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[IT뉴스]한화오션 "AI 성과, 사용률 아닌 일하는 방식 변화로 본다"

온카뱅크관리자

2026-09-30 14:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 경진대회로 에이전트 경진대회로 총무 AI 에이전트 발굴, 연 1만3000시간 절감 기대 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)한화오션이 사내 인공지능(AI) 에이전트 경진대회에서 발굴한 현업 활용 사례를 바탕으로 인공지능(AI)을 전사로 확산하고 있다. 
 AI 이용자 수를 늘리는 데 그치지 않고, 반복 업무와 의사소통 단계를 줄여 업무 프로세스 자체를 바꾸겠다는 구상이다.
 김은지 한화오션 책임은 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 "AI 확산의 최종 목적은 AI 사용률 자체를 높이는 것이 아니라 AI를 통해 실제 일하는 방식을 바꾸는 데 있어야 한다"고 밝혔다.
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 <img alt="김은지 한화오션 책임(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930145603007flin.png" data-org-width="640" dmcf-mid="xGUvnk71ka" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930145603007flin.png" width="658">
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 김은지 한화오션 책임(사진=지디넷코리아)
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 한화오션은 사내 '에브리데이 AI 챌린지'를 통해 현업 중심의 AI 에이전트 활용 사례를 발굴하고 있다. 김 책임은 수상 사례 가운데 하나로 총무 업무 지원 에이전트를 소개했다.
 기존에는 임직원이 총무 업무를 처리하려면 먼저 담당자를 찾아야 했고, 문의한 사람이 해당 업무를 맡고 있지 않으면 다시 다른 담당자를 확인해야 했다. 관련 매뉴얼을 찾거나 추가로 문의하는 과정도 반복됐다. 총무 업무 지원 에이전트는 사용자가 담당자와 매뉴얼을 일일이 찾는 대신 필요한 내용을 바로 질문하면 관련 정보와 업무 처리 방향을 안내한다.
 한화오션은 이 에이전트로 반복적인 확인과 문의를 줄여 연간 약 1만3000시간의 업무 시간을 절감할 수 있을 것으로 추산했다. 김 책임은 "중요하게 본 것은 에이전트 도입 뒤 프로세스가 어떻게 달라졌는지"라며 "기존에는 담당자를 찾고 문의하는 여러 단계가 필요했지만, 이제는 하나의 접점에서 업무를 시작할 수 있게 됐다"고 설명했다.
 AI 도입 성과를 평가하는 기준도 바꾸고 있다. 이용자 수와 사용률은 기본 지표지만, 이것만으로는 실제 업무 성과를 충분히 설명하기 어렵다는 판단이다. 한화오션은 반복 논의가 몇 차례 줄었는지, 기존 업무 단계가 얼마나 축소됐는지 등 프로세스 변화에 주목하고 있다.
 김 책임은 "사용률도 중요한 지표지만, 많은 사람이 AI를 사용하는 것과 AI로 인해 조직의 일이 달라지는 것은 반드시 같은 의미가 아니다"라며 "처음에는 구성원이 AI를 쓸 수 있는 환경을 만드는 데 집중했고, 이후 교육과 변화 관리를 통해 실제 사용을 이끌었다. 이제는 AI가 업무를 얼마나 바꾸고 있는지가 핵심 질문이 됐다"고 말했다.
 개인의 AI 활용 경험을 조직 단위의 업무 실행 에이전트로 확장하는 방법론도 소개됐다. 마이크로소프트는 코파일럿을 메일·문서·회의 등 일상 업무의 맥락을 활용해 생산성을 높이는 출발점으로 코파일럿 스튜디오를 현업과 IT 조직이 사내 지식과 업무 절차를 연결해 에이전트를 만드는 도구로 제시했다.
 김 책임은 AI 도입이 실제 변화로 이어지려면 경영진의 지원, 현업 중심 교육, 변화 관리, 활용 시나리오 발굴, 성과 검증이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 특히 사용량 데이터와 업무 가치를 구분해 봐야 한다고 설명했다. 
 AI를 어느 업무에 활용했는지, 기존 방식보다 시간이 얼마나 줄었는지, 절감한 시간을 어떤 고부가가치 업무에 다시 투입했는지 등을 종합적으로 따져야 한다는 것이다.
 에이전트 개발은 처음부터 대규모로 추진하기보다 최소기능제품(MVP) 수준에서 기술적 가능성과 업무 효용을 함께 검증하는 방식이 제시됐다. 대상 업무의 흐름과 필요한 데이터를 파악한 뒤 성공 기준과 핵심성과지표(KPI)를 정하고 단계적으로 확장해야 일회성 개발에 그치는 위험을 줄일 수 있다는 설명이다.
 한화오션은 현재 임직원 개인의 AI 활용 경험을 쌓는 단계를 지나 조직 내 문서와 지식을 연결하는 검증을 진행하고 있다. 앞으로는 반복 업무 절차를 에이전트로 잇는 프로세스 자동화를 거쳐, 부서·직무별 에이전트가 협업하는 전사 운영 체계로 확장한다는 계획이다.
 김은지 책임은 AI 확산의 조건으로 ▲실제로 사용할 수 있는 환경 조성 ▲리더와 구성원이 각자의 업무에 적용해 결과물까지 만들어보는 경험 ▲기술의 복잡성보다 업무 불편 해소와 절차 축소를 우선하는 접근을 꼽았다.
 그는 "각 기업은 IT 환경과 조직 문화, 보안 정책이 다른 만큼 하나의 방식이 정답일 수는 없다"며 "우수 에이전트를 전사에 확산하고 각 조직의 반복 업무를 지속적으로 발굴해 AI가 실제 업무 프로세스 안으로 들어가도록 하는 데 집중하겠다"고 말했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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