AI로 만드는 속도를 확보한 GS리테일

AI가 반복 업무를 줄여주고 사람은 더 중요한 일에 집중할 수 있을 거라는 기대가 커지고 있습니다. GS리테일도 이런 기대를 품고 생산성 향상을 목표로 AI 활용을 빠르게 확산했습니다. AI로 업무 프로세스와 대시보드를 직접 만들기 시작했고, 레거시 소스와 DB를 분석하는 ‘Legacy Lens’와 프로토타입을 빠르게 실증·배포하는 ‘AI 인큐베이션 플랫폼’을 구축했습니다. 필요한 것을 직접 만들고 개선할 수 있는 역량을 갖추면서, GS리테일은 AI로 만드는 속도를 확보했습니다.

하지만 AI 활용 범위가 넓어질수록 새로운 과제가 나타났습니다. 빠르게 만든 결과물을 실제 업무에 적용하려면 검증하고, 운영하고, 변화에 맞춰 테스트하는 과정이 추가되어야 했기 때문입니다. GS리테일은 AI를 실제 업무에 안정적으로 정착시키려면 개발뿐 아니라 이를 뒷받침할 운영 역량이 필요하다고 판단했습니다. 문제는 AI 활용이 늘어날수록 검증하고 운영하고 테스트할 일도 계속 쌓이는 구조였고, 내부 인력 증원만으로 감당하기엔 한계가 있었습니다. 그렇다고 국내 업체에 맡기자니 비용 부담이 컸습니다. 그래서 GS리테일은 국내외를 가리지 않고, 이 운영 부담을 뒷받침해 줄 파트너를 폭넓게 찾기 시작했습니다.

GS리테일은 왜 삼성SDS GDC를 선택했고, GDC와 함께 어떤 성과를 만들었을까요? 또 AI 확산 과정에서 커진 운영 부담을 어떻게 해결해 나가고 있을까요? 지금부터 GS리테일과 삼성SDS GDC가 함께 만들어가는 AX 여정을 살펴보겠습니다.

오프쇼어, 다시 선택하기까지

GS리테일에게 오프쇼어는 낯선 도전이 아니었습니다. 반복적으로 쌓이는 운영 업무는 가격 경쟁력을 갖춘 오프쇼어가 합리적인 선택이라고 보고, 4년 전부터 꾸준히 시도해 왔습니다. 하지만 소통은 어려웠고, 품질 수준이 미흡하여 결과가 만족스럽지 않았습니다.

(GS리테일 조현일 팀장)
“품질이 오픈 기준에 못 미치고, 요구사항이 제대로 전달되지 않는 문제를 겪었습니다. 이 수준으로 정말 오픈해도 될지 확신이 서지 않는 순간들이 반복됐고, 다른 업체를 찾아야 하나 하는 생각까지 들었습니다.”

GS리테일은 이 경험을 통해 비용뿐 아니라 품질, 소통, 신뢰까지 갖춰져야 오프쇼어를 안정적으로 운영할 수 있다고 판단했습니다. 그래서 오프쇼어를 다시 검토할 때는 이 세 가지를 모두 갖춘 파트너를 찾기로 했습니다.

말보다 현장, 베트남으로 직접 날아가다

전환점은 GS칼텍스의 소개였습니다. 먼저 삼성SDS GDC와 협업해 온 GS칼텍스가 베트남 GDC를 추천한 것입니다. 그러나 GS리테일은 소개만으로 바로 판단하지 않았습니다. 실무진이 베트남 GDC로 직접 날아가 2박 3일 동안 보안, 품질, 테스트 체계를 눈으로 확인했습니다.

서비스 특성에 맞춘 하이브리드 클라우드 구성 출처: 삼성SDS

보안 - 지능형 보안관제

고객사별 업무공간 분리

물리 출입/매체 반출입 통제

품질 - 독립조직에서 3자 검증

수행조직과 분리된 품질전문조직

4단계 전환 Readiness Check

테스트 - AI를 활용한 자동화

AI를 통해 테스트 케이스 자동 생성

릴리즈 전 자동 회귀 테스트

• 보안: 고객사별 업무공간이 분리돼 있었고, 물리적 출입과 매체 반출입까지 철저히 통제되고 있었습니다.
• 품질: 소프트웨어 엔지니어링 조직 안에 테스트 자동화와 QA가 개발과 분리된 별도 조직으로 편성되어, 결과물을 독립적으로 검증하고 있었습니다.
• 테스트: AI를 활용하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하고, 릴리즈 전 회귀 테스트가 사람 개입 없이 자동 실행되고 있었습니다.

