모 제조기업 생성형 AI 특강 진행…AI 도입 TF 구성과 사내 LLM 추진
- 7월 29일
- 5분 분량
최종 수정일: 8월 5일
리봇과 함께한 3일간의 교육을 시작으로 제조기업의 AI 도입 TF 구성, 사내 LLM 도입, DX·AX 추진까지 본격적으로 시작됐습니다.
5월 14일부터 16일까지, 리봇(REVOT)은 모 제조기업 임직원을 대상으로 3일간 생성형 AI 특강을 진행했습니다.
이번 교육은 생성형 AI 기술과 흐름을 이해하는 자리로 끝나지 않았습니다. 교육 이후 해당 기업은 AI 도입을 위한 TF팀을 만들고, 사내 LLM 도입과 DX·AX 추진을 결정했습니다.
현재 그 과정은 실제로 진행되고 있습니다.
이번 글은 리봇이 어떤 강의를 진행했는지 소개하는 교육 후기가 아닙니다. 생성형 AI 교육이 한 제조기업의 실제 AI 도입 결정으로 이어진 첫 과정과 시작점을 남기기 위한 기록입니다.
모 제조기업은 왜 생성형 AI 교육을 시작했나요?
해당 기업은 생성형 AI가 업무 효율을 높일 수 있다는 점은 알고 있었지만, 실제 업무에 적용하는 데에는 부담을 느끼고 있었습니다.
가장 큰 이유는 회사 내부 자료였습니다.
제조기업에는 외부로 유출되어서는 안 되는 기술 자료, 공정 정보, 거래처 관련 자료, 내부 노하우가 존재합니다. 생성형 AI를 업무에 활용하고 싶어도 이러한 자료를 외부 서비스에 입력하는 일은 쉽게 결정하기 어렵습니다.
“우리 회사 자료를 입력해도 괜찮을까?”
이 질문은 생성형 AI를 도입하려는 많은 기업이 실제로 마주하는 문제입니다. AI의 필요성은 느끼지만, 정보 유출에 대한 우려 때문에 실제 사용으로 넘어가지 못하는 것입니다.
이번 특강은 바로 이 지점에서 시작됐습니다.
이번 생성형 AI 특강에서는 무엇을 다뤘나요?
이번 특강은 3일에 걸쳐 진행됐습니다.
첫째 날에는 왜 지금 AI의 변화를 이해해야 하는지 살펴봤습니다. 생성형 AI가 일시적인 유행이 아니라, 기업과 개인의 일하는 방식을 바꾸는 변화라는 점을 함께 확인했습니다.
둘째 날에는 AI가 산업과 업무를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봤습니다. 생성형 AI가 실제 업무에 어떤 영향을 줄 수 있는지, 그리고 기업은 어떤 관점에서 이 변화를 바라봐야 하는지를 다뤘습니다.
셋째 날에는 해당 기업이 앞으로 무엇을 준비해야 하는지를 함께 생각했습니다. 생성형 AI를 사용할 수 있는지 여부를 넘어, 회사 차원에서 어떤 방향으로 AI 도입을 시작할 것인지 논의하는 시간으로 이어졌습니다.
일정 | 교육 주제 |
|---|---|
1일 차 | 왜 지금 AI의 변화를 이해해야 하는가 |
2일 차 | AI가 산업과 업무를 어떻게 바꾸고 있는가 |
3일 차 | 우리 회사는 무엇을 준비해야 하는가 |
이번 교육의 목적은 임직원에게 새로운 도구 하나를 알려주는 것이 아니었습니다.
회사가 AI를 도입해야 하는 이유와 방향을 임직원과 함께 이해하고, 이후의 실제 실행으로 이어질 수 있는 공감대를 만드는 것이 더 중요했습니다.
임직원들은 AI 도입을 어떻게 바라보고 있었나요?
교육 초기에 임직원들은 AI의 가능성과 함께 현실적인 우려를 가지고 있었습니다.
생성형 AI가 업무를 더 빠르게 처리하고, 자료를 정리하며, 다양한 업무를 지원할 수 있다는 점에는 공감하고 있었습니다.
하지만 회사 자료를 실제로 AI에 입력할 수 있는지, 정보가 외부로 유출될 가능성은 없는지, AI가 자신의 업무를 대신하게 되는 것은 아닌지에 대한 걱정도 함께 있었습니다.
