를 구축해 정유·석유화학 업계 특성에 맞춘 공정 운영 체계를 마련했다. 이정훈 데이터 플랫폼 팀장에 따르면 센서 데이터 분석 및 차트화 작업이 기존 30~60분에서 12분으로 단축됐다.
회사는 단순 반복 업무 자동화를 넘어 의사결정과 실행까지 포함하는 에이전틱AI(Agentic AI) 체계로 전환했다. 검색증강생성(RAG), 자동RAG, 에이전트플로우(Agent Flow), 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버 등을 운영하며, 현업 사용자가 파워오토메이트(Power Automate), 애저 오픈AI, 팀즈(Teams)를 활용해 직접 AI 기반 워크플로우를 설계할 수 있다.
현장 직원이 노코드/로우코드(No/Low-code) 도구로 AI 에이전트를 직접 개발·운영하는 체계를 도입한 점도 특징이다. SK이노베이션 측은 이를 통해 “실시간 피드백과 반복 개선을 통해 조직 전반에 AI 혁신 문화가 확산되고 있다”고 밝혔다. 또 “설비 예지정비, 에너지 절감, 품질·안전 관리 등 핵심 업무의 효율성과 생산성이 대폭 향상됐다”고 했다.
◇ 이마트, 유통업계 특화 AI 활용
이마트는 마이크로소프트365, 팀즈, 파워플랫폼(Power Platform), 코파일럿을 결합해 현업 주도의 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정 체계를 구축했다. 신주철 IT 담당 아키텍처 & 인프라팀 CP는 “기존 마이크로소프트365 환경 덕분에 코파일럿 도입이 자연스럽게 이뤄졌다”고 설명했다.
농산물·축산물 시세, 기상 데이터 등 외부 공공 데이터와 내부 전사자원관리시스템(ERP)·매출 데이터를 결합한 실시간 분석이 가능해졌다. 기존 수일이 걸리던 리포트 생성이 실시간으로 처리되며 경영진의 의사결정 속도가 향상됐다.
인사부서 자주묻는질문(FAQ) 챗봇, 회의록 자동 생성, 보고서 초안 작성 자동화 등 현업에서 직접 설계한 AI 에이전트를 활용하고 있다. 엑셀과 코파일럿 연동으로 매출 및 재고 보고서 자동 요약 기능도 구현했다. 고객 리뷰, 소셜네트워크서비스(SNS), 고객의소리(VOC) 데이터를 AI가 분석해 소비자 트렌드를 도출하고, 이를 기반으로 코파일럿이 신상품 기획 아이디어와 마케팅 메시지를 제안한다.
이마트 측에 따르면, 보고서 작성 시간은 약 50% 단축됐다. 또 주간 경영회의 준비 시간 역시 30%가량 줄어들며 전반적인 업무 효율성이 높아졌다.
◇ KT, 전사적 AI 문화 확산
KT는 우수성센터(AX CoE, Center of Excellence) 조직을 중심으로 ‘AI 에이전트 발굴(Agent Discovery) 프로그램’을 운영하고 있다. 비개발자도 아이디어 발굴, 에이전트 제작, 적용이 가능한 3단계 체계로 설계됐다.
마이크로소프트 파워플랫폼과 코파일럿스튜디오(Copilot Studio)를 활용해 현재까지 시민 개발자 주도로 184건, IT 시스템 기반으로 36건의 AI 에이전트가 개발됐다. 이 중 40여 개가 실제 업무에 적용되어 전사에 확산하고 있다.
대표적인 활용 사례로는 K지존상품지식 에이전트가 있다. KT 전사 상품 정보를 신속하게 검색할 수 있도록 지원한다. 토탈영업가이드 에이전트는 선배 직원의 실무 노하우와 프로모션 정책을 영업 직원에게 제공해 주니어 직원의 업무 역량 강화를 돕고 있다. 코바스(COVAS) 에이전트는 개통 및 애프터서비스(A/S) 기사들에게 현장 장애 상황 대응 가이드를 제공한다.
문서 중앙화와 보안 체계 강화를 위해 원드라이브(OneDrive) 필수 정책, 애저정보보호(AIP) 기반 문서 자동 분류 및 등급별 보안 정책을 도입했다. 정보 검색 및 반복 업무 처리 시간이 대폭 단축되었고, 전사 협업 도구의 정착과 함께 사일로 현상이 완화되며 AI 기반의 새로운 일 방식 문화가 조직 전반에 확산하고 있다.
◇ LG전자, 대용량 IoT 데이터 AI 분석
LG전자 홈앤솔루션(HS)본부는 1800만 대 이상의 IoT 기기에서 하루 평균 2테라바이트(TB) 이상 생성되는 데이터를 활용하기 위해 마이크로소프트 애저, 애저 오픈AI, AI 파운드리(Foundry), 패브릭(Fabric) 기반의 기업형 데이터 분석 AI 플랫폼 ‘찾다(CHATDA)’를 자체 개발했다.
초기 룰기반에이전트(Rule-based Agent) 방식에서 GPT-4 기반 에이전틱AI 구조로 발전했다. 질문 분류, 코드 자동 생성, 답변 출력으로 이어지는 자동 분석 프로세스를 구현해 응답 속도와 기능을 대폭 개선했다. 초기 평균 80초 걸리던 응답이 현재는 실시간 처리가 가능해졌다.
현업 사용자가 텍스트투에스큐엘(Text-to-SQL) 및 파이썬(Python) 실행 기능으로 직접 데이터 분석을 수행할 수 있다. 고객의소리 데이터 자동 분류·요약, 반복 보고서 자동 생성이 가능하며, 사내 문서, 연구개발(R&D) 보고서, 기술 매뉴얼 등 비정형 데이터 검색과 질의응답 기능도 제공한다.
개인정보나 민감한 IoT 기기 데이터를 직접 처리하지 않고 메타데이터 기반 구조로 데이터를 분석한다. 데이터 소유권과 거버넌스를 명확히 해 신뢰성을 확보했다. LG전자 측은 “반복적인 데이터 전처리와 리포트 작성 업무가 자동화되면서 분석소요 시간이 대폭 단축됐다”며 “실시간 대용량 데이터 분석과 자동 인사이트 제공을 통해 의사결정 속도와 정확도가 향상됐다”고 밝혔다.