안녕하세요, 백화점 Culture Lab 유은영 책임입니다. ‘WX’라고 하는 워크 트랜스포메이션(Work Transformation) 관련 업무를 담당하고 있습니다. 불필요한 업무는 과감히 제거하거나 간소화하고, 자동화할 수 있는 업무는 프로세스를 개선해 업무 시간을 최소화하고 성과를 극대화하는 조직문화를 만들기 위해 노력 중입니다. WX에는 기존 업무를 디지털로 전환하는 업무가 포함되어 있어서, 이를 중점으로 진행하고 있습니다.

안녕하세요, 인재개발원 이제성 선임입니다.
승진자, 임원 그리고 디지털 관련 교육을 기획하는 업무를 담당 중입니다.

안녕하세요, 퓨처넷 AI LAB에서 근무 중인 강신훈 책임입니다. 더현대 서울의
‘언커먼스토어’부터 머신러닝, AI 등 리테일 분야에 접목할 신기술을 주로 연구하고 있습니다.

이번 ‘Hai’를 탄생시킨 진짜 히어로는 기꺼이 시간을 내 수많은 업무 관련 매뉴얼과 꿀팁, 인사이트를 공유해 준 직원들이라고 입을 모은 세 사람의 이야기를 지금 바로 들어 보실까요?

‘Hai(하이)’는 무엇인가요?
백화점과 퓨처넷이 자체 개발한 업무 어시스턴트 생성형 AI 시스템입니다. LLM(수십억 개 이상의 문장과 데이터를 학습한 인공지능 언어모델)을 기반으로 우리가 일상생활에서 사용하는 자연어를 인식해 질문과 답변을 통해 백화점 직무나 사내 정보를 제공합니다.

업무 매뉴얼은 물론, 백화점 직원들 사이에 구전으로 내려오던 사내 정보와 업무 노하우, 인사이트 등을 데이터화해 동시간 대에 바로바로 묻고 대답할 수 있도록 했습니다.

빠르고 쉽게 정보를 공유함으로써 업무 편의 개선은 물론, 업무 능률 향상을 목표로 합니다.

Q. 이번에 개발된 ‘Hai’는 한마디로 내 옆의 ‘업무 과외쌤’인 거네요. 저연차, 직무 변경자의 업무 온보딩과 임직원 인사이트 강화를 위해 생성형 AI를 도입하게 된 배경이 궁금해요.

인재개발원 이제성 선임
직무와 업무 관련 지식을 매뉴얼화하자는 니즈는 예전부터 계속 있었어요. 그래서 보고서 형식, 백과사전 등 다양한 방식으로 시도했었고요. 그런데 저희가 생각했던 것만큼 원활하게 운영이 되지 않더라고요.

또, 인재개발원에서는 임직원 역량 개발을 위해 사내 강사 제도를 운용하고 있는데요. 사내 강사의 강연이 교육 현장에 참석한 직원들만 들을 수 있고, 일회성으로 끝나는 데에 대한 아쉬움이 항상 있었어요.

그래서 이런 것들을 어떻게 하면 모든 직원이 접근할 수 있도록 보편화하고, 오랫동안 남도록 데이터화할 수 있을까에 대한 고민과 논의를 계속 이어가다가 챗GPT처럼 업무에 대해 궁금한 점들을 물어보면 바로바로 대답해 주는 우리 그룹만의 생성형 AI가 생기면 좋겠다는 아이디어가 나온 거죠.

그래서 퓨처넷 AI LAB 직원분들과 기술적인 부분에 대해 논의했고 “이거, 해볼 만하다!”는 결론에 도달해 올해 1월 본격적으로 시작하게 되었습니다.

AI LAB 강신훈 책임
원래 사내 매뉴얼을 챗봇 형태로 제작하는 것은 예전부터 시도했었습니다. 그런데 이런 형태의 솔루션이 갖는 맹점은 정확한 질문이 아니면 답을 못 찾는다는 것이었어요. 예상 가능한 시나리오와 그에 대한 답을 넣어줘야 했던 거죠.

그런데 이 부분에 생성형 AI가 도입되면 AI가 질문의 의미를 분석해서 답을 내 매뉴얼을 찾을 수 있고, 그 내용을 종합해서 내가 원하는 톤으로 자유롭게 말을 할 수가 있는 거예요.

그래서 과거보다 진입장벽이 낮아졌기 때문에 저희도 한 번 시도해 볼만하게 된 거죠.

생성형 AI 시대 이전의 챗봇은 ‘If – Then’이에요. 예측 가능한 ‘If’ 상황 값을 모두 입력해 두고, 거기에 맞는 키워드가 입력돼야 ‘Then’ 출력값이 나오는 거죠. 그런데 생성형 AI는 그 정도의 과정까지 필요하지 않기 때문에 개발자와 사용자 입장 둘 다에서 진입장벽이 낮아졌다고 생각해 주시면 될 것 같아요.

