대기업 AI 활용 사례 - LG, 롯데, 포스코의 AI 구축 및 실제 활용 케이스

안녕하세요, 디피니트입니다.

"대기업들은 AI를 어떻게 활용하고 있을까?"

많은 기업의 AI 도입 관련 부서의 담당자들이 궁금해하는 질문일 겁니다.

ChatGPT가 전 세계적으로 확산되면서 AI 활용에 대한 관심은 높아졌지만, 막상 기업 환경에 적용하려면 보안, 데이터 연동, 업무 특화 등 넘어야 할 산이 여전히 많은데요.

오늘은 LG, 롯데, 포스코 등 국내 주요 대기업 AI 활용 사례를 통해 실제 도입 과정과 성과를 상세히 살펴보겠습니다. 이들 기업은 이미 자체 AI 플랫폼을 구축하고 수만 명의 임직원이 실제 업무에 활용하며 검증하고 있습니다. 단순히 ChatGPT를 사내에서 쓰는 수준이 아니라, 기업 환경에 최적화된 '엔터프라이즈 AI'를 구축한 것입니다.

LG 챗엑사원, 5만명이 검증한 대기업 AI 활용의 모범 사례

1년간 내부 검증을 거친 기업용 AI

LG AI연구원은 2025년 7월, 챗엑사원(ChatEXAONE) 베타 서비스를 일반에 공개했습니다. 이 대기업 AI 활용 사례에서 주목할 점은 이미 1년간 LG 내부에서 5만 명 이상의 임직원(사무직 65%)이 실제 업무에 활용하며 검증을 마쳤다는 것입니다.

챗엑사원은 자체 개발한 EXAONE 4.0 모델을 기반으로, 6,000만 건의 전문 분야 데이터(특허, 코드, 수학, 화학)를 학습했습니다. 22개 프로그래밍 언어를 지원하며, 슈퍼에이전트와 전문 서브에이전트로 구성된 멀티에이전트 구조를 갖추고 있습니다.

실제 사용자들의 목소리

LG 임직원들의 피드백에서 흥미로운 패턴이 발견됩니다.

• LG디스플레이 C책임: "연차가 쌓이면서 물어보기 어려운 정보를 파악하는 데 유용"

• LG생활건강 A선임: "대외비 자료가 많아 회사 자료는 최대한 챗엑사원만 사용"

• LG화학 B책임: "여러 국가의 의약품 허가 규정 자료를 번역하고 요약하는 데 활용"

공통적으로 언급되는 키워드는 대외비 자료, 번역/요약, 추론 과정, 명확한 출처입니다. 일반 AI와 다른 점은 바로 보안 신뢰성과 추론 과정의 투명성입니다.

국내 유일의 차별화 기능, 심층 리서치

챗엑사원의 가장 강력한 기능은 심층 리서치(딥리서치) 모드입니다. 사용자가 복잡한 질문을 하면 AI가 다음 프로세스를 자동으로 수행합니다.

1. 사전 조사: 배경 정보 수집

2. 분석 범위 확인: 사용자에게 연구 대상, 업무 영역, 시간 범위 등을 되묻으며 명확화

3. 하이레벨 계획 수립: 전체 연구 방향 설정

4. 상세 실행 전략: 단계별 수행 방안 수립

5. 자체 평가 및 재수정: 결과물 검증

6. 최종 보고서 생성: A4 20페이지 이상의 체계적인 보고서

이 모든 과정을 실시간으로 보여주며, PDF나 워드로 다운로드할 수 있습니다.

롯데 아이멤버, 한국형 대기업 AI 활용 모델

7만 명이 사용하는 비즈니스 맞춤형 AI

롯데이노베이트의 아이멤버(iMember)는 또 다른 대표적인 대기업 AI 활용 사례입니다. 2023년 10월 롯데그룹 전 계열사에 도입된 이후, 활성 사용자가 9,000명에서 70,000명으로 증가했습니다. 월평균 20% 이상의 성장률을 기록하고 있습니다.

아이멤버는 자체 구축한 'LOTTE Foundation 모델' 기반의 프라이빗 AI와 보안 강화된 상용 외부 AI를 통합한 One Channel Service 구조입니다.

업무 목적별 6종의 전문 에이전트

아이멤버는 단일 챗봇이 아니라 업무 목적별로 특화된 6개의 AI 에이전트를 제공합니다.

