AI는 어떻게 실제 ‘서비스’와 ‘프로세스’를 바꿀 수 있을까?
📜 콘텐츠 목차
이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.
AI, 이제는 '서비스'와 '프로세스'의 문제다
AI 기반 서비스 혁신 사례
AI 기반 프로세스 혁신 사례
공통된 혁신의 특징
실행 시 고려해야 할 전략 포인트
생성형 AI로 실제 비즈니스 혁신을 고민 중이라면, 이 글에서 전략적 인사이트를 얻을 수 있습니다.
1. AI 도입, 이제는 '서비스'와 '프로세스'의 문제다
생성형 AI가 업무 자동화에 활용되기 시작하면서, 단순한 문서 작성이나 실습형 교육을 넘어서 조직 전체의 서비스 흐름과 운영 구조까지 혁신하려는 시도가 본격화되고 있습니다. ChatGPT, Copilot, Gemini 등 다양한 AI 도구를 도입했지만, 단순 툴 활용에 머무는 조직과 이를 실제 비즈니스와 운영에 연결하는 조직은 분명한 차이를 보입니다. 이제 AI 도입은 단순 기능 학습이 아닌, 서비스와 프로세스의 혁신 문제입니다.
이제 AI 도입은 더 이상 '어떤 도구를 쓸 것인가'에 그치지 않습니다. 많은 조직이 생성형 AI 도구 교육을 마쳤지만, 실질적인 변화로 이어지지 못한 채 ‘도구 사용법’을 배우는 데서 멈춰 있는 경우가 많습니다. 진짜 혁신은 조직의 서비스와 업무 프로세스를 어떻게 재설계하느냐에 달려 있습니다. 생성형AI 도구를 통해 문서 작성이나 자동 응답을 넘어 고객 서비스, 물류, 품질 관리, 행정 절차 등 실질적인 업무 흐름을 바꾸는 시도들이 등장하고 있습니다. 이제 AI는 업무자동화 뿐만 아니라, 조직 전반을 재편할 수 있는 전략적 자산입니다.
진짜 변화는 “어떤 AI를 쓸까?”가 아니라, “AI로 무엇을 바꿀까?”에서 시작됩니다. A결국 AI 교육의 핵심은 "어떤 툴을 도입할까?"가 아니라, "이 툴을 어떻게 활용해 기존의 운영과 고객 경험을 바꿀 수 있을까?"가 되어야 합니다.
2. AI 기반 서비스 혁신 사례
대기업과 테크 중심 스타트업을 중심으로, AI를 활용한 서비스 혁신은 이미 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 고객 접점에서의 자동화와 개인화 전략은 AI 도입의 가장 효과적인 활용 사례로 주목 받고 있습니다.
사례1. CJ올리브영(UX혁신)
올리브영은 연간 1억 건이 넘는 고객 구매 데이터를 바탕으로, AI 기술을 활용한 초개인화 상품 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 고객의 취향, 구매 이력, 행동 패턴 등을 빅데이터로 분석해 개인별로 맞춤형 상품을 추천함으로써, 고객 만족도와 구매 전환율을 높이고 있습니다. 이를 위해 2022년 빅데이터 기반 AI 스타트업 '로켓뷰'를 인수했는데, 로켓뷰는 딥러닝 기반 광학 문자 인식(OCR) 기술과 상품 속성·고객 행동 데이터 분석 역량을 갖춘 기업으로, 이들의 기술을 내재화해 올리브영 온라인몰에 AI 추천 시스템을 구축했습니다.
올리브영 글로벌몰에는 AI 기반 다국어 콘텐츠 번역 서비스가 도입되어, 한국어 상품 정보를 영어, 일본어 등 여러 언어로 자동 번역해 글로벌 고객에게 제공합니다. 이로써 K-뷰티 상품의 해외 시장 진출과 글로벌 고객 경험을 혁신적으로 개선하고 있습니다.
사례2. 쿠팡(생산성 향상/비용절감)
2년 연속 흑자를 내며 유통업계의 판을 뒤집은 쿠팡의 성공 중심에는 AI(인공지능)가 있습니다. 쿠팡은 국내에서 처음으로 익일배송(로켓배송) 서비스를 도입하며 유통업계의 새로운 모델을 제시했는데, 꾸준한 물류망 투자와 함께 AI 머신러닝 기술에 투자하였습니다.
