2025년 생성형 AI 도입 트렌드: 국내 기업 생성형 AI 도입 사례
2024년부터 본격화된 AI 열풍이 어느덧 폭발적인 양상을 띠고 있습니다. 업계에서 가장 주목받는 분야 중 하나가 바로 생성형 AI(Generative AI)인데요. 단순히 텍스트를 인식하고 답변해주는 수준을 넘어, 이미지, 영상, 코딩까지 스스로 “창작”해내는 능력을 갖춘 것이 특징입니다.
김난도 교수가 ‘트렌드 코리아 2025’에서 소개한 2024년 흐름으로 분석했던 초효율주의에 "업무 효율화"를 강조한 것도 이와 무관하지 않습니다. 2024년에 접어들면서부터 AI를 통해 업무 생산성을 높이려는 움직임이 기업과 개인 모두에서 활발하게 이어졌습니다.
출처: 트렌드 코리아
어느 기업이든 비용과 시간을 효율적으로 쓰고자 하는 니즈가 커지고 있는데, 그동안 자동화로만 해결할 수 없었던 부분을 생성형 AI가 획기적으로 개선할 수 있기 때문이죠.
2024년은 생성형 AI가 기업들 사이에서 본격적으로 도입되기 시작한 해였습니다. 조사기관 한국IDC가 지난 10월에 공개한 ‘국내 생성형 AI 업무 적용 사례 연구(Generative AI Use Cases: Adoption and Priorities in Korea)’ 보고서에 따르면, 전 세계 기업들의 생성형 AI 사용률은 이전 55% 수준에서 올해 75%로 뛰어올랐습니다.
출처: IDC APAC AI Survey 2024
한국은 기업의 72%가 이미 생성형 AI를 실제 업무에서 활용하고 있으며, 이는 아시아·태평양 평균인 59.5% 보다 높은 수치로 앞서가고 있습니다.
특히 국내 조직의 78%가 생성형 AI 도입 후 직원 생산성이 개선되었다고 답변하며, 이 기술이 실제 업무에 미치는 긍정적인 영향을 실감하고 있는 것으로 나타났습니다.
이처럼 생성형 AI의 발전은 기업의 업무 방식을 완전히 재편하고 있습니다. 이제 AI는 단순히 데이터를 정리하거나 반복적인 작업을 대신 처리하는 수준을 넘어, 문서를 작성하고 복잡한 데이터를 분석하며, 창의적인 아이디어까지 제안하는 “진짜 동료” 역할을 하고 있습니다.
특히, 한국 조직의 47.2%는 2024년에 10개 이상의 생성형 AI 활용 사례를 도입할 계획이며, 2025년에는 48%가 50개 이상의 AI 사례를 운영하겠다고 응답한 점에서, 앞으로의 AI 도입 속도가 더욱 빨라질 것을 예고하고 있습니다.
2025년에는 국내 기업의 48%가 50개 이상의 생성형 AI 사례를 동시에 운영하겠다는 계획을 밝힐 만큼, 우리는 이미 “AI 업무혁신”이라는 거대한 흐름에 올라탄 상태입니다.
국내 주요 기업들은 생성형 AI 도입 어떻게 했을까?
생성형 AI는 이제 대기업부터 공공기관까지, 산업 전반에서 널리 활용되고 있습니다.
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LS그룹: ‘LSGPT’로 디지털 전환 가속화
LS그룹은 자체 AI 플랫폼인 ‘LSGPT’를 통해 업무 효율을 극대화하고 있습니다. 구자은 LS그룹 회장은 2024년 9월 ‘LS 퓨처 데이’에서 “LSGPT를 활용해 효율적인 업무 프로세스를 만들고, 이해관계자와의 협력을 강화하며, 차별화된 제품과 서비스를 개발해야 한다”고 강조했습니다. 이렇게 탄생한 LSGPT는 그룹 차원의 디지털 전환과 ‘비전 2030’을 실현하기 위한 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. -
삼성전자: ‘삼성 가우스’로 보안과 생산성 동시 해결
삼성전자는 사내 보안 문제를 우려해 오픈AI 대신 독자적인 생성형 AI 모델인 ‘삼성 가우스’를 2024년 말부터 내부 업무에 활용하기 시작했습니다. 텍스트, 코드, 이미지 등 3가지 모델을 제공하며, 직원들은 메일 작성 보조, 논문 요약, 다국어 번역, 코딩 지원 등 다양한 업무에서 가우스를 활용해 효율을 높이고 있습니다. 지난해 초 ‘챗GPT’ 사용을 제한했던 삼성전자는, 이렇게 자체 AI 생태계를 구축함으로써 보안과 생산성이라는 두 마리 토끼를 잡았습니다. -
LG: 방대한 데이터, AI로 코드 자동 생성
LG전자는 내부 직원들이 전문적인 IT 지식 없이도 대규모 데이터를 활용할 수 있도록, SQL 코드를 자동으로 생성해주는 AI 시스템을 마련했습니다. 이를 통해 제품 기획·개발 업무에서 시시각각 쏟아지는 정보를 빠르게 분석할 수 있게 되었고, LG전자는 AI를 바탕으로 데이터 드리븐(Data-driven) 조직문화로 전환하는 데에 속도를 내고 있습니다. 추가로 LG AI연구원은 일찍이 ‘엑사원(Exaone)’이라는 자체 모델을 선보였고, 최근에는 이를 한층 진화시킨 ‘엑사원 2.0’을 공개했습니다.
