“AI 업무혁신, ‘통합 플랫폼’으로 실행하라”…GS ITM식 업무자동화 해법 주목

[디지털데일리 권하영기자] 생성형 인공지능(AI)과 자동화 기술이 기업 비즈니스의 핵심으로 떠오른 가운데, 국내 기업들의 디지털전환 방식도 단순한 툴 도입에서 나아가 ‘통합 플랫폼 중심의 업무 혁신’으로 진화하고 있다. 특히 산업 맞춤형 AI 솔루션을 기반으로 데이터 통합과 에이전트 기반 자동화를 실현하는 사례들이 주목받고 있는데, 이러한 흐름을 반영한 대표적 사례 중 하나가 바로 GS ITM이다.

◆ 기업 내 데이터 사일로 타파하는 ‘AI 기반 통합 플랫폼’

최근 국내 기업들은 AI 기능을 탑재한 소프트웨어 도입에 열을 올리고 있지만, 현장에서 체감하는 효과는 기대에 미치지 못하고 있다. 회계, 전자결재, 협업툴, 고객지원 등 다양한 분야에서 AI 기능을 접목하고 싶어 하지만, 아직은 개별 시스템 내에서 제한적인 자동화를 실현하는 정도에 그치고 있는 실정이다.

GS ITM은 이러한 기업들의 페인포인트에 주목해, 단순한 자동화 기능 추가에 그치는 기존 솔루션과 다른 해법을 제시한다. 다양한 AI 기술을 연계한 ‘통합 플랫폼’을 제공함으로써, 기업 내 흩어져 있는 데이터를 모으고, 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)을 효율적으로 사용하며, 검색증강생성(RAG)으로 AI 활용성을 극대화한 것이다.

데이터 활용은 곧 기업의 경쟁력과 직결된다. 비즈니스 인사이트 확보를 위한 데이터 정제-수집-분석 환경을 갖추는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다. 이에 GS ITM은, 데이터에 익숙하지 않은 사용자들도 쉽게 자사 비즈니스에 데이터를 접목할 수 있도록 하는 데 방점을 찍었다. 다양한 소스로부터 데이터를 수집·통합하는 기능을 제공, 내부 데이터뿐 아니라 외부·공공 데이터까지 포괄적으로 활용할 수 있게 한다.

◆ 전통산업 맞춤형 AI 자동화로 ‘현장 중심’ 성과 창출

최근에는 제조·금융·유통 등 전통 산업에서도 반복 업무를 줄이기 위한 자동화 도입이 본격화되고 있다. 이때 중요한 것은, 각 산업 현장의 특성을 반영한 맞춤형 AI 솔루션으로 실질적 성과를 창출하는 데 있다.

일례로 GS ITM은 제조 분야에서 생산 과정과 공급망 최적화에 AI 기술을 적용해 가시적 효과를 거두고 있다. 센서 데이터, 생산 데이터, 고객 주문 데이터 등을 실시간으로 분석해 생산량 예측, 재고 최적화, 불량률 감소 등을 구현한 덕분이다. 금융권에서는 대량의 거래 데이터를 AI로 분석해 사기 탐지, 신용 스코어링, 포트폴리오 최적화 등에 활용하고 있으며, 특히 비정형 데이터까지 분석 범위를 확장해 이상 거래 탐지 정확도를 높인 사례가 주목받고 있다. 또한 인재 유출 예측 모델을 통해 핵심 인력 이탈을 선제적으로 관리하는 시스템도 금융권에 도입했다.

공공 분야에서는 공정거래위원회 사건과 판결에 대한 빅데이터 분석을 통해 규제 동향을 파악하고 컴플라이언스 리스크를 관리하는 시스템을 구축했다. 이는 오픈소스 기반 하둡 에코시스템을 활용해 인프라 비용은 절감하면서도 분석 역량은 강화한 사례로 평가받는다. 유통 분야에서는 고객 구매 패턴, 선호도, 행동 등을 분석해 정확한 고객 프로파일을 작성하고 개인화된 마케팅을 구현하고 있다. AI 기반 수요 예측은 재고 관리를 최적화하고, 마케팅 효율성을 크게 높이는 효과를 가져왔다.

GS ITM 관계자는 “자동화를 도입하고 싶어하는 수요는 많지만, 현장 특성을 고려한 맞춤형 솔루션과 적절한 파트너 매칭이 핵심”이라며 “다양한 산업군의 수많은 프로젝트 경험을 바탕으로 산업별 특화 AI 솔루션을 제공하고 있다”고 설명했다.

