현장에서 작동하는 AI, GS칼텍스가 만든 AI 전환의 방식

생성형 AI 도입이 빠르게 확산되면서 기업의 AI 활용 방식도 달라지고 있습니다. 이제 중요한 것은 AI 기술을 도입하는 데 그치지 않습니다. 실제 업무 현장에서 AI가 어떻게 활용되어 업무 효율화와 서비스 개선으로 이어지는지가 더욱 중요해지고 있습니다.

GS칼텍스는 지난 5월 AWS SUMMIT 서울 2026에서 자사의 AI 전환 여정을 공유하며, 제조 현장 중심의 AI 활용 사례와 그 성과를 소개했습니다. AI를 일부 조직의 실험이나 기술 도입에 머무르게 하지 않고, 현업 구성원들이 직접 문제를 발견하고 해결 방법을 찾아갈 수 있는 구조를 만들어온 과정이었습니다.

현장에서 출발한 AI 전환

GS칼텍스는 2022년 DAX센터를 설립하며 데이터와 AI 기반의 업무 혁신을 본격화했습니다. 초기에는 외부 솔루션을 중심으로 AI를 도입했지만, 이러한 방식만으로는 현장의 업무 방식에 충분히 안착하기 어렵다는 점을 확인했습니다.

이후 GS칼텍스는 IT부서가 필요한 시스템을 만들어 제공하는 방식에서, 현업 구성원들이 직접 필요한 서비스를 만들고 활용하는 방식으로 AI 전환의 방향을 확장해왔습니다. 현장에서 일하는 구성원들이 업무 중 마주하는 문제를 직접 발견하고, 로우코드, RPA, 머신러닝, 생성형 AI 등을 활용해 해결 방법을 만들어가는 구조입니다.

이는 GS그룹이 추진하고 있는 현업 주도 AX 흐름과도 맞닿아 있습니다. GS그룹은 현업 직원들이 직접 AI 기반 업무 툴과 서비스를 만들고 개선하는 구조를 통해 AI를 일하는 방식 전반으로 확산하고 있습니다. 자체 AX 플랫폼 ‘미소(MISO)’는 코딩 지식이 없는 실무자도 업무형 웹페이지나 AI 툴을 구현할 수 있도록 설계됐으며, GS 임직원들이 개발한 AI 앱은 1만 개를 넘어 이 중 약 600개는 실제 현장 업무에 적용되고 있습니다.

이러한 흐름은 GS그룹 해커톤을 통해서도 이어지고 있습니다. GS그룹은 생성형 AI를 활용해 현업의 문제를 직접 정의하고, 실제 업무에 적용 가능한 서비스 프로토타입을 구현하는 해커톤을 운영하며 구성원들의 AI 활용 경험을 확대하고 있습니다. 특히 2025년 해커톤에서는 MISO와 바이브코딩 툴을 활용해 개발 경험이 없는 직원들도 아이디어를 빠르게 구체화하고 결과물로 발전시키는 과정을 경험했습니다.

실제 업무 개선으로 이어진 AI 활용

GS칼텍스의 AI 전환은 현장에서 만들어진 서비스가 실제 업무 개선과 사업 성과로 이어지고 있다는 점에서 의미가 있습니다.

대표적인 사례는 에너지플러스입니다. GS칼텍스는 고객 민원 데이터를 온톨로지와 생성형 AI 기반으로 자연어 분석할 수 있는 환경을 구축했습니다. 이를 통해 주유, 세차, 전기차 충전 등 모빌리티 서비스를 제공하는 에너지플러스의 고객 경험을 개선해왔습니다. 그 결과 에너지플러스 사용자 수는 15만 명에서 240만 명으로 증가했고, 앱 평점도 1.6점에서 4.6점으로 높아졌습니다.

설비 검사 영역에서도 AI 활용은 업무 효율 개선으로 이어지고 있습니다. 제조 현장에서 설비 점검과 운영 효율은 생산성과 안전에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. GS칼텍스는 현장 데이터를 기반으로 한 AI 활용을 통해 설비 검사 시간을 줄이고, 반복적으로 발생하는 문제를 더 빠르게 확인하고 개선할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

이처럼 GS칼텍스의 AI 활용 사례는 AI가 기술 도입에 머무르지 않고, 고객 경험 개선과 현장 운영 효율화로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

IT조직의 역할도 변화하고 있습니다

AI 전환이 현장 중심으로 확산되면서 IT조직의 역할도 달라지고 있습니다. 과거 IT조직의 역할이 서비스를 직접 개발하고 제공하는 데 가까웠다면, 이제는 현업 구성원들이 스스로 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들고, 실제 활용 현황을 확인하며 개선을 지원하는 방향으로 확대되고 있습니다.

이은주 GS칼텍스 DAX센터장은 지난 5월 아마존웹서비스(AWS)가 최근 개최한 AWS SUMMIT Seoul 2026 컨퍼런스 현장에서 진행한 디지털투데이 인터뷰에서 AX 시대 IT조직의 핵심 역할로 현업 담당자 대상 교육과 AI 활용에 대한 측정, 모니터링을 강조했습니다. 기존에는 IT조직이 서비스를 만드는 데 집중했다면, 이제는 현업에서 만들어진 서비스가 실제로 얼마나 잘 쓰이고 있는지 파악하고, 문제가 있을 때 개선할 수 있도록 돕는 역할이 더욱 중요해졌다는 설명입니다.

GS칼텍스는 이러한 방향에 맞춰 현업 구성원들이 더 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 교육 체계도 개선하고 있습니다. 머신러닝 교육 기간을 기존 12주에서 하루 수준으로 단축하고, 코딩을 몰라도 실무 담당자가 머신러닝 서비스를 개발할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.

또한 앱 사용 현황을 매일 추적하며, 현장에서 만들어진 서비스가 실제로 얼마나 활용되고 있는지 확인하고 개선하는 모니터링 체계도 운영하고 있습니다. 이는 AI가 일회성 프로젝트에 그치지 않고, 지속적으로 활용되고 개선되는 업무 체계로 자리 잡아가고 있음을 보여줍니다.

AI 활용을 뒷받침하는 조직의 변화

GS칼텍스의 사례는 AI 전환에서 기술 도입만큼이나 활용 구조가 중요하다는 점을 보여줍니다. 중요한 것은 AI가 실제 업무 과정에서 어떻게 활용되고, 그 활용이 어떤 개선으로 이어지는가입니다.

현업은 업무 과정에서 필요한 개선점을 찾고, IT조직은 이를 구현하고 운영할 수 있는 환경을 지원합니다. 이 과정에서 AI는 업무 효율화와 고객 경험 개선을 돕는 도구로 활용됩니다.

GS칼텍스는 앞으로도 현장 중심의 AI 전환을 통해 구성원들이 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들어가겠습니다. AI가 실제 업무 현장에서 활용되고, 일하는 방식과 서비스 개선으로 이어질 수 있도록 끊임없이 노력하겠습니다.