엑사원은 대화형 플랫폼 ‘엑사원 유니버스’, 신소재 탐색에 특화된 ‘엑사원 디스커버리’, 이미지 생성·편집을 돕는 ‘엑사원 아틀리에’ 등 3개 플랫폼으로 나눠 운영되고 있습니다. LG전자∙LG유플러스∙LG화학 등 계열사에서 폭넓게 적용 중이며, 그룹 전체가 생성형 AI를 기반으로 하는 고도화된 디지털 전환을 추진하고 있습니다. -
KT: 마이크로소프트 365 코파일럿 도입
통신∙미디어 분야를 선도하는 KT는 글로벌 솔루션을 적극 활용하는 사례입니다. KT 임직원들은 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 문서 작업, 데이터 분석, 프레젠테이션 작성 등을 한층 효율적으로 처리하고 있습니다. 이로써 유연한 업무 문화가 확산되고 있으며, MS가 인용한 IDC 보고서에서도 KT 사례가 국내 기업의 AI 혁신 대표 모델로 소개됐습니다. -
포스코홀딩스: 이차전지 RAG 시스템 구축
포스코홀딩스는 세계 이차전지 시장 뉴스를 실시간 분석하고 전문 용어까지 정확히 처리하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 거대한 산업 데이터베이스에 기반해 시장 변화를 즉각 파악하고, 이슈를 추천해주는 연계 시스템까지 구축해 업무 효율을 높이고 있습니다. 보안이 중요한 사내 환경 특성상, P-GPT(Private-GPT) 형태로 내부 직원만 접근 가능하도록 제한해 보안 우려도 해결했습니다. -
한화그룹: 챗봇 AIDA로 법률∙건설 업무 자동화
한화그룹은 지난해 하반기 사내 챗봇 ‘AIDA’를 도입해, 건설 분야에서 하도급법∙중대재해처벌법∙레슨런(프로젝트 개선사항 데이터) 등을 빠르게 검색∙분석할 수 있게 했습니다. 기존에는 유사 업무 관련 자료를 일일이 뒤져야 했지만, AIDA를 통해 챗GPT 기반 답변을 즉시 받아볼 수 있어 직원들의 불필요한 검색 시간이 대폭 줄었습니다. -
동원그룹: ‘동원GPT’로 ERP∙MES 연결
동원그룹은 2024년 4월, GPT-4.0 기반의 자체 플랫폼 ‘동원GPT’를 사내에 도입했습니다. ERP나 MES 등 그룹 업무 시스템과 연동해 서류 자동화와 데이터 분석을 진행하고 있으며, 아이디어 경진대회를 통해 해양 조업 선박의 입출항 신고 자동화, 언론 보도 집계 등 새로운 활용 사례를 적극 발굴 중입니다. 동원그룹은 이를 더욱 확장해, 경영자정보시스템과 연계함으로써 “데이터 중심 기업”을 지향하고 있습니다. -
SK텔레콤: ‘AI 피라미드 전략’과 AI 거버넌스
SK텔레콤은 AI 도입을 넘어, 그룹 전체가 AI를 체계적으로 운영할 수 있도록 ‘AI 거버넌스’를 구축하고 있습니다. AI 인프라, 인공지능 전환(AIX), AI 서비스라는 ‘AI 피라미드 전략’을 발표했으며, 나법카∙나피알 등 사내 AI 직원들을 여러 부서에서 활용 중입니다. 이를 통해 단순 반복 업무를 줄이고, 대내외 보안 이슈도 관리하는 등 글로벌 AI 기업으로 성장하기 위한 기반을 다지는 중입니다. -
현대오토에버: MS 애저 기반 ‘H Chat’으로 개발 효율↑
현대차그룹의 소프트웨어 전문 계열사인 현대오토에버는 마이크로소프트 애저 오픈AI(AOAI)를 활용한 대화형 AI 서비스, ‘H Chat’을 개발했습니다. 소프트웨어(SW) 개발 업무에서 발생하는 오류를 빠르게 찾아내거나 단위 테스트 코드를 자동화함으로써, 개발자들의 시간 절약과 작업 정확도를 모두 높였습니다. 향후 이 솔루션을 그룹 내 여러 IT 부문에 확대 적용할 예정입니다.
