핵심 인사이트
- ChatGPT Enterprise를 통해 지식 노동의 비효율을 실질적으로 줄이고 업무 품질을 높일 수 있습니다.
- 보고서 작성, 리서치, 분석과 같은 일상 업무에서 속도와 깊이의 동시 개선을 체감할 수 있습니다.
- AI 혁신은 복잡한 검토보다 빠른 사용 경험과 현업 확산에서 시작됩니다.
생성형 AI의 가장 큰 변화는 지식 노동의 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있다는 점입니다. 기업에서 관리, 사무, 전문직 등 화이트칼라 직군은 리서치, 분석, 보고서 작성과 같은 지식 노동에 업무 시간의 상당 부분을 사용합니다. 이러한 업무는 기업의 의사결정과 성과에 직접적인 영향을 미치지만, 전통적으로 기술 혁신이 적용되기 어려운 영역이었습니다.
ChatGPT Enterprise를 도입한 기업들은 보고서 작성 시간 단축, 리서치 및 분석 효율 향상, 협업 방식 변화 등 다양한 변화를 경험하고 있습니다. 단순히 업무 시간이 줄어드는 것을 넘어 분석 깊이와 결과물 품질까지 향상되는 효과가 나타나고 있습니다. 결국 생성형 AI는 단순 자동화를 넘어, 지식 노동 생산성을 재정의하는 기술로 자리 잡고 있습니다.
이번 인터뷰에서는 고객이 ChatGPT Enterprise 도입 이전에 겪었던 어려움과 도입 후 체감한 변화를 살펴보았습니다.
삼성SDS 컨설팅팀 김긍환 상무 (출처: 삼성SDS)
Q1. 고객사들이 ChatGPT Enterprise 도입 전에 가장 어려움을 겪었던 문제는 무엇이었나요? 가능하다면, 그 문제가 비즈니스나 운영 측면에서 왜 중요했는지도 함께 설명해 주세요.
그동안 제조 현장, 유통/서비스 매장, 온라인 채널 등에서는 많은 투자와 혁신이 이루어져 왔던 반면, 많은 인력과 시간이 투입되는 사무 업무에 대한 혁신은 상대적으로 부족했습니다.
고객사의 임직원 구성을 보면, 전체 인력의 50%가량이 화이트칼라이며, 이들은 근무시간의 70% 이상을 리서치, 분석, 보고서 작성 등 지식 노동에 할애합니다. 이러한 업무는 단순히 리소스가 많이 투입되는 데서 끝나지 않습니다. 업무 품질 자체가 경영 의사결정과 성과에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 영역입니다.
그러나 ‘인간만 할 수 있는 업무’라는 인식 때문에 기술 혁신을 드라이브하기 어려웠습니다. 생성형 AI의 등장으로 새로운 전환점을 맞으면서, 고객은 AI 기반 혁신 방안을 적극 탐색하고 있습니다.
Q2. ChatGPT Enterprise 솔루션 도입 이후, 고객사에서 가장 먼저 체감된 변화는 무엇이었나요? 일하는 방식이나 의사결정 과정에서 달라진 점이 있다면 사례로 설명해 주세요.
고객이 가장 먼저 체감한 변화는 업무 효율성과 결과물 품질의 동시 향상입니다. 기존에는 보고 일정이 촉박하고 자료가 부족해, 전체 시간의 3분의 1 이상을 보고서 작성에 할애해야 했으며, 남은 시간 안에 리서치, 분석, 유관부서 협의까지 모두 마쳐야 했습니다.
ChatGPT Enterprise를 도입한 후에는 보고서 작성 시간이 절반 이하로 단축되어 초기 기획 단계에서 리서치와 분석에 더 많은 시간을 배정할 수 있게 되었습니다. 또한 시간 절감에 그치지 않고 분석 깊이와 결과물 품질까지 동시에 향상되었습니다. 코드 작성을 지원하는 Codex 기반 어시스턴트를 활용하면 개발 업무에서도 큰 개선을 기대할 수 있을 것입니다.
업무 효율성이 높아지면서 일하는 방식도 달라지고 있습니다. 이전엔 시간 부족으로 동료나 타 부서와 소통이 제한됐지만, 이제는 PC 앞에 혼자 있는 시간이 감소하고, 토의하는 시간이 늘어나며 긍정적인 협업 문화가 형성되고 있습니다.
Q3. 고객사의 문제를 해결하기 위해, 일반적인 시스템 도입 방식과 달리 의도적으로 다르게 설계한 접근 방식이나 전략은 무엇이었나요?
일반적인 시스템 도입은 ‘업무 분석 → PoC/파일럿 → 복잡한 아키텍처 검증 → ROI 산정’이라는 긴 프로세스를 거칩니다. 이는 수개월에서 길게는 수년이 걸릴 수도 있습니다.