이러한 반응은 AI 도입을 거부하는 태도라기보다, 안전하고 현실적으로 사용할 수 있는 조건을 알고 싶다는 요구에 가까웠습니다.
AI를 도입해야 한다는 결정만 먼저 내린다고 해서 임직원이 실제 업무에서 AI를 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 임직원이 변화의 필요성을 이해하고, AI가 자신의 업무와 회사에 어떤 의미를 갖는지 받아들이는 과정이 먼저 필요합니다.
3일간의 교육 이후 무엇이 달라졌나요?
3일간의 생성형 AI 특강이 진행되면서 임직원의 질문과 시선은 조금씩 달라졌습니다.
교육 전에는 “우리 회사에서는 AI를 쓰기 어렵다”는 인식이 강했습니다.
교육 이후에는 “안전하게 사용할 수 있는 환경을 만든다면, 우리 회사에서는 어디까지 AI를 활용할 수 있을까?”라는 질문으로 바뀌기 시작했습니다.
막연한 불안이 구체적인 검토로 바뀐 것입니다.
AI를 외부의 낯선 기술로 바라보던 시선도, 우리 회사가 실제로 준비해야 할 업무 도구로 바라보는 방향으로 이동했습니다.
이번 교육의 가장 중요한 결과는 특정 기능을 배웠다는 데 있지 않았습니다.
회사와 임직원이 AI 도입의 필요성을 함께 이해하고, 실제로 무엇을 준비해야 하는지 논의하기 시작했다는 점에 있었습니다.
교육은 어떻게 AI 도입 TF 구성으로 이어졌나요?
이번 생성형 AI 특강 이후 해당 기업은 AI 도입을 위한 TF팀을 만들기로 결정했습니다.
해당 기업에는 별도의 사내 IT 조직이 없었습니다. 따라서 이번 TF팀은 회사 안에서 AI 도입을 전담해 논의하는 첫 조직이라는 의미가 있습니다.
AI 도입 TF는 부서별로 흩어져 있던 의견을 모으고, 회사가 어떤 방향으로 AI를 도입할지 함께 논의하는 출발점이 됐습니다.
교육을 통해 임직원이 AI의 변화를 이해하고, 회사가 실제로 움직이기 위해서는 내부에서 논의를 이어갈 주체가 필요하다는 점이 분명해졌습니다.
이번 특강은 교육으로 끝나지 않았습니다.
임직원의 인식 변화가 조직의 결정으로 이어졌고, 그 결정은 AI 도입 TF 구성이라는 실제 행동으로 연결됐습니다.
모 제조기업은 왜 사내 LLM 도입을 결정했나요?
해당 기업이 생성형 AI 활용을 망설였던 가장 큰 이유는 회사 내부 자료의 외부 유출 가능성이었습니다.
회사의 실제 업무에 AI를 적용하려면 외부에 공개된 자료가 아니라, 내부에 축적된 자료를 활용해야 합니다. 그러나 민감한 정보를 외부 AI 서비스에 입력하는 방식으로는 충분한 활용이 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위한 방향으로 사내 LLM 도입이 논의됐습니다.
사내 LLM은 회사 내부 환경에서 활용하는 기업 전용 AI입니다. 회사 자료를 외부 서비스에 직접 입력하는 부담을 줄이면서, 임직원이 내부 자료를 바탕으로 AI를 활용할 수 있는 환경을 만드는 방식입니다.
이번 교육을 통해 해당 기업은 “정보 유출 때문에 AI를 사용할 수 없다”는 인식에서 벗어나, “회사 안에서 안전하게 활용할 수 있는 환경을 만들면 된다”는 방향으로 생각을 전환했습니다.
그 결과 사내 LLM 도입이 실제 추진 과제로 이어졌습니다.
사내 LLM 도입은 제조업 DX와 AX로 어떻게 연결되나요?
해당 기업은 사내 LLM 도입을 하나의 시스템 구축으로만 보지 않았습니다.
사내 LLM을 기반으로 회사의 업무와 데이터를 정리하고, 임직원이 실제 업무에서 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들기로 했습니다. 이 과정은 기존 업무를 디지털 방식으로 바꾸는 DX와, AI를 중심으로 업무와 조직의 방식을 다시 설계하는 AX로 이어집니다.