쿠팡의 AI와 머신러닝 기술은 수천만 건의 상품 수요를 사전 예측해 재고를 최적화하고, 판매 예상 상품을 주문이 들어오기도 전에 가까운 물류센터로 미리 이동시킵니다. 이런 기술을 통해 당일 배송과 익일 배송이 가능하며, 기술은 쿠팡이 고객에게 빠르고 편리한 배송 서비스를 제공하는 기반이 됩니다. 물류센터 운영 역시 AI와 자동화 기술이 핵심입니다. 상품 입고 시, 최적의 진열 위치와 작업자 동선을 안내하는 ‘랜덤 스토우’, 상품이 진열된 선반을 작업자 앞으로 옮겨 편리하게 작업할 수 있도록 돕는 ‘AGV(무인운반로봇)’, 배송지에 따라 상품을 자동으로 분류하는 ‘소팅 로봇’ 등 첨단 기술이 물류 전 과정에 적용됩니다. 배송 단계에서도 AI는 근로자들이 더욱 안전하고 스마트하게 근무할 수 있는 환경을 조성합니다. 배송차량 내 상품 적재 위치부터 가장 효율적인 배송 경로까지 추천하며, 빠르고 정확한 배송을 실현합니다.
사례3. 리멤버(UX혁신)
리멤버는 국내 최대 규모의 채용 데이터와 머신러닝 기반 AI 기술을 결합해, 채용 담당자가 직무 내용만 입력하면 적합한 후보자를 자동으로 추천하는 ‘AI 채용비서’ 서비스를 제공하고 있습니다. 이 서비스는 단순 챗봇 수준을 넘어, 채용 공고의 맥락을 파악해 미처 생각하지 못한 키워드나 조건까지 반영해 우수 인재를 추천합니다. 실제로 인재 추천 기간을 기존 3주에서 3일로 단축하는 등 채용 효율을 획기적으로 높였습니다. 또한 데이터 파이프라인을 정교하게 구축해, 다양한 채용 데이터(경력, 공고 조회, 스카웃 제안 등)를 대형 단일 AI 모델로 통합 학습시켜 일관된 인재 매칭과 추천 정확도를 확보하고 있습니다.
명함 인식 AI 및 네트워크 관리 혁신 : 리멤버 명함 서비스에는 AI 기반 명함 영역 인식 및 정보 추출 기술이 적용되어 있습니다. 사용자가 명함을 촬영하면 배경을 제외한 명함 정보만 정확히 인식·저장하며, 이 데이터를 기반으로 비즈니스 네트워크를 자동으로 관리할 수 있습니다. 이 과정에서 AI의 인식 정확도와 데이터 일관성 유지가 핵심 역할을 합니다.
AI 기반 헤드헌팅 업무 자동화 : 전통적으로 수작업에 의존하던 헤드헌팅 업무 중 후보자 탐색, 제안 메시지 발송, 후보자 관리 등 주요 과정을 AI 시스템으로 자동화했습니다. 이를 통해 리서처(서치펌 인력)의 업무 효율을 높이고, 헤드헌터의 기본급 도입 등 새로운 인사제도도 실현할 수 있었습니다.
사례4. 당근
당근은 지난 5월 AI 글쓰기 기능을 선보였습니다. 판매하려는 물품의 사진을 올리면, AI가 이미지를 분석해 상품명과 카테고리, 물품 상태 상세 설명 등을 자동으로 제안해 주는 기능입니다. 상품의 종류나 브랜드를 인식할 뿐만 아니라, 실제 거래에서 자주 오가는 정보를 포함해 구매자가 궁금해할 요소들을 채워줍니다. 판매글 작성에 대한 부담 없이 게시글을 완성할 수 있어 보다 빠르게 판매를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 카드 지갑 사진을 올리면 색상, 규격, 카드 슬롯 수 등 제품 특성을 AI가 자동으로 작성해줍니다. 이로써 판매자는 번거로운 설명 작성 없이 쉽고 빠르게 게시글을 완성할 수 있고, 구매자는 핵심 정보를 한눈에 파악할 수 있어 거래 효율과 만족도가 크게 향상되었다고 합니다.
당근은 이용자들의 거래 편의성을 높이기 위해 중고거래 영역에 AI 기술을 적극 활용하고 있다. 지난 2월에는 AI 분석을 통해 당근에서 거래되는 중고 아이폰과 갤럭시 시세를 한눈에 확인할 수 있는 ‘중고거래 AI 스마트폰 시세 조회 서비스’를 전국 오픈했고, 당근의 글로벌 서비스인 ‘캐롯’ 캐나다에 AI 글쓰기 기능을 선제적으로 도입하기도 하였습니다.