1. AI 비서: 사내 지식 및 외부 검색 기반 챗봇

2. AI 보고서: 고도화된 웹 검색 기반 보고서 초안 생성

3. AI 회의록: 회의 내용 정리 및 핵심 도출

4. 비전 스튜디오: 이미지 생성 및 편집

5. 보이스 메이커: 텍스트를 음성으로 변환

6. 체크메이트: 복잡한 계약서 검토

DART 연동, 한국 기업 특화의 핵심

아이멤버의 차별점 중 하나는 DART(전자공시시스템) 연동 기능입니다. 이는 한국 기업 환경에 최적화된 대기업 AI 활용의 모범 사례입니다.

"롯데이노베이트 2022년 2023년 매출 알려줘"라는 질문에 대해,

GPT-4의 답변: '백만원'과 '매출액'을 중복 표기하는 등 단위 표기 오류, 외국 단위 기준으로 학습되어 한국 데이터 처리 부정확

아이멤버(롯데GPT)의 답변: 정확한 원화 단위 표기, 깔끔한 수치 정리, 한국 기업 맥락에 맞는 분석, 시각화 자료(차트) 자동 생성

차이는 학습 데이터의 현지화에 있습니다. 아이멤버는 DART 데이터를 원화 단위에 맞춰 학습했으며, 다양한 한국 회사명 표기 방식(정식명칭, 약칭, 영문명 등)을 처리할 수 있도록 최적화되었습니다.

전략기획 업무에서의 활용

DART 연동은 다음과 같은 업무에서 즉시 활용 가능합니다.

• 경쟁사 벤치마킹: "A사 vs B사 최근 3년 매출 비교"

• M&A 검토: 기업가치 평가를 위한 재무제표 분석

• 그룹 성과 관리: 계열사별 실적 모니터링

• 리스크 모니터링: 거래처 신용도 평가

수동으로 DART를 검색하고 엑셀에 정리하던 작업이 자연어 질문 하나로 완료됩니다.

롯데그룹의 실제 AI 활용 사례

롯데그룹 내 다양한 계열사에서 아이멤버를 활용한 사례가 축적되고 있습니다.

롯데케미칼 기초화학연구소: 사내 매뉴얼 및 Q&A 챗봇 구축

롯데푸드: 가나 브랜드 B2B 제품개발 및 온라인 콘텐츠 제작

롯데이노베이트: 전자결재 문서 보안 등급 AI 추천

산업별로는 아래와 같이 활용되고 있스빈다.

• 화학·제조: 데이터 추출/가공 자동화, 데이터 정제 및 분석

• 유통: 기획 및 콘텐츠 작성 효율화, 아이디어 구체화

• IT: 함수 분석, SQL 쿼리 효율화, 장애 로그 분석

포스코의 P-GPT·웍스AI, 제조업 대기업 AI 도입 후 실제 활용 사례

1. RPA 개발 기간 3개월 → 1개월로 단축

포스코는 2023년 9월부터 P-GPT를 도입했으며, 2025년 초에는 외부 전문기업과 협업한 웍스AI를 추가로 도입했습니다. 이는 제조업에서의 대기업 AI 활용 사례로 주목받고 있습니다.

가장 인상적인 사례는 실적 정산 업무 자동화 RPA 개발입니다. P-GPT를 활용하여 효율적인 알고리즘과 부가 기능을 설계한 결과, 개발 기간이 3개월에서 1개월로 대폭 단축되었습니다. 이는 67%의 시간 절감 효과입니다.

2. 비개발자도 코드를 짤 수 있는 시대

P-GPT의 또 다른 활용 사례는 자연어로 VBA 코드 생성입니다. 동료에게 말하듯 요청하면 완성된 VBA 코드를 제공받을 수 있으며, SQL 쿼리 오류 디버깅에도 활용됩니다.

이는 전략기획 직군에게 다음과 같은 변화를 가져옵니다.

• 엑셀 매크로 자동 생성: 반복적인 데이터 가공 작업 자동화

• 데이터 가공 프로세스 자동화: 월별/분기별 실적 집계

• 차트 및 대시보드 자동 생성: 시각화 작업 효율화

3. 글로벌 협업과 커뮤니케이션도 간단하게

포스코는 P-GPT를 태국 법인과의 이메일 번역에도 활용합니다. 메일 작성 화면에서 P-GPT 창을 바로 열어 실시간으로 번역하여, 복사-붙여넣기 과정 없이 원활한 소통이 가능합니다.