ChatGPT Enterprise는 ‘속도(Speed)’, 즉 빠른 활용 경험을 핵심 전략으로 삼고 있습니다. 완성형 AI 플랫폼으로 가장 빠르게 진화하고 있으며, 대부분의 임직원이 익숙한 인터페이스를 제공하므로 ‘Time‑to‑Use’를 최소화하는 것이 중요합니다.
삼성SDS는 이를 위해 다음과 같은 프로그램을 운영합니다.
- 한 달 무료 트라이얼: 고객이 즉시 사용해볼 수 있도록 지원
- SetUp+: 초기 셋업시간을 최소화
- BoostUp+/ValueUp+: 고객 맞춤형 교육 및 문제 해결 워크샵 제공
Q4. 고객사들이 ChatGPT Enterprise 솔루션을 활용하면서 처음에는 기대하지 않았지만 실제로 가장 가치 있다고 느낀 부분은 무엇이었나요?
고객들이 ChatGPT Enterprise 도입 후 가장 가치 있게 평가하는 부분은, ChatGPT Enterprise를 단순 툴 도입이 아니라, 업무 환경 개선과 복지 증진, 더 나아가 회사의 AX 혁신으로 받아들인다는 점입니다.
임직원들은 DX나 AX와 같은 혁신 과제에 대해 피로감을 느끼거나 회의적인 시각을 갖는 경우가 많습니다. 그동안 혁신을 외치지 않은 기업은 거의 없었지만, 정작 임직원 입장에서는 불편과 개선 요청이 집계와 검토 과정에서 누락되거나, 어렵게 도입된 시스템이 기대와 달리 만족스럽지 않았던 경험도 적지 않았기 때문입니다.
하지만 익숙하고 즉시 활용 가능한 ChatGPT Enterprise가 제공하는 실제적인 도움은 기존 시스템들과 큰 차이를 만들었습니다. 결과적으로 업무 만족도가 상승하고 조직에 대한 신뢰까지 동시에 높아졌습니다.
Q5. 만약 ChatGPT Enterprise를 더 이상 사용할 수 없게 된다면, 고객사가 가장 먼저 불편함을 느낄 요소는 무엇이라고 보시나요? 그 이유는 무엇인가요?
컴퓨터나 스마트폰 없이 업무를 진행해야 하는 상황을 떠올려 보세요. 타자기를 사용하다가 컴퓨터를 처음 받았는데, 갑자기 회수해 간다면 큰 혼란을 겪을 것입니다. 스마트폰을 활용해 업무 혁신을 하고 있는데, 다시 유선전화기만 주어진다면 곧바로 큰 불편을 느낄 것입니다.
현재 ChatGPT Enterprise를 활용 중인 고객은 ‘이전 방식으로 돌아가기 어렵다’는 의견이 대다수이며, 이는 단순 편의 기능을 넘어, 일하는 방식 자체가 변화했기 때문입니다.
Q6. 다른 기업들이 ChatGPT Enterprise 솔루션을 도입하면 어떤 변화를 기대할 수 있을까요? 비슷한 고민을 가진, 도입 초기 단계의 다른 기업들이 ChatGPT Enterprise 도입을 검토한다면, 가장 현실적으로 기대해도 좋은 변화와, 과도하게 기대하면 안 되는 부분은 무엇이라고 조언하시겠습니까?
일상 업무 전반에서 체감할 수 있는 ‘비일상적 혁신’을 기대해도 될 것 같습니다.
기존 시스템은 특정 프로세스와 기능을 목표로 구현되는 경우가 많았습니다. 반면 ChatGPT Enterprise는 업무 범위에 제한이 없으므로 전사적인 성과 향상을 기대할 수 있습니다. 혁신 효과는 사용자 수, 활용 업무 수, 리드타임에 정비례하므로, 빠른 확산이 핵심입니다.
다만 OOTB(Out of the box) 기능을 만능 시스템이라고 기대하는 것은 조심하실 필요가 있습니다. 먼저 사무 업무와 범용 업무에서 효과를 검증한 뒤, 전사 확대 시점에 맞춰 다양한 Agent 구현과 사내 시스템 및 DB 연계를 단계적으로 확대하는 것이 안전합니다. 이렇게 접근하면 ChatGPT Enterprise를 기업의 핵심 AX 플랫폼으로 활용할 수 있습니다.
생성형 AI는 특정 업무 자동화를 넘어 기업의 지식 활용 방식과 협업 구조를 재설계하는 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 앞으로 기업이 AI를 얼마나 빠르게 경험하고 전사에 확산시키느냐에 따라, 업무 생산성과 경쟁력 격차는 더욱 크게 벌어질 것입니다. ChatGPT Enterprise는 그런 변화를 주도하는 핵심 엔진이라 할 수 있습니다.