Q. 그럼 처음 이제성 선임이 업무 어시스턴트 생성형 AI 개발에 대해 이야기했을 때 어땠나요?

Culture Lab 유은영 책임
그때 마침 컬처랩도 WX 업무 변화 측면에서 AI에 관심을 두고 계획을 세워 나가고 있었는데요. 백화점 iLAB과 방향성을 잡는 중이었는데, 인재개발원에서도 유사한 업무를 준비하고 계신다고 해서 반가운 마음으로 합류하게 되었습니다. 주관 부서 관계없이 하나의 목표를 가지고 업무를 해나간다면 비효율도 줄어들고 완성도가 높아지지 않을까 생각했습니다.

AI LAB 강신훈 책임
저희도 Culture Lab과 비슷하게 “딱 적절한 시기에 좋은 프로젝트를 만났다”는 생각이 들었습니다. 작년까지는 주로 광고 카피 만들기, 기사 초안 작성하기처럼 콘텐츠를 생성하는 것을 목적으로 하는 AI 과제를 수행했습니다. 이는 AI가 거짓말을 하는 현상인 ‘할루시네이션’에서 상대적으로 자유로웠기 때문인데요.

올해부터는 회사의 주류가 되는 업무를, AI를 활용해 효율을 높이고 개선해 보자는 목표를 바탕으로 어떤 과제를 할지 논의하던 중에 인재개발원으로부터 연락을 받았던 거죠. 그 순간 “아 올해의 킥은 이 프로젝트구나”라는 생각이 들었어요.

Q. 인재개발원, Culture Lab, AI LAB 모두 각자의 전문 분야가 다르잖아요. ‘Hai’를 개발할 때도 중점을 뒀던 부분에 조금씩 차이가 있었을 것 같아요.

인재개발원 이제성 선임  & 
Culture Lab 유은영 책임
우선 연속성과 전문성에 중점을 뒀습니다. 백화점 근무 환경 특성상 발령이 나고 업무가 바뀌는 경우가 있어 일몰되는 프로젝트들이 있거든요. 그래서 이번 ‘Hai’ 프로젝트를 시작할 때는 이 ‘Hai’가 나중에 더 발전해서 대체되는 한이 있더라도 중간에 누락되거나 멈추지 말자는 생각을 했어요.

또한 ‘Hai’가 직원들에게 실질적으로 도움이 될 만한 퀄리티의 답변을 도출해야 한다는 것도 프로젝트의 아주 중요한 요소 중 하나였습니다. 잦은 질의응답이나 문의 응대로 부과되는 업무 부담도 개선하고, 실제로 업무를 하는 직원들도 내가 이 업무를 어떻게 해야 조금 더 편하고 효율적으로 할 수 있을지 돕는 것이 중요한 역할 중 하나라고 생각했습니다.

AI LAB 강신훈 책임
최근 AI 개발 트렌드를 보면 다양한 AI 에이전트들을 유기적으로 호출해서 AI가 할 수 있는 일을 확장하려는 움직임을 보이고 있습니다. 퓨처넷도 예전부터 ‘벡터코어(Vectocore)’라는 자체 백터 데이터베이스 솔루션을 필두로 다양한 형태의 기능을 확장하고 있었는데요. 이번 ‘Hai’ 프로젝트에서는 미리 저장해 둔 사내 매뉴얼 정보 외 다양한 정보를 API, 실시간 웹 검색 등을 통해 실시간으로 가져와 AI가 해당 데이터를 기반으로 더욱 정확도 높은 대답을 할 수 있게 하는 것을 가장 중요하게 생각했습니다.

기존처럼 어떤 데이터를 찾아서 요약해 답변만 해 주는 것이 아니라, 이제 다양한 정보를 AI가 실시간으로 알아서 판단해 가져오는 거죠. 조금 더 다양하고 풍부한, 정확도 높은 답변을 할 수 있도록 하는 데에 중점을 뒀습니다.

Q. 그렇다면 세 팀이 한 팀(One team)이 돼서 호흡이 잘 맞고 있다고 느껴졌던 때는 언제인지 궁금합니다!

인재개발원 이제성 선임
저는 이 질문을 빌려 책임님들께 감사 인사를 드리고 싶어요. 사실 이렇게 큰 전사 단위의 프로젝트는 처음이라 걱정이 많았거든요. 그런데 하면 할수록 제가 미처 생각하지 못한, 완전히 새로운 시각에서 프로젝트를 바라볼 수 있어서 많이 배웠던 것 같습니다. 예를 들어 처음에 저희는 ‘Hai’를 단순히 앱이나 링크를 통해서 배포하면 되지 않을까 생각했어요. 그런데 Culture Lab에서 팀즈에 반영해서 WX의 방향과 결을 맞추는 것이 어떨지 공유해 주셨고, AI LAB에서는 생각했던 것이 기술적으로 가능하도록 구현해 주셨고요.