이는 다음과 같은 업무에 적용됩니다.

• 해외 시장 리서치 자료 번역

• 글로벌 파트너십 소통

• 해외 경쟁사 자료 분석

대기업 AI 활용 사례에서 발견한 3가지 핵심 트렌드

세 기업의 대기업 AI 활용 사례에서 공통적으로 발견되는 패턴이 있습니다.

1. 기업용 AI 시장의 세분화

범용 AI(ChatGPT, Claude 등)는 일반적인 지식과 창의적 작업에 강점이 있지만, 기업용 AI(챗엑사원, 아이멤버, P-GPT 등)는 보안, 데이터 연동, 업무 특화에 강점이 있습니다.

이제 기업들은 목적에 맞는 AI를 선택해야 합니다. 창의적인 마케팅 카피는 ChatGPT로, 보안이 중요한 전략 보고서는 기업용 AI로 작성하는 식입니다.

2. 멀티에이전트 시스템의 확산

단일 AI가 모든 업무를 처리하는 대신, 전문화된 에이전트들이 협업하는 방식으로 변화하고 있습니다.

• LG 챗엑사원: 슈퍼에이전트 + 전문 서브에이전트

• 롯데 아이멤버: 6종의 업무별 특화 에이전트

• 디피니트 DARVIS: txt2SQL 에이전트 + RAG 문서 검색 에이전트

각 에이전트는 특정 업무에 최적화되어, 전체적으로 더 높은 품질의 결과물을 제공합니다.

3. 보안 중심 설계의 필수화

AI가 단순 '도구'에서 핵심 인프라로 변화하면서, 보안은 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

대기업 AI 활용 사례들의 공통적인 보안 설계:

• ISO 인증: 국가 핵심 기술 문서 처리 가능

• 권한 관리: 팀/조직별 접근 제어

• 온프레미스 구축: 데이터 외부 유출 원천 차단

• 감사 로그: 모든 사용 기록 추적

디피니트 DARVIS, 검증된 엔터프라이즈 AI 솔루션

LG, 롯데, 포스코의 대기업 AI 활용 사례에서 확인한 핵심 요소들은 디피니트 DARVIS가 처음부터 추구해온 방향성이 같습니다.

DARVSI의 독보적인 txt2SQL 기술

DARVIS는 txt2SQL 기술을 통해 기업의 ERP, MES, SCM 등 다양한 시스템과 직접 연결됩니다. 자연어로 질문하면 SQL로 변환하여 정확한 데이터를 추출합니다.

문서 기반 지식 검색

DARVIS는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 사내 문서, 매뉴얼, 규정 등을 학습합니다.

"예산 전용 승인 절차 알려줘" 같은 요청사항에 해당 문서를 찾아 출처와 함께 정확한 답변을 제공합니다.

기업 맞춤형 보안 설계

대기업 AI 활용 사례들이 공통적으로 강조하는 보안 중심 설계를, DARVIS는 다음과 같이 구현합니다.

• 온프레미스 설치: 고객사 서버 내에서만 운영

• 데이터 보안: 학습 데이터가 외부로 나가지 않음

• 개별 보안 단계 설정: 사용자별 보안 단계 설정 가능

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 대기업 AI 활용 사례의 공통점은 무엇인가요?

세 가지 핵심 공통점이 있습니다.

첫째, 보안 중심 설계입니다. 모든 기업이 온프레미스 구축이나 프라이빗 AI를 통해 데이터 유출을 원천 차단했습니다.

둘째, 멀티에이전트 구조입니다. 단일 AI가 아닌 업무별로 특화된 여러 에이전트가 협업하는 방식을 채택했습니다.

셋째, 기업 데이터 연동입니다. ERP, MES, DART 등 기업 내부 시스템과 직접 연결하여 실시간 데이터 활용이 가능합니다.

Q2. 중소기업도 대기업처럼 AI를 활용할 수 있나요?

가능합니다. 디피니트 DARVIS는 대기업 AI 활용 사례에서 검증된 핵심 기술(txt2SQL, RAG, 온프레미스)을 중소·중견기업도 도입할 수 있도록 설계되었습니다.