이후 GS리테일은 업종 경험·AI 역량·비용을 기준으로 후보들을 폭넓게 비교했습니다. 국내 IT업체는 대기업 엔터프라이즈 경험과 AI 활용 사례가 부족한데 인건비는 계속 오르고 있었고, 해외 오프쇼어 업체는 비용이 국내 IT 인력 대비 40% 낮았지만 한국형 ITO(IT 아웃소싱) 운영경험이 없었습니다.

삼성SDS GDC는 이 세 가지 기준을 모두 충족했습니다. 국내 IT 인력 대비 40% 낮은 비용에 삼성 관계사와 외부 고객사에서 쌓아온 ITO 운영 경험, 현장에 상주하는 온사이트PM과 자체 AI 솔루션(AI Pro)*까지 갖추고 있었습니다. GS리테일은 베트남 현장에서 직접 확인했던 삼성SDS GDC의 운영체계를 믿고, 삼성SDS를 파트너로 선택했습니다. 자체 AI 솔루션(AI Pro)*: 코드베이스를 이해하고, 파일을 수정하고, 명령어를 실행하는 삼성SDS의 자체 대화형 코딩 에이전트

첫 협업의 성적표: RPA 운영비 40%, 승인허브 구축비 50% 절감

GS리테일은 삼성SDS GDC와의 협업 과제에서 성과를 숫자로 확인했습니다.

먼저 RPA 운영 효율화입니다. 기존에 사용하던 외산 솔루션을 삼성SDS RPA 솔루션인 Brity Automation으로 전환하고, 운영을 GDC와 함께 재정비하면서 라이선스비와 인건비를 약 40% 절감했습니다. 업무를 그대로 옮기는 데 그치지 않고 프로세스를 다시 설계한 효과도 나타났습니다. 중복 운영되던 봇 67개를 54개로 통합해 관리 부담을 줄였고, 현재는 사람이 하던 재무 검수까지 AI자동화를 확장하는 작업을 진행하고 있습니다. 완료되면 자동화율은 80%에서 100%로 올라가고, 매달 24시간의 업무가 절감될 것으로 예상됩니다.

Brity RPA 전환과 GDC 운영 최적화를 통한 비용 절감 및 자동화 성과 출처: 삼성SDS

• 라이선스비 + 인건비: 40%감소 (글로벌 솔루션 → Brity RPA · GDC 운영)
• RPA 최적화 : 67 → 54개 (중복 제거·통합 - 20% 감축)
• AI 확장 - 재무 검수 자동화(진행중) : 월 24시간 감소 (자동화율 80 → 100% · 월 1,450건 기준)

두 번째는 전자결재 승인허브 구축입니다. 여러 레거시 시스템에 흩어져 있던 전자결재 승인 기능을 하나의 허브로 모으는 과제를 삼성SDS와 함께 시작했습니다. 이 구축 건은 생성형 AI인 Claude를 활용하여 요구사항 분석부터 개발·테스트까지 진행하며, 구축비를 최초 견적 대비 50% 절감했습니다. 여기에 AI 개발·운영 역량과 엔터프라이즈 연계 경험을 갖춘 GDC의 협업이 더해져 향후 운영비 또한 추가 절감 예정입니다. 현재 AI로 개발하고 GDC가 운영하는 모델이 안정적으로 작동하는지 검증하고 있습니다.

Claude 기반 전자결재 승인 허브로 통합한 레거시 시스템 연계 구조 출처: 삼성SDS

레거시 A~F ← MCP 연동 → [전자결재 승인허브 (Claude 기반) - 요구분석·개발·테스트] → 의사결정 · 승인만 → 사람 의사결정 승인

이렇게 운영 전환에 따른 성과를 확인했지만, AI 활용이 더 확대되면서 앞서 언급한 운영 부담도 보다 구체적으로 나타나기 시작했습니다. 빠르게 만드는 것만으로는 해결할 수 없는 병목이 드러난 것입니다.