유은영 책임님이 6개 본부 64개 팀, 250명 정도 되는 담당자들과 소통하는 것을 보면서 담당자분들과 효율적으로 소통하며 함께 일하는 방법도 많이 배웠습니다.

또, 강신훈 책임님은 정말 저희의 마스터키 같은 역할을 해 주셨어요. 생성형 AI는 보안이 정말 중요해요. 보안에서 이슈가 생기면 프로젝트 전체가 아예 무산될 수도 있거든요. 그럴 때마다 걱정했던 부분을 척척 해결해 주는, 듬직한 모습을 보며 저도 저렇게 업무를 믿고 맡길 수 있는 사람이 되어야겠다는 생각도 많이 했고요.



각자 맡은 바를 완수하기 위해 노력하는 모습을 보면서 정말 서로가 없으면 안 됐구나, 정말 감사하다고 느꼈습니다.

Culture Lab 유은영 책임
이제성 선임이 말한 것처럼 처음에는 인재개발원과 Culture Lab이 생각했던 방향이 조금 달랐거든요. 이 AI 멘토에 대해서 Culture Lab은 WX 측면에서 바라봤고, 인재개발원에서는 멘토링 개념으로 생각하셨던 것 같고요. 그래서 처음에는 조금 의견 차이가 있었지만, 이런 부분을 서로 소통하며 맞춰나가고, AI Lab의 기술을 통해 다듬어 나가면서 결국에는 서로 추구하는 바가 잘 어우러진 결과물을 만들어낼 수 있었습니다. 이런 과정을 통해 원팀이 되었다는 생각이 들었어요.

AI LAB 강신훈 책임
이번 프로젝트에서 가장 중요했던 것이 사내 지식을 하나로 모으는 것이었어요. 이걸 추진하는 단계가 굉장히 어렵거든요. 자료를 준비해 주시는 직원분들은 본인의 메인 업무를 제쳐두고 해야 할 정도로 부담이 되는 일인데 이런 일들이 무사히 잘 이어질 수 있도록 각자 서로의 위치에서 자기가 잘하는 거로 고민하다 보니까 제가 “저희 이제 이런 거 해야 하지 않나요?” 하면 이미 다 돼 있는 경우가 많았어요. 말하지 않아도 톱니바퀴가 서로 맞물리듯이, 실제 계획했던 것보다 굉장히 빠르게 진행이 됐어요. 그래서 그때 ‘아, 이거는 성공할 수 있겠다’는 느낌이 들었던 것 같아요. 말하지 않아도 서로 각자가 잘하는 일을 이미 다 해 뒀을 때 ‘우리가 원팀이 맞구나’라는 생각을 했습니다.

Q. “말하지 않아도 알아요~♬”가 생각나는데요. 그럼, 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?

산재해 있는 사내 지식을 한곳에 모으는 ‘Hai’ 프로젝트의 핵심이 데이터였던 만큼, 가장 중요하고 어려웠던 점 역시 데이터를 쌓는 과정이었습니다. ‘Hai’ 프로젝트를 처음 시작했던 게 올해 1월이거든요. 인사 발령 이후 연초에 가장 바쁠 때 데이터 수집을 요청해야 했던 상황이라, 데이터 수집에 참여해 주시는 직원들은 본인의 메인 업무 외에도 추가적인 업무가 생겼던 거였어요. 이러한 상황에서 참여하는 직원들이 모두 함께 협업하는 느낌이 들 수 있도록 노력했습니다.

그래서 이 프로젝트의 실제 히어로들은 데이터 수집에 참여한 250여 명의 직원들이라고 생각합니다. 각 현업 부서에 있는 직원들이 소중한 시간을 할애해 퀄리티 높은 문서들을 만들어 준 덕분에 가능했던 프로젝트였죠. 저희 모두 정말 감사한 마음입니다.

본인 일처럼 나서서 해당 직무의 업무 관련 데이터들을 잘 수집해 준 히어로들이 있어 가장 중요하고 가장 어려웠던 부분을 잘 극복할 수 있었습니다.

Q. 4월 한 달간 테스트 과정을 거쳤는데, 테스트에 참여한 직원들의 말 중 가장 기억에 남는 말이 있다면요?

인재개발원 이제성 선임
"이 프로젝트는 꼭 필요한 일이었다"
먼저 “이 프로젝트 진행하느라 고생 많았다”는 말이 기억에 남고요. 이 말을 하면서 이 프로젝트는 “꼭 필요한 일이었다”는 말씀을 하시더라고요. 필요한 일을 잘 해냈다는 뿌듯함이 남아 기억에 남는 피드백입니다.