이번 생성형 AI 특강 이후 해당 기업은 AI 도입 TF를 구성하고, 사내 LLM을 도입하며, DX와 AX를 함께 추진하기로 결정했습니다.
현재 리봇은 해당 기업과 이 과정을 진행하고 있습니다.
아직 모든 결과가 나온 단계는 아닙니다. 사내 LLM 구축이 완료됐거나, 구체적인 생산성 성과가 검증된 단계도 아닙니다.
다만 교육에서 시작된 논의가 실제 조직 구성과 도입 결정으로 이어졌고, 기업의 DX와 AX를 위한 실행이 시작됐다는 점은 분명합니다.
한 번의 교육이 기업의 AI 도입을 결정할 수 있나요?
한 번의 교육만으로 기업의 AI 도입이 완성되지는 않습니다.
생성형 AI 교육은 기술 구축 자체가 아니라, 회사와 임직원이 같은 방향을 바라보게 만드는 출발점입니다.
임직원이 AI를 왜 도입해야 하는지 이해하지 못하면, 시스템을 구축해도 실제 업무에서 사용되지 않을 수 있습니다. 반대로 구성원이 변화의 필요성과 방향에 공감하면, AI 도입은 기술 검토에서 실제 실행으로 넘어갈 수 있습니다.
이번 사례에서도 교육이 모든 문제를 해결한 것은 아닙니다.
하지만 교육을 통해 회사와 임직원이 AI 도입의 필요성을 함께 이해했고, 그 결과 TF팀 구성, 사내 LLM 도입, DX와 AX 추진이라는 구체적인 결정이 시작됐습니다.
이번 특강의 역할은 바로 그 시작을 만드는 것이었습니다.
이번 사례는 리봇의 제조업 AI 사업에 어떤 시작점이 됐나요?
이번 사례는 리봇이 단순히 생성형 AI 강의를 진행한 사례가 아닙니다.
모 제조기업의 임직원 교육을 시작으로, AI 도입을 위한 조직을 만들고, 사내 LLM을 도입하며, DX와 AX를 실제로 추진하는 과정까지 함께하게 된 첫 기록입니다.
리봇은 그동안 AI 기술과 현장 적용 경험을 바탕으로 기업의 문제를 해결해왔습니다.
이번 과정은 그 경험을 제조업 분야의 사내 LLM 구축과 DX·AX 서비스로 확장하는 출발점이기도 합니다.
다만 이 글에서는 앞으로 제공하게 될 서비스나 성과를 미리 단정하지 않으려 합니다.
현재 확인할 수 있는 사실은 분명합니다.
리봇은 5월 14일부터 16일까지 모 제조기업 임직원을 대상으로 생성형 AI 특강을 진행했습니다.
교육 이후 해당 기업은 AI 도입 TF를 구성하고, 사내 LLM 도입과 DX·AX 추진을 결정했습니다.
그리고 지금, 그 과정은 실제로 진행되고 있습니다.
제조기업의 AI 도입은 어디에서 시작해야 하나요?
제조기업의 AI 도입은 기술을 먼저 구매하는 일에서 시작되지 않을 수 있습니다.
회사가 왜 AI를 도입하려는지, 임직원은 이 변화를 어떻게 받아들이고 있는지, 회사 자료를 안전하게 활용하려면 어떤 환경이 필요한지를 먼저 함께 이해해야 합니다.
이번 사례에서 첫 단계는 생성형 AI 교육이었습니다.
교육을 통해 임직원의 인식이 바뀌었고, 회사는 AI 도입 TF를 구성했습니다. 이어서 사내 LLM 도입과 DX·AX 추진을 결정했습니다.
교육, 조직, 기술, 실행이 하나의 흐름으로 이어진 것입니다.
리봇은 이번 과정을 단순한 교육 실적으로 남기지 않으려 합니다.
앞으로 사내 LLM 도입과 제조기업의 DX·AX가 실제로 어떻게 진행되는지, 어떤 문제를 만나고 어떤 방식으로 해결해가는지를 계속 기록할 예정입니다.
이번 글은 그 첫 번째 기록입니다.
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