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여러 기업이 일하는 방식을 바꾸기 위해 업무 환경에 AI를 적용하기 위한 노력을 가속하고 있다. 이러한 적용이 제대로 이뤄지려면 현업 구성원들의 이해와 참여를 이끄는 것이 무엇보다 중요하다. 이와 관련해 일하는 방식에 AI를 도입하는 국내 기업들의 적용 분야별 사례를 알아보고, 성공적인 AI 도입을 위한 라운드 테이블은 어떻게 만들고, HR담당자가 조직문화 관점에서 고려해야 할 요소들이 무엇인지 살펴봤다.
.jpg) 일하는 방식에 AI를 도입하는 국내 기업들 많은 국내 기업들이 AI를 적용해 고객 서비스 자동화, 생산 및 공급망 최적화, 마케팅 및 소비자 행동 분석, 금융 분석 및 위험 관리, 인사 관리 개선과 직원 역량 강화 등 다양한 영역에서 일하는 방식을 변화시키고 있다. 고객 서비스 자동화 분야 다양한 기업들이 인공지능 기술을 활용해 고객 서비스를 자동화하고 있으며, 이를 통해 고객의 만족도를 높이고, 기업의 경쟁력을 강화한다. LG전자의 '엘지니LG Genie', 삼성전자의 '삼성커넥트Samsung Connect', 네이버의 '네이버 챗봇', 카카오의 '카카오 챗봇' 등 자사형 인공지능 챗봇을 이용해 고객의 문의에 대한 답변과 고객의 요구에 따른 제품 추천, 구매 상담, 제품 사용 방법, 문제 해결 방법 등 다양하게 고객 서비스를 자동화하고 있다. 생산 및 공급망 최적화 분야 제조업에서는 AI를 이용해 생산 공정을 최적화하고, 공급망 관리에서 수요 예측, 재고 관리 등에 AI를 활용해 효율성을 높이고 있다. AI 기술을 통해 생산성을 향상시키고, 변화하는 시장 수요에 더 빠르고 유연하게 대응하고 있다. 현대자동차는 생산 라인에서 로봇과 AI 기술을 통합해 자동차 조립 과정의 정확도와 효율성을 향상시키고 있다. 또한 AI를 활용해 부품 공급과 재고 관리를 최적화해 공급망 효율을 높이고 있다. 로봇은 용접, 도색, 조립 등의 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있으며, 인공지능 시스템은 품질 관리와 예측 유지 보수에 활용되어 생산성을 높이고 있다. 마케팅 및 소비자 행동 분석 분야 소비자 행동을 분석하고 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 AI 기술은 온라인 쇼핑몰과 같은 전자상거래 분야에서 고객의 구매 패턴을 분석해 맞춤형 추천을 제공하고 있다. 쿠팡은 AI를 통해 고급 데이터 및 고객의 구매 이력과 검색 패턴을 분석하고, 개인화된 추천을 제공해 고객의 쇼핑 경험을 향상함으로써 구매 전환율을 높이고 있다. 네이버 쇼핑은 AI를 사용해 사용자의 검색 행위와 클릭 패턴을 분석해 맞춤형 상품을 추천하고, 사용자의 쇼핑 경험을 개인화하며, 더 관련성 높은 제품을 제안해 판매를 증진시키는 전략을 구현하고 있다. 금융 분석 및 위험 관리 분야 금융 기관에서는 AI를 사용해 금융 서비스를 혁신하고 신용 평가, 투자 분석, 위험 관리 등을 효율적으로 수행하고 있다. AI는 대규모 데이터를 신속하게 분석해 보다 정확한 예측을 가능하게 하므로, AI 기술을 통해 금융 서비스의 효율성과 정확성을 높이고, 이를 통해 금융 서비스의 질을 개선하며, 고객 만족도를 제고하고 있다. AI의 도입은 또한 금융 기관들이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 리스크를 효과적으로 관리하게 해주는 중요한 역할을 하고 있다. 신한은행에서는 AI를 이용해 고객의 신용도를 평가하는 모델을 개발했고, 고객의 금융 거래 데이터와 외부 데이터를 종합적으로 분석해 개인의 신용 리스크를 평가한다. 또, 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 통해 신용 평가 및 대출 승인 프로세스를 자동화해 처리 시간을 단축하고 오류를 줄이고 있다. 삼성생명에서는 AI를 활용해 보험 리스크를 관리하고 있다. 이는 고객의 보험 가입 데이터와 건강 데이터를 분석해 보험금 청구 리스크를 예측하고, 보험 상품을 고객에게 맞춤화해 제공하는 데 활용된다. 인사 관리 및 직원 교육 분야 AI 기반 분석 도구를 사용해 자신의 사고방식 및 성격을 평가하고 직원 교육에 필요한 영역, 동기 부여 방법, 보상시기 및 그렇지 않은 부분에 대한 계획을 할 수 있다. 뿐만 아니라 과거부터 축적해온 직원의 이력, 업무평가, 근태 등을 바탕으로 앞으로의 성과를 예측하고 인사 관리에 활용함으로써 보다 적합한 포지션에 인원을 배치할 수 있다. 이를 통해 직원의 역량을 최대한 이끌어내고 동기부여를 할 수 있으며 공정하고 효율적인 관리가 가능하다. 이와 함께 AI를 통해 인사 관리의 투명성과 공정성을 확보하고, 맞춤형 교육을 통해 직원들의 역량을 극대화하고 있다. KT는 AI를 통해 직원들의 근무 패턴과 성과를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 교육 프로그램을 제공한다. AI는 직원들의 성향과 업무 스타일을 분석해 적합한 교육 과정을 추천하며, 이를 통해 직원들의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 지원한다. 또, 인력 배치와 부서 이동 시 AI 분석 결과를 반영해 효율성을 극대화하고 있다. KB금융그룹에서는 AI를 활용한 인사 관리 시스템을 도입해 직원들의 출퇴근 시간, 육아, 개인 고충 등을 고려한 맞춤형 인력 배치를 실시한다. 이를 통해 직원들의 업무 만족도와 효율성을 높이고 있으며, AI 기반 성과 분석을 통해 공정한 보상 및 승진 체계를 마련하고 있다. 이처럼 AI는 직원들의 업무 데이터를 분석해 향후 성과를 예측하고, 이를 인사평가에 반영함으로써 보다 객관적이고 공정한 평가를 가능하게 하고 있다. ... 중략 ... |
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前, 현대모비스 인재개발실장
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