Culture Lab 유은영 책임
"생각했던 것보다 답변이 더 훌륭하다"
저는 “생각했던 것보다 답변이 더 훌륭하다”라는 말이 가장 기억에 남아요. 질문에 대한 답변이 충실해서 유용하게 잘 쓸 수 있을 것 같다는 의견들이 많아서 기뻤습니다.

AI LAB 강신훈 책임
점점 줄어드는 피드백
저는 개발자이다 보니까 ‘~부분을 개선해 주세요’, ‘~부분이 잘 안 맞아요’ 같은 부정적인 피드백만 보거든요. 근데 테스트하면 할수록 이런 부정적인 피드백이 줄어드는 것을 보는 게 좋더라고요. 이런 피드백이 완전히 없어질 수는 없겠지만, 점점 줄어들고, 보내주시는 피드백을 바탕으로 저희가 계속 개선을 해나갈 거니까 끝까지 믿고 관심 가져주시면 ‘Hai’가 더 좋은 시스템으로 발전할 수 있을 거라고 생각합니다.

Q. 그럼, 앞으로 ‘Hai’는 직원들의 업무 환경을 어떻게 바꿔나갈까요?

인재개발원 이제성 선임
‘Hai’를 통해 ‘질문하는 힘’이 길러지면 좋겠습니다. 사실 ‘Hai’가 정답을 가르쳐 드리지는 않거든요. 대신에 구체적으로 내가 알고 싶은 것을 물어보면 물어볼수록 답변이 자세하고 정확하게 나옵니다. 업무를 하는 과정에서도 ‘Hai’가 정답을 알려주기보다는 업무에 대한 본인만의 정답을 찾아갈 수 있도록 어시스턴트 역할을 하는 친구이니까 원하는 답을 잘 얻을 수 있도록 질문을 하고, 그 질문을 생각하는 과정에서 전체적인 업무 역량이 향상될 수 있지 않을까 기대하고 있습니다.

Culture Lab 유은영 책임
‘Hai’가 최대한 효율적인 방식으로 업무를 할 수 있게 도와드리는 역할을 한다면 더할 나위 없겠습니다. 백화점의 경우에는 본사와 백화점 사업소별로 업무 수행 방식이나 갖고 있는 업무에 대한 지식 등이 다르거든요. 그래서 ‘Hai’를 통해 흩어져 있는 업무 지식과 노하우가 하나로 모이면 좋겠습니다. 그렇게 된다면 직원분들이 더욱더 편하게 업무하실 수 있을 것 같아요.

AI LAB 강신훈 책임
그동안 모르는 것에 대해 누구한테 물어봐야 하는지조차 알기 어려웠다면 이제 ‘Hai’를 통해 그 부분이 어느 정도 해소될 것으로 보입니다. 후속 개발이 진행되면 될수록 질의응답만 하는 단방향 서비스가 아니라 사용자가 명령을 내릴 수 있는 다양한 기능을 개발하여 진정으로 사내 업무를 서포트 하는 도우미 또는 파트너의 임무를 수행하길 기대합니다.

Q. 마지막으로 ‘Hai’는 책임님과 선임님에게 어떤 의미로 남을까요?

AI LAB 강신훈 책임
사내 데이터를 대량으로 컨트롤해 본 첫 레퍼런스이고 이번 프로젝트를 통해서 솔루션의 핵심 코어 기능의 업데이트를 이룰 수 있어 매우 의미 있는 발자취였다고 생각합니다. 앞으로 이를 더 발전시켜 당사뿐만 아니라 타사에도 솔루션을 공급하길 기대해 봅니다.

AI 멘토를 한마디로 표현하자면 “도움이 되었으면 좋겠어요”로 표현할 수 있을 거 같아요. AI 멘토의 아빠로서 어린이에서 성인이 되어 자기 역할을 할 수 있도록 중간에 포기하지 말고, 계속 성장시켜 충분히 1인분 역할을 할 수 있는 도우미 프로그램으로 성장하길 바라봅니다.

인재개발원 이제성 선임
전사적인 협업을 통해 진행된 프로젝트인 만큼 제게 큰 의미가 있었습니다. 저도 강신훈 책임님처럼 ‘Hai’를 우리 아이라고 생각하고 있거든요. (웃음) ‘Hai’가 쑥쑥 성장해 나갈 수 있도록 직원분들 모두 관심 가져주시면 감사하겠습니다.

Culture Lab 유은영 책임
저희가 ‘Hai’를 만드는 건 줄 알았는데, 진행해 보니 모든 직원분의 도움을 통해 모든 직원분의 손을 거쳐 ‘Hai’가 탄생하게 되었습니다. 모두가 함께 만든 ‘Hai’가 앞으로 더 많은 데이터를 학습해서 더 똑똑하게, 업무 필수 어시스턴트가 되었으면 하는 바람입니다!