속도는 빨라졌는데, 브레이크가 없었습니다

AI를 활용하면 반복 업무가 줄고 사람의 부담도 줄어들 것이라고 기대했습니다. 하지만 현실은 기대와 달랐습니다. AI 개발로 구현하는 시간은 줄었지만, 결과를 확인하고 계속 사용할 수 있게 운영하고 정책 변화에 맞춰 테스트하는 업무는 오히려 늘어났습니다.

16,979본. GS리테일이 레거시 시스템 하나를 AI로 분석하자 나온 산출물의 양입니다. 한 본을 5분씩 사람이 전수 확인한다고 가정하면 약 9MM이 필요합니다. 운영에서도 비슷한 부담이 나타났습니다. AI 에이전트를 만든 담당자가 그대로 운영까지 맡으면서, 전사 확산 이후 임직원 요청으로 월평균 200회 이상의 배포가 발생해 본업 수행이 어려워지는 상황까지 벌어졌습니다.

테스트도 마찬가지였습니다. 상시 관리해야 하는 테스트 케이스가 1만 5천 개를 넘어섰고, 담당자들은 정책이 바뀔 때마다 테스트 케이스를 새로 설계하고 갱신해야 했습니다.

검증·운영·테스트 과정에서 발생하는 수작업 병목과 확장 한계 출처: 삼성SDS

검증 - 1개 시스템 분석 산출물 16,979본

1본당 5분씩 사람 전수 확인(9MM소요, 사실상 불가)

운영 - Agent 개발한 현업이 직접 운영

전사 확산 후, 임직원의 요청으로 월평균 200회 이상 배포(본연의 업무 수행이 불가)

테스트 - 상시 확인 TestCase 1.5만 개

배포 주기 : 수시(1일 1회 이상)

정책 변경 시마다 설계 ·갱신

향후 빠른 속도로 증가 예상

(GS리테일 조현일 팀장)
“AI가 만드는 속도는 사람 수와 관계없이 빨라집니다. 그런데 검증하고 운영하고 테스트하는 일은 여전히 사람 수만큼만 돌아갑니다. 그래서 AI를 쓸수록 사람이 더 필요합니다.”

다시 오프쇼어, 이번엔 ‘인력’이 아니라 ‘역량’

이 병목 앞에서 GS리테일은 오프쇼어를 바라보는 관점을 바꿨습니다. 단순히 개발 인력을 빌리는 것이 아니라, AX 운영을 지탱하는 ‘역량(Capability)’을 확보하는 방식으로 오프쇼어의 역할을 확장한 것입니다.

우선, 검증은 개발자가 산출물을 개별적으로 확인하던 방식에서 GDC가 전 과정을 맡는 턴키 방식으로 전환하고, 검증 템플릿과 가이드라인을 표준화하고 있습니다. 사람이 전수 확인할 때 9MM이 들던 부담을 표준화된 체계로 흡수하는 것입니다. 운영은 검증 과정에서 업무 이해도를 높인 GDC 인력이 AI 에이전트의 개발부터 운영까지 담당하는 End-to-End Agent Factory 체계로 전환을 준비하고 있습니다. 테스트는 GDC와 함께 테스트 케이스 설계 역량을 키우고, 반복적인 회귀 테스트는 AI로 자동화하고 있습니다.

이 대응은 3단계 로드맵으로 이어집니다. 2026년에는 검증 체계를 정착시키고, 파일럿 과제로 그 효과를 확인하는 데 집중합니다. 2027년에는 GS리테일 전담 검증센터를 가동하고 운영 이관 범위를 넓혀갑니다. 2028년에는 자동 검증과 수요에 따라 규모를 조절하는 탄력적 운영이 GS리테일의 일상적인 업무 방식으로 자리잡게 하는 것이 목표입니다.