대기업처럼 자체 AI를 개발할 필요 없이, 검증된 솔루션을 도입하여 동일한 효과를 얻을 수 있습니다. 개발 비용 2-3억원, 유지보수 월 200-300만원이 소요되는 자체 구축 대신, DARVIS를 통해 효율적으로 시작할 수 있습니다.

Q3. 기업용 AI와 ChatGPT의 결정적 차이는?

가장 큰 차이는 데이터 연동과 보안입니다.

ChatGPT는 인터넷의 일반 지식을 학습했지만, 기업용 AI는 귀사의 ERP, MES, 사내 문서를 직접 학습합니다. "우리 회사 3월 매출은?"이라는 질문에, ChatGPT는 답할 수 없지만 기업용 AI는 즉시 정확한 수치로 답변합니다.

또한 ChatGPT는 클라우드 기반이라 보안 우려가 있지만, 기업용 AI는 온프레미스 설치로 데이터가 외부로 전송되지 않습니다.

Q4. AI 도입 시 가장 먼저 해야 할 일은?

반복적인 업무를 파악하는 것입니다.

포스코의 사례처럼, 월별 실적 정산, 데이터 가공, 보고서 작성 등 반복되는 업무를 찾아내세요. 이런 업무부터 AI로 자동화하면 빠르게 효과를 볼 수 있습니다.

작은 업무부터 시작하여 성공 경험을 쌓은 후, 점진적으로 확대하는 것이 효과적입니다.

Q5. DARVIS는 어떤 기업에 적합한가요?

다음과 같은 기업에 적합합니다.

• ERP, MES 등 기업 시스템을 사용 중인 제조, 건설, 유통 기업

• 보안이 중요하여 클라우드 AI 사용이 어려운 기업

• 데이터는 많지만 활용이 어려운 기업

• SQL 전문가 없이도 데이터 조회가 필요한 기업

중소·중견 제조업부터 공공기관까지 다양한 산업군에서 활용 가능합니다.

엔터프라이즈 AI, 선택이 아닌 필수

LG, 롯데, 포스코의 대기업 AI 활용 사례는 명확한 메시지를 전달합니다.

기업용 AI는 이미 현실이며, 수만 명의 직원들이 실제 업무에서 활용하며 효과를 검증하고 있다는 것입니다.

단순히 AI를 도입했다는 것이 중요한 게 아닙니다. 어떤 AI를, 어떻게 도입하느냐가 핵심입니다. 범용 AI를 그대로 쓸 것인가, 기업 환경에 최적화된 AI를 구축할 것인가. 보안을 희생할 것인가, 온프레미스로 안전하게 운영할 것인가.

디피니트 DARVIS는 이러한 선택의 순간에 검증된 기술력과 명확한 차별점을 가진 엔터프라이즈 AI 솔루션으로 함께하겠습니다.

여러분의 기업도 데이터의 진정한 가치를 발견할 준비가 되셨나요?

DARVIS와 함께 PoC로 시작해 보세요.

디피니트 DARIVS, PoC 진행 프로세스

디피니트 DARVIS, PoC 준비 단계

디피니트와 함께하는 PoC는 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

1. 목표 설정: 기업의 구체적인 니즈와 기대 효과를 함께 분석하여 명확한 목표와 범위를 설정합니다.

2. 데이터 선정: 핵심 문서나 데이터 3-5개 정도로 작게 시작합니다. 미성엠프로처럼 경조금, 취업규칙, 위임전결규정 같은 핵심 문서들을 우선 선별합니다.

PoC 실행 과정

3. 시스템 구현: 디피니트의 특화된 RAG 기술이 적용된 DARVIS 테스트 환경을 제공합니다. 문서 분석, 벡터 DB 구축, 질의응답 엔진 구현까지 전체 과정을 담당합니다.

4. 검증 테스트: 실제 질문들로 정확도와 효과를 함께 확인합니다. 헤이문처럼 전문성이 중요한 분야에서는 답변의 정확성을 특히 꼼꼼히 검증합니다.

5. 결과 분석: PoC 결과를 바탕으로 다음 단계에 대한 명확한 방향을 제시합니다. 도입을 진행할지, 어떤 부분을 보완할지에 대한 구체적인 가이드를 제공합니다.

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