이들 사례는 공통적으로 ‘단순한 도입’을 넘어, AI를 통해 조직의 서비스 흐름 자체를 재설계한 결과물입니다. 단순히 어떤 도구를 활용할 것인가를 넘어, AI가 실질적으로 ‘어떤 일’을 바꾸고 있는지를 주목해야 합니다. 기업은 이제 AI 도입을 기술 관점이 아닌, 경험 설계 관점에서 접근해야 합니다. “우리는 어떤 고객 경험을 만들고 싶은가?”, “지금의 운영방식 중 무엇이 병목인가?”를 먼저 고민한 후, 이를 AI로 어떻게 해결할 수 있을지를 설계하는 것이 핵심입니다.
3. AI 기반 프로세스 혁신 사례
AI는 고객 경험뿐 아니라, 기업 내부의 운영 프로세스를 재정의하는 데도 강력한 도구가 되고 있습니다. 단순 반복 업무 자동화에서 벗어나, 전사적 효율화와 협업 구조 개선에 이르기까지 활용 범위는 넓어지고 있습니다.
사례1. 당근
당근은 서비스 혁신 뿐 아니라, 프로세스 혁신도 잘 이뤄내고 있는 기업입니다. 당근마켓은 조직 내 다양한 직군에서 AI를 적극적으로 도입해, 반복적인 업무를 줄이고, 협업의 효율을 높이며, 실질적인 생산성을 끌어올리고 있습니다. 특히 주목할 만한 것은, 디자이너나 운영 매니저처럼 ‘비개발자’들이 AI를 직접 활용해 업무를 혁신하고 있다는 점입니다. 여기서는 당근이 실험하고 있는 세 가지 실제 사례를 소개합니다.
1) 디자이너가 만든 피그마 플러그인, ‘Ratiosnap’
Ratiosnap은 디자인 요소 사이의 여백 비율을 자동으로 계산하고 조정해주는 기능을 갖추고 있습니다. 기존에는 눈대중이나 수작업 계산에 의존하던 반복 작업이었지만, 이 플러그인을 통해 몇 초 만에 일관된 여백을 맞출 수 있게 되었습니다. 흥미로운 점은 이 도구가 개발자의 도움 없이, 디자이너 스스로 30분 만에 만들어냈다는 사실입니다.
2) 사내 AI 프로젝트를 한눈에, ‘AI 프로젝트 캐처’
조직이 커질수록 다양한 팀에서 AI 프로젝트가 동시에 진행되는데, 정보를 공유하고 정리하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 이를 해결하기 위해 전략지원팀과 인프라팀은 'AI 프로젝트 캐처'를 만들었습니다. 이 시스템은 슬랙에서 오가는 AI 관련 대화 내용을 자동으로 수집하고, 프로젝트 이름, 목표, 담당 팀 등의 정보를 한눈에 볼 수 있도록 정리해줍니다. 덕분에 조직 전반에서 어떤 AI 실험이 진행 중인지 투명하게 파악할 수 있고, 중복되는 시도를 줄일 수 있습니다.
(출처 : 당근) 3) AI로 운영 효율을 높이다, ‘정규표현식 생성기 & 폴리시 체커’
운영 매니저의 업무 중에는 반복적이면서도 세심함이 요구되는 작업이 많습니다. 예를 들어, 서비스 정책을 정규표현식으로 작성하거나, 정책 문서의 오류나 누락을 검토하는 일입니다. 이 작업을 위해 당근마켓에서는 AI를 활용한 자동화 도구를 도입했습니다. 운영자가 자연어로 규칙을 설명하면 AI가 정규표현식을 자동 생성해주고, 정책 문서도 AI가 분석하여 누락이나 충돌 가능성을 미리 알려줍니다. 이러한 도구 덕분에 운영팀은 실수를 줄이고, 더 중요한 판단 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
(출처 : 당근)
사례2. OpenAI
AI를 만드는 회사는 AI를 어떻게 쓸까요? OpenAI는 단지 AI 모델을 개발하는 기술 기업에 머물지 않고, 조직 내부 운영까지도 AI로 혁신하고 있습니다.
즉, 내부 직원들이 직접 AI를 사용해 생산성을 끌어올리고, 협업 구조를 개선하며, 반복 업무를 자동화하는 구조를 만들어가고 있습니다.
모델 검증을 위한 자동화된 품질 평가 시스템
OpenAI는 내부적으로 새로운 모델을 출시할 때마다 ‘Evals’라는 자체 평가 시스템을 통해 자동화된 테스트를 진행합니다. 이 시스템은 모델이 출력하는 응답의 정확성, 안전성, 편향성 등을 정량적으로 측정할 수 있게 해줍니다. 사람이 일일이 검토하던 과정을 AI가 대신함으로써, 평가의 일관성과 객관성을 확보하고, 반복적인 품질 검증을 빠르게 수행할 수 있습니다. 특히 이 시스템은 실험이 잦은 환경에서도 지속적인 개선을 가능하게 하며, 제품의 완성도를 높이는 중요한 역할을 하고 있습니다.