◆‘AI 에이전트’로 진화하는 업무 자동화…3대 혁신 영역 주목

최근 AI 트렌드에서 가장 주목할 점은 AI 기반 업무 자동화가 이제는 단순 반복 작업을 줄이는 단계를 넘어, AI 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전트’ 단계로 진화하고 있다는 점이다. AI 에이전트는 기업 최적의 의사결정과 전략 수립, 실질적인 실행에 이르기까지 업무 전반의 자동화를 실현하는 최종 단계라고 할 수 있다.

GS ITM은 이에 발맞춰 3가지 AI 에이전트 솔루션을 선보인다. 먼저, ‘기업 내 지식 기반 대화형 AI 시스템’은 기업 내부에 산재된 문서와 데이터를 AI가 학습해 직원들의 질문에 최적화된 답변을 제공하고 있다. 단순 FAQ 챗봇을 넘어 RAG 기술로 기업 특화 지식을 정확하게 제공하기 때문에, 일반 생성형 AI의 한계인 ‘환각 현상’ 역시 기업 내부 데이터로 보완해 답변 신뢰도를 크게 높인다. 일례로 이 시스템을 도입한 국내 한 IT서비스 기업은 기업 기밀과 개인정보보호를 보장하면서도 고도화된 AI 챗봇을 통해 IT 업무 및 요청에 관한 질의응답을 효율적으로 처리하고 있다.

또한 ‘데이터 기반 인재 관리 시스템’은 채용부터 퇴직까지 인재 생애주기 전반의 데이터를 AI로 분석해 전략적 인사 결정을 지원한다. PDF 문서에서 주요 정보를 자동 추출하는 기술과 머신러닝 기반 인재 매칭 알고리즘이 핵심이다. 이는 인사 담당자의 단순 반복 업무를 90% 이상 줄이고, 핵심 인재 유출 위험을 선제적으로 관리하는 효과를 가져왔다. 자연어 처리 기반의 공고 생성, 이력서와 자기소개서 분석 등 비정형 데이터 처리 역량도 주목받고 있다.

마지막으로 ‘클라우드 기반 통합 업무 플랫폼’은 기업 내 흩어진 다양한 업무 시스템을 클라우드 기반으로 통합해 원스톱 업무 환경을 제공한다. ‘TO-DO’ 관리를 중심으로 인사·그룹웨어·IT서비스관리 등 주요 시스템을 연결하고, AI가 업무 흐름을 분석해 자동화를 지원한다. GS ITM은 마이크로서비스아키텍처(MSA) 기반으로 서비스를 전환해 유연성과 확장성을 높였으며, 특히 ‘API 게이트웨이’ 기능을 활용해 기존 서비스형소프트웨어(SaaS)나 API 등을 매시업해 새로운 서비스를 창출하는 접근을 하고 있다.

◆ 기술·비즈니스의 융합…GS ITM “토탈 디지털 혁신 파트너 도약”

지난 20년간 IT서비스 전문기업으로서 역량을 축적해온 GS ITM은 시스템 구축과 운영 경험, 산업별 전문성에 최신 AI 기술의 결합을 통해 차별화를 꾀할 방침이다. GS ITM은 새 정부 출범과 함께 가속화될 것으로 예상되는 디지털전환 정책에 발맞추면서, 특히 생성형 AI 기술의 기업 활용 모델을 고도화하는 한편 산업 특화 AI 서비스를 확장하는 데 집중하겠다는 전략이다.

이미 생활·서비스, 제조, 유통·커머스, 금융·보험, 플랫폼·교육, 가스·발전, 공공 등 다양한 분야에서 그 비즈니스 프로세스와 데이터 특성을 이해하고 있다는 점은 GS ITM의 차별화 요소 중 하나다. 특히 SaaS 방식의 손쉬운 서비스 도입은 기업 입장에서 초기 투자 부담을 줄이고 빠른 적용이 가능해 특히 중소·중견기업의 AI 장벽을 낮출 것으로 기대된다.

GS ITM 관계자는 “예산과 인력 부족으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업들이 많다”며 “GS ITM은 자동화된 시스템 제공과 함께 비즈니스 적용 컨설팅을 제공해 기업들이 AI를 현장에 효과적으로 적용할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

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