생성형 AI, 이제는 유즈케이스로 증명해야 할 때

지난 1~2년간 많은 기업들이 생성형 AI를 조직에 도입하기 위해 기초 리터러시 교육과 도구 활용법 중심의 실습을 진행해 왔습니다. 그러나 이제 단순한 학습 단계는 지나, 실제 업무에서 성과를 만들어 내는 ‘유즈케이스’ 중심의 전환이 절실해지고 있습니다. 현업 부서가 주도적으로 문제를 정의하고, 생성형 AI를 활용한 해결책을 설계하며, 조직 내 생산성을 실질적으로 높이는 사례를 만들어내야 할 시점입니다.

생성형 AI를 도입하여 생산성을 높일 수 있는 여지가 많지 않아 보이는 분야에서도, AI는 반복 업무를 줄이고 협업을 돕는 실용적인 도구로 활용될 수 있습니다. 이번 글에서는 화학기업 실무자들이 직접 정의하고 구현한 다섯 가지 생성형 AI 활용 사례를 소개합니다. 반복적이고 비효율적인 업무를 개선하고, 구성원 간 협업 효율을 높이며, 조직 차원의 인사이트 확보에 기여한 사례들입니다.

각 사례는 문제 인식부터 AI 적용 방식, 그리고 측정 가능한 성과까지 단계적으로 정리되어 있어, 유사한 과제를 가진 HRD 담당자들이 AI 활용 교육 이후 어떤 방향으로 실무 전환을 유도해야 하는지에 대한 실질적인 인사이트를 제공할 것입니다.

사례 1: 연구용품 구매 자동화 – 재고파악 및 관리 시스템 구축

❌ 문제 상황
수백 가지 연구용품의 재고를 수작업으로 확인하며 발주하는 과정은 비효율적이고 오류 가능성도 높았습니다.

✅ AI 적용
연구소용 구매 데이터를 자동 분류하고, 소진 예상 시점에 맞춰 담당자에게 메일로 알림을 보내는 자동화 시스템을 구축했습니다.

💡 성과
월 30시간, 연 360시간(약 9주 분량)의 업무 시간을 절감했습니다.

사례 2: Instrument 검색 프로그램 개발 및 팀 전파

❌ 문제 상황
다양한 양식의 Instrument Data Sheet에서 원하는 정보를 찾기 위해 수십 분을 소요하는 비효율이 반복되었습니다.

✅ AI 적용
Python과 생성형 AI를 활용해 파일 내 데이터를 인덱싱하고 검색할 수 있는 GUI 프로그램을 개발, 팀 내 공유 가능한 실행 파일(EXE)로 배포했습니다.

💡 성과
검색 시간이 초 단위로 줄었고, 프로그램을 팀 전체로 확산시켜 조직 전체의 생산성을 높였습니다.

사례 3: SAP 판매관리비 결산 자동화

❌ 문제 상황
SAP 환경에서 결산 프로세스를 수작업으로 반복 처리해야 해 업무 효율이 낮고 오류 가능성도 높았습니다.

✅ AI 적용
SAP GUI 스크립트를 VBA로 자동화하여 결산 전 단계를 버튼 클릭 한 번으로 처리할 수 있도록 구현했습니다.

💡 성과
월 1시간 이상 업무 시간 절감과 함께 결산 정확도와 안정성이 향상되었습니다.

사례 4: 인사규정 통합 챗봇 구축

❌ 문제 상황
인사 담당자가 반복적으로 유사한 규정 문의에 응답해야 하는 비효율이 지속되었습니다.

✅ AI 적용
인사규정 기반의 내부용 챗봇을 구축해, 직원이 시간과 장소에 구애받지 않고 규정을 즉시 확인할 수 있도록 했습니다.

💡 성과
반복 문의 대응 시간 절감과 담당자의 업무 스트레스 완화, 정보 접근성 향상이 이루어졌습니다.

사례 5: 영문 PDF 번역 자동화 챗봇 도입

❌ 문제 상황
매주 글로벌 보고서를 수작업으로 번역하고 요약하는 작업이 많은 시간을 차지했습니다.

✅ AI 적용
PDF 내 텍스트와 표를 자동 추출하고 맞춤형 번역과 비교 분석 기능까지 지원하는 챗봇을 개발했습니다.

💡 성과
주간 2시간, 연간 104시간(약 2.6주)의 업무 시간이 절감되었습니다.

화학기업 실무자들이 만들어낸 다섯 가지 생성형 AI 유즈케이스는 단순한 기술 적용을 넘어, 현업의 문제를 해결하고 조직 전체의 생산성을 끌어올린 실질적인 변화의 시작점입니다. 이 사례들이 특별한 이유는, 실무자가 주도적으로 문제를 정의하고, 직접 도구를 활용해 해결책을 만들어냈다는 점에 있습니다.

이제 기업 내 생성형 AI 교육은 단순한 스킬 전달에 머물러서는 안 됩니다. 중요한 것은 교육 이후 구성원이 실제로 자신의 업무에 AI를 어떻게 적용할 수 있을지를 고민하고, 작지만 구체적인 유즈케이스를 도출해내는 실행력입니다. 특히 HRD 담당자는 교육 이후의 ‘활용 단계’를 체계적으로 설계해야 하며, 현업 부서가 AI를 통해 문제를 스스로 해결해 나갈 수 있도록 지속적인 지원이 필요합니다.

생성형 AI의 조직 내 정착은 결국, 실무자들의 손에서 시작됩니다. 단 하나의 작은 유즈케이스라도 만들어내는 경험이 쌓일 때, 그것이 조직의 경쟁력으로 이어집니다.