이외로 금융 및 공공 분야도 생성형 AI 도입에 속도를 내고 있습니다. 한국은행은 정부 데이터 보안 규정에 맞춰 자체 언어모델을 내부에서 직접 구축해 중요한 정보를 안전하게 관리하고 있으며, 국회도서관은 한국어 전용 소형언어모델(SLM)을 데이터 분석 서비스와 결합해 방대한 의회 기록과 자료 검색을 고도화하고 있습니다. 보안 요구사항이 까다로운 공공부문에서도 생성형 AI를 통해 행정 효율을 높이려는 시도가 본격화되고 있는 셈입니다.
출처: LS그룹, 삼성전자, LG, KT, 포스코홀딩스, 한화그룹, 동원그룹, SK텔레콤, 현대오토에버, 한국은행, 국회도서관
그렇다고 생성형 AI가 특정 산업이나 대기업만의 전유물은 아닙니다. 보안과 확장성을 고려해 자체 언어모델이나 사내 GPT를 직접 구축하는 기업들이 늘어나는 추세죠. 무엇보다도 이 기술이 보여주는 가장 큰 매력은 창의적인 업무 영역까지 지원할 수 있다는 점입니다. 과거 인공지능이 주로 계산이나 패턴 인식처럼 구조화된 분야에 집중했다면, 이제는 보고서 초안 작성, 데이터 분석, 디자인 시안 제작까지 AI가 거뜬히 처리해주고 있습니다.
골드만삭스나 맥킨지 같은 글로벌 컨설팅사도 생성형 AI가 세계 GDP를 7% 향상시키고, 근로자의 작업시간을 최대 70%까지 줄여줄 수 있다고 전망하고 있습니다. 한국IDC 역시 “내년에는 단순 시험 단계를 넘어, 회사 전 부서가 AI를 일상적으로 쓰게 될 것”이라고 전망하고 있습니다.
2025년이 되면, 생성형 AI를 도입하지 않은 기업 이 오히려 드물어질 것이란 얘기입니다.
물론, 아무리 유용한 기술이라 해도 현실적인 문제들은 여전히 존재합니다. 기업마다 보안 이슈가 다르고, 기존 시스템과의 연동 방식도 제각각입니다. 직원들이 AI를 제대로 활용할 수 있도록 교육하고, 업무 프로세스를 재정비하는 노력도 필요합니다. “AI를 도입하겠다”는 선언만으로는 충분치 않고, 기업별 니즈와 데이터 활용 전략을 명확히 설정한 뒤, 이를 뒷받침할 AI 인프라∙거버넌스∙교육 체계를 갖춰야 비로소 실질적인 효율과 혁신을 체감할 수 있습니다.
여기에서 중요한 것은 기업 내부의 시스템, 데이터베이스, 보안 규정, 그리고 직원들의 학습 욕구 등을 종합적으로 고려해야 한다는 점입니다. AI를 잘 활용하려면 임직원들에게 제대로 된 “프롬프트 스킬”을 교육하고, 각 부서의 템플릿이나 데이터셋을 연동하며, 사내 정책에 맞춰 최적화하는 작업이 필수적입니다.
단순 ChatGPT와 같은 일반적인 생성형 AI 서비스와 같은 경우에는 사용하는 기업이 속해있는 산업이나 전문성 같은 것들이 부족한 상태입니다. 앞으로 다가올 2025년, 생성형 AI를 어떻게 우리 기업에 맞게 도입을 할 것인가? 에 대해 고민을 해야할 것입니다.
최근 국내 유명 디자인 컨설팅 기업 플러스엑스는 코르카와 함께 업무용 AI, 생성형 AI 을 도입해 업무에서 어떤 변화가 있었는지 사례를 블로그 글로도 공개했습니다.
출처: 브런치스토리 by 플러스엑스
플러스엑스의 실사용 경험이 궁금하시다면, 플러스엑스의 브런치 글, 후속 사례도 함께 읽어보세요. 실제 사용 경험이 생생하게 담겨 있어, AI 도입을 고민하는 분들께 많은 인사이트를 줄 수 있을 것 입니다.
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#01 플러스엑스가 업무용 AI를 만든다면?
#02 플러스엑스가 업무용 AI를 만든다면?
출처: 브런치스토리 by 플러스엑스
참고자료
생성형 AI 솔루션에 관심있는 기업 담당자님들 [기업용 도입 상담하기] 통해 남겨주시면, 자세한 안내 드리도록 하겠습니다.
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