실패하는 AI 도입 vs 성공하는 AI 도입, 이런 차이점이 있습니다.(한양대 특강)

지난 5월 2일, 디피니트 김도환 대표가 한양대학교 '4차산업혁명 핵심기술의 이해' 강의에서 AI 도입 성공 사례와 실패 요인을 주제로 특별 강연을 진행했습니다.

제조업, 공공기관, 전문 서비스업 등 다양한 산업 분야에서의 실제 AI 활용 사례를 중심으로, 기업들이 직면하는 데이터 문제와 이를 혁신적으로 해결한 접근법을 공유했습니다.

다양한 산업의 AI 도입 도전과 혁신

‘시스템은 많지만 정보는 부족’, 이 역설적인 상황은 오늘날 많은 기업들이 직면한 공통적인 현실입니다.

강의에서 소개된 사례들 - 제조업체 W공업, 서울시여성가족재단, 진평회계법인, 현대LNG해운 등은 모두 각기 다른 산업에 속해 있지만 대부분의 회사가 데이터 단절과 활용의 어려움이라는 비슷한 문제를 겪고 있었습니다.

레거시 기업의 공통 과제

다양한 산업의 기업들이 데이터 활용에서 직면하는 공통적인 문제들입니다.

• 복잡한 시스템과 데이터 산재: 제조업체 W공업은 ERP, MES, SCM 등 여러 시스템에 데이터가 분산되어 통합 분석이 어려웠습니다.

• 문서 중심 정보 관리의 한계: 서울시여성가족재단은 방대한 문서에 담긴 규정과 지침을 효율적으로 검색하고 활용하는데 어려움을 겪었습니다.

• 전문 지식의 비효율적 전달: 진평회계법인은 매일 쏟아지는 세무·법규 문의에 일관되게 대응하기 어려웠습니다.

• 신입 직원 교육의 부담: 여러 시스템과 문서를 익히는 데 장시간 소요되어 기업 전반의 생산성 저하로 이어졌습니다.

AI 도입이 실패하는 이유

"AI 개발 외주가 실패하는 가장 큰 이유는 기술과 현장의 괴리입니다. 아무리 좋은 기술도 현장에 적용되지 않으면 의미가 없습니다."

김도환 대표는 강의에서 AI 도입 실패의 주요 원인을 다음과 같이 분석했습니다.

주요 실패 요인

1. 기술 중심 접근법: 비즈니스 문제 해결보다 기술 자체에 집중하는 오류

2. 현장 이해 부족: 실제 업무 프로세스와 괴리된 솔루션 도입

3. 보안 우려 간과: 클라우드 기반 솔루션의 데이터 유출 위험 무시

4. 데이터 통합의 어려움: 단절된 시스템 간 데이터 연결 문제 해결 실패

성공적인 AI 도입의 핵심, DARVIS 접근법

디피니트가 개발한 DARVIS는 'Enterprise AI Transformation Layer'라는 새로운 개념을 통해 기존 시스템을 수정하지 않고도 AI 기술을 도입할 수 있는 방법을 제시합니다.

DARVIS의 핵심 기술

1. txt2sql 기술: 자연어를 SQL로 자동 변환하여 데이터베이스 조회

   • 일반 LLM의 txt2sql 정확도: 80% 수준

   • DARVIS의 txt2sql 정확도: 99% 달성

   • 핵심 차별점: 특화된 sLLM과 자체 규칙 기반 알고리즘 결합

2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술: 문서 기반 자연어 의미 검색

   • 매뉴얼, 규정 등 비정형 문서를 AI가 학습하여 필요시 즉시 검색 가능

   • 맥락을 이해한 종합적 답변 제공

기존 시스템과의 통합 방식

DARVIS는 기존 시스템을 수정하지 않고 데이터를 읽고 연결하는 'Enterprise AX Layer'로 작동합니다. 이는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

• 빠른 구축: 기존 시스템 변경 없이 빠른 시간 내 구축 가능

• 보안성: 온프레미스 설치로 데이터 보안 우려 해소

• 사용 편의성: 자연어로 질문하면 SQL 전문가 없이도 데이터 조회 가능

• 통합 조회: ERP, MES, SCM 등 다양한 시스템의 데이터 통합 조회

산업별 AI 도입 성공 사례

김도환 대표는 이번 한양대 강의에서 다양한 산업 분야에서 DARVIS를 활용한 혁신 사례를 공유했습니다. 각기 다른 산업의 특성과 도전 과제에 맞춰 AI 기술이 어떻게 적용되었는지 살펴보겠습니다.