검증·운영·테스트 역량을 단계적으로 높이는 GDC AX 운영 로드맵 출처: 삼성SDS

	-	PHASE 1 - 2026 현재	PHASE 2 - 2027	PHASE 3 - 2028~
-	기반 구축 & Quick-Win 지원	AX 확대 & 플랫폼 시범 운영	AX 고도화 & 현장 내재화
검증	산출물/데이터 1차 검증 체계(GDC 전담 검증 조직 운영)	Al 거버넌스 연계 검증센터 가동(전수 · 샘플링 검증 · KG 데이터 품질)	전사 확산형 Auto-Validation(대규모 산출물 자동 검증 · 이상징후 집중)
운영	운영 프로세스 Off-loading 착수(Quick-Win 과제 초기 배포-L1 운영 지원)	배포 · 운영 수시 대응(24/7 Support · L1/L2 운영 이관)	No-Ops 기반 Elastic Ops(FDE Pair 24/7 무중단·인력 Scale-in/out)
테스트	기반 TC(Test Case) 자산화(기초 회귀 TC 설계 · 테스트 환경 구축)	TC 자동화 및 수시 변경 대응(플랫폼 확장 연동 TC 추가 · 변경 ·폐기)	Fully Automated QA Factory(E2E 회귀 자동화 파이프라인 전담 운영)

GDC가 AX 운영을 뒷받침할 수 있는 이유

삼성SDS GDC가 AX 운영을 뒷받침할 수 있는 첫 번째 기반은 오랜 시간 축적해 온 운영 지식입니다. GDC는 지난 6년간 협업 도구인 컨플루언스에 약 7만 9천 페이지에 달하는 운영 노하우를 표준 지식체계로 구조화해왔습니다. 이 지식자산의 효용은 AI 활용에서 확인되었습니다. 삼성전자 구매시스템 운영에서 실제 접수됐던 고객 문의 33건을 대상으로, 이 지식자산을 참조한 AI의 답변을 당시 운영 전문가의 실제 답변과 비교했습니다. 그 결과 82%가 바로 활용 가능한 수준(우수 42% + 양호 40%)으로 평가됐습니다.

(삼성SDS 김지훈 그룹장)
“재료가 좋으면 간단히 삶기만 해도 훌륭한 요리가 나올 수 있습니다. 잘 구조화된 지식과 데이터가 준비되어 있다면 어떤 AI를 쓰더라도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.”

두 번째 기반은 이관 품질을 지키는 관문입니다. GDC는 착수-지식이전-공동운영-단독운영 4단계마다 28개 항목의 Readiness Check(이관 준비도 점검)를 수행하는 독립 품질 전문조직을 운영합니다. 기준을 채우지 못하면 다음 단계로 넘어가지 않는 원칙을 지키기 때문에, 운영을 넘겨받는 과정에서 품질이 흔들리지 않습니다.

세 번째 기반은 GS리테일이 베트남 실사에서 직접 확인했던 테스트 자동화 체계입니다. 현지에는 테스트 자동화 전문조직이 12개 프로젝트, 58,000개 이상의 테스트 케이스를 상시 관리하고 있습니다. AI 기반 자동화를 통해, 테스트 생성 시간은 70%, 워크로드는 평균 60% 줄었고, 사내 솔루션의 회귀 테스트 2만 건을 하루 안에 완료하기도 했습니다.

AX는 마라톤, GDC는 페이스메이커

GS리테일에게 GDC는 단순히 비용을 줄이기 위한 외주 인력이 아닙니다. AX라는 긴 마라톤에서 GS리테일이 끝까지 속도를 유지할 수 있도록 함께 페이스를 맞춰주는, 페이스메이커 같은 운영 파트너입니다.

(GS리테일 조현일 팀장)
“빨리 만들어가는 힘은 저희가 만들었고요. 계속 굴러가게 하는 힘을 GDC와 함께 만들어 가고 있습니다. AI를 받아들일 준비가 다음 AX를 만듭니다.”

AI로 구현하는 속도는 앞으로도 계속 빨라질 것입니다. 그 속도를 실제 비즈니스 성과로 연결하려면, 결과를 검증하고 안정적으로 운영하고 테스트하는 역량도 함께 발전해야 합니다. GS리테일의 사례는 오프쇼어의 역할을 개발 인력 보완에서 AX 운영을 뒷받침하는 역량으로 확장할 수 있음을 보여줍니다.

마라톤을 완주하는 힘이 코어 근육에서 나오듯, 삼성SDS GDC는 구조화된 운영 지식자산, 이관 품질을 지킬 수 있는 표준 프로세스, 책임 있는 운영체계라는 세 가지 근육을 바탕으로, 기업들이 AI 시대의 긴 레이스를 완주할 수 있도록 함께 달리고 있습니다.