생성형 AI를 실제 업무에 적용하는 국내 대기업 사례가 늘고 있다. 챗GPT와 같은 거대 언어 모델을 통해 공급망 리스크를 예측하는가 하면 현장라인에서 작업 수행 시 발생할 수 있는 잠재 위험요소를 제시하는데 활용되기도 한다.

21일 업계에 따르면 삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지·대응하는 전략을 수립했다. 우크라이나·러시아 전쟁, 홍해 물류사태 등 지정학적 리스크, 보호무역주의, 환경 규제 등 요소가 기업의 물류 확보 불안전성을 높이고 있기 때문이다.

삼성SDS는 20일 서울 송파구 잠실캠퍼스에서 '첼로스퀘어 미디어데이'를 열었다. AI가 적용된 물류 관리 설루션을 소개하는 오구일 삼성SDS 물류사업부장. [사진=삼성SDS 제공]

오구일 삼성SDS 물류사업부장은 지난 20일 서울 송파구 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어 미디어데이'에서 "해상 운임이 갑자기 10배 오르기도 하고 물류 지체로 인한 보관료 등 과거보다 불안정성이 커졌다"며 "이로 인해 (기업은) 물류 예산 편성을 하기 어려워졌다"고 설명했다.

이어 "이런 리스크를 신속하게 인지·대응하는 것이 중요하다"고 강조했다.

이에 삼성SDS는 매일 6만 건 이상의 뉴스를 수집해 리스크를 자동 추출하는 AI 설루션을 구축했다. 이는 회사의 물류 관리 플랫폼 '첼로스퀘어'에 적용됐다.

적용된 AI 모델은 물류 리스크를 위험도 3단계로 구분한다. 학습에는 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례가 투입됐다.

이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동 산출되면 삼성SDS 전문가들이 대응 방안을 수립한다.

실제 삼성SDS는 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고 이를 물류 리스크로 분류했다. 이후 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에 알렸다. 이후 확전에 대비해 인접 지역을 거쳐 물류를 해상 운송한다는 대안을 제시했다.

SK케미칼은 생산현장에서 생성형 AI를 적용 중이다.

SK케미칼은 그간 울산공장을 운영하며 쌓아온 안전관리 문서, 노하우, 사례 등을 데이터화했다. 이후 챗GPT와 같은 거대 언어 모델 기술에 기반을 둔 AI가 작업 수행 시 발생할 수 있는 잠재 위험요소를 제시하는 시스템을 만들었다고 이날 밝혔다.

새로운 SHE 시스템을 활용해 사업장 내 작업 위험성평가를 지원하고 생산현장의 안전관리 수준을 높일 것이라는 게 회사 측 설명이다. 위험성평가는 작업 전에 작업 유해·위험요인을 파악하고 개선계획을 수립해 위험도를 낮추는 일련의 과정이다. 기존에는 과거 작성된 문서와 사람의 경험을 바탕으로 작성됐기 때문에 작성자나 검토자 역량에 따라 리스크를 감지하고 예측하는 수준의 차이가 발생했다.

SK케미칼 구성원이 현장작업전 안전보건환경 (SHE, Safety, Health & Environment) 시스템에서 인공지능이 추천해주는 위험성 평가 항목을 점검하고 있다. [사진=SK케미칼 제공]

현대제철은 사내 업무 효율화에 생성형 AI를 적용 중이다. 지난 13일 현대제철은 임직원의 업무 효율성 향상을 위해 사내 신규 지식정보 플랫폼 'HIP'(Hyundai-steel Intelligence Platform)을 오픈했다고 밝혔다.

현대제철이 개발한 'HIP'은 생성형 AI 기술이 적용된 플랫폼으로 '사내문서검색'과 '경영지원챗봇' 두 가지 형태의 서비스를 제공한다.

현대제철 임직원이라면 누구나 해당 플랫폼을 사용할 수 있으며 여러 영역의 업무 정보들을 일일이 찾거나 업무 담당자를 확인하는 등의 불필요한 과정을 생략하고 원하는 사내 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있다.

현대제철 관계자는 "임직원들이 신규 지식정보 플랫폼 'HIP'을 통해 사내 축적된 지식정보를 적극 활용하고 효율적으로 업무를 처리할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

주주경제신문 김선엽 sunup@s-econ.kr 김선엽의 기사 더보기

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