서울시여성가족재단, 공공기관의 디지털 전환

서울시여성가족재단은 방대한 문서에 의존하던 행정 업무를 DARVIS를 통해 혁신했습니다.

• 문의 응답 시간: 평균 4시간 → 즉시 응답 (100% 개선)

• 정보 검색 시간: 15분 → 30초 (98% 단축)

• 규정 해석 일관성: 담당자별 상이했던 해석을 100% 일관되게 제공

서울시여성가족재단의 AI 도입 사례는 여기서 더 자세히 보실 수 있습니다.

W공업, 제조업의 AI 도입

매출 2,000억 규모의 자동차 부품 제조기업 W공업은 DARVIS 도입을 통해 데이터 단절 문제를 해결하고 다음과 같은 성과를 달성했습니다:

• 신입사원 교육 비용 90% 절감: 6개월 교육 기간을 대폭 단축

• 데이터 조회 시간 단축: 여러 시스템 데이터를 실시간으로 통합 조회

• 의사결정 속도 개선: 실시간 데이터 기반 의사결정으로 생산성 향상

W공업의 AI 도입 사례는 여기서 더 자세히 보실 수 있습니다.

진평회계법인, 전문 지식 관리의 혁신

설립 15년차 전문 회계법인인 진평회계법인은 다양한 세무·법규 문의에 효율적으로 대응하기 위해 DARVIS를 도입했습니다.

• 전문 지식의 효과적 전달: 1,000곳 이상의 고객사 대응 가능

• 반복 업무 자동화: 전문가들이 고부가가치 업무에 집중 가능

• 일관된 정보 제공: 세법, 회계 규정에 대한 정확하고 일관된 답변 제공

진평회계법인의 AI 도입 사례는 여기서 더 자세히 보실 수 있습니다.

비즈니스PT, 교육 분야 AI 도입 성공 사례

매출 100억 규모의 교육 플랫폼 비즈니스PT는 200개 이상의 VOD 강의 콘텐츠를 활용한 AI 챗봇을 도입했습니다:

• 트레이너 응답 시간: 4시간 → 10분 (95.8% 단축)

• 코치진 인력 최적화: 교육 수강생 담당 코지진의 인력 효율화 가능

• 교육 콘텐츠 일관성: 모든 교육생에게 일관된 고품질 정보 제공

비즈니스PT의 AI 도입 사례는 여기서 더 자세히 보실 수 있습니다.

성공적인 AI 도입을 위한 핵심 요소

김도환 대표는 한양대 강의에서 성공적인 AI 도입을 위한 핵심 요소들을 강조했습니다.

무엇보다 기술 자체보다 고객 맥락에 대한 깊은 이해를 우선해야 한다고 설명했습니다. 모든 것을 한 번에 해결하려 하기보다는 점진적인 확장을 통한 단계적 접근이 중요하다는 점도 강조했습니다.

특히, 실제 사용자의 참여를 통한 지속적인 피드백과 개선이 필요하다는 점을 강조했습니다

결론

한양대학교 특강을 통해 김도환 대표가 공유한 AI 도입의 성공과 실패 사례는 많은 기업들이 직면하고 있는 데이터 활용의 현실적 과제와 해결책의 실마리를 제시하고 있습니다.

기술 자체보다는 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞추고 현장의 실제 니즈를 이해하는 접근법이 성공적인 AI 도입의 핵심임을 확인할 수 있었습니다.

디피니트의 DARVIS는 이러한 원칙을 바탕으로 기업의 데이터를 진정한 자산으로 변화시키는 'Enterprise AI Transformation Layer'로서의 역할을 수행하고 있습니다.

DARVIS는 기존 시스템을 그대로 유지하면서도, 데이터의 진정한 가치를 이끌어내는 AI 솔루션입니다.

DARVIS에 대해 더 자세히 알고 싶으시거나 귀사에 맞는 AI 솔루션 도입을 검토하고 계신다면, 아래의 버튼을 통해서 ‘DARVIS 서비스 소개서’를 보시고 문의 부탁드립니다.