또한 OpenAI가 선보인 ‘ChatGPT Search’와 ‘Operator’는 단순한 기능 추가가 아니라, AI가 직접 일하는 구조를 실현한 대표적인 프로세스 혁신 사례로 평가됩니다. ChatGPT Search는 더 이상 AI가 과거 지식에만 의존하지 않도록 만들어 사용자의 질문에 대해, AI가 스스로 인터넷을 검색하고 필요한 정보를 실시간으로 찾아서 요약해줍니다. 사용자는 검색 엔진을 따로 열 필요 없이, 질문만으로 최신 정보를 얻을 수 있는데, 이는 정보 탐색 과정을 AI가 대신함으로써, 업무 속도와 의사결정 효율을 높인 사례라고 할 수 있습니다. Operator는 한 단계 더 나아가, AI가 웹사이트를 직접 조작하고 반복 업무를 수행하는 기능입니다. 사용자가 “항공권 검색해서 구글 시트에 정리해줘”라고 요청하면, AI가 실제로 사이트를 방문하고, 필요한 데이터를 수집해 결과를 정리해주느넫, 사람이 클릭하고 입력하던 일들을 AI가 대신 처리하면서, 업무 자체의 흐름이 자동화되는 셈입니다.
CUA (Computer‑Using Agent) 흐름도 / 출처 : amity solutions OpenAI는 단지 AI를 만드는 조직이 아니라, AI를 통해 스스로의 일하는 방식과 문화를 혁신하는 조직입니다. 개발자와 비개발자 모두가 AI를 자유롭게 활용하고, 반복적인 업무는 자동화하며, 실험과 개선을 빠르게 순환 시키는 이 구조는 앞으로 많은 조직이 지향하게 될 새로운 업무 방식의 모델이 되고 있습니다.
4. 공통된 서비스/프로세스 혁신의 특징
위 사례들에는 몇 가지 공통된 특징이 존재합니다. 단순히 AI를 ‘도입’한 것이 아니라, 기존의 서비스와 업무 방식을 능동적으로 재설계했다는 점입니다. AI 기반 혁신 조직의 공통된 접근 방식은 어떤 것이 있을까요?
문제 해결 중심의 접근: 단순히 새로운 기술을 도입한 것이 아니라, 기존 운영상의 병목·비효율·고비용 영역을 해결하기 위해 AI를 적용했습니다.
업무 흐름 중심의 통합: AI는 특정 부서에만 쓰이는 툴이 아니라, 유관부서 간 데이터 흐름과 커뮤니케이션 구조 전체를 바꾸는 촉매로 작용했습니다.
실행 가능성 중심 설계: 실무자가 자발적으로 활용할 수 있도록, UI/UX, 데이터 정제, 사내 프로세스 등 실질적인 실행 조건을 함께 설계했습니다.
5. 실행 시 고려해야 할 전략 포인트
이러한 서비스 혁신/ 프로세스 혁신을 실행하기 위해 기업은 아래와 같은 전략 포인트를 고려해야 합니다.
보안 정책 및 정보관리 체계: AI 도입 시 가장 큰 리스크는 데이터 보안입니다. 사내 정보의 AI 학습 범위, 외부 API 연결 방식, 데이터 사용 이력 등에 대한 명확한 기준이 필요합니다.
도구 선택과 구독 모델 비교: 조직의 기존 워크스페이스(Google, MS 등)와 호환되는 AI 도구를 우선 고려하되, 각 도구의 기능 범위, 가격 구조, 팀 관리 기능 등을 비교하여 도입합니다.
사내 확산 전략과 과제 해결형 교육 설계: 초기 실습형 교육에서 멈추지 않고, 실무 흐름과 연계된 케이스 기반 학습, 과제 수행형 워크숍 등을 통해 ‘적용’ 중심의 교육 전환이 필요합니다.
AI 활용 문화 형성: 단순 도입보다 중요한 것은 구성원 전반의 활용 마인드셋 변화입니다. 이를 위해선 상시 실험 환경 구축, 실패 공유 문화, CoP 운영(Community of Practice) 등이 병행되어야 합니다.
이러한 전략적 접근 없이는 AI는 단기적 성과에 그치며, 진정한 조직 혁신으로 이어지기 어렵습니다. AI는 도구이자 변화의 동력이며, 그것을 ‘어디에’ 그리고 ‘어떻게’ 적용하느냐가 조직의 미래를 결정짓습니다.
