LLM은 정말 기업 생산성에 도움을 주고 있을까?
Session Overview
대규모 언어모델은 문서 작성과 검색, 고객 응대, 소프트웨어 개발, 데이터 분석 등 다양한 기업 업무에 빠르게 도입되고 있다. 그러나 실제 현장에서는 생산성 향상에 대한 기대와 함께 정확성, 보안, 비용, 업무 프로세스 통합 등 여러 과제가 동시에 제기되고 있다.
이번 세션에서는 LLM이 기업의 업무 방식과 고객 경험, 기술 운영에 실제로 어떤 변화를 만들고 있는지 살펴본다. AI 도입이 단순한 업무 자동화를 넘어 조직의 의사결정과 협업 방식, 서비스 개발 구조를 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 실질적인 성과를 만들기 위해 필요한 데이터, 플랫폼, 거버넌스와 조직 역량은 무엇인지 논의한다.
Key Discussion Points
- LLM 도입이 실제 기업 생산성과 업무 효율에 미치는 영향
- AI 활용 성과를 측정하기 위한 기준과 ROI 평가 방법
- 금융, 유통, 제조 등 산업별 LLM 활용 사례와 과제
- 정확성, 보안, 비용, 시스템 통합을 둘러싼 실무적 쟁점
- AI를 조직의 업무 방식과 고객 경험 변화로 연결하기 위한 조건
Speakers
이준기 교수는 연세대학교 정보대학원 교수로, 인공지능·빅데이터·디지털 경영 분야를 연구하고 있다. 서울대학교 컴퓨터사이언스 학사, 카네기멜론대학교 사회심리학 석사, 남가주대학교 경영학 박사 학위를 받았다.
연세대학교 정보대학원장과 CIO, 한국빅데이터학회장, 국가공공데이터전략위원회 위원장 등을 역임했다. 『AI로 경영하라』, 『오픈 콜라보레이션』의 저자로, 국내 주요 기업의 최고경영자와 임원을 대상으로 AI·디지털 혁신 강의를 활발히 진행하고 있다.
김영옥 상무는 HD현대에서 CAIO(Chief AI Officer)로서 인공지능 총괄 역할을 수행하고 있으며, 국가인공지능전략위원회 민간위원으로도 활동하고 있다. HD현대, 현대자동차 등 제조 분야에서 AI를 적용하고 현장 중심의 AX(AI Transformation)를 실행해온 제조 AI 전문가다.
정보관리기술사로서 ASI(Artificial Specific Intelligence) 전략을 수립하고 있다.
김종환 상무는 롯데쇼핑 이커머스 부문의 기술 조직을 이끌며 롯데ON을 비롯한 주요 커머스 플랫폼의 기술 전략과 운영을 총괄하고 있다. 개발, 클라우드 인프라, 시스템 아키텍처, 데이터베이스, SRE와 DevOps를 아우르는 기술 체계를 담당하며, 클라우드 최적화와 FinOps, IT 전략 수립을 추진하고 있다.
현재는 안정적이고 효율적인 플랫폼 운영을 넘어, 클라우드 네이티브 전환과 리테일 테크 고도화를 통해 기술이 고객 경험과 기업 생산성에 실질적으로 기여할 수 있는 방안을 모색하고 있다.
이경종 상무는 KB금융지주와 KB국민은행의 금융AI2센터장을 맡아 그룹의 생성형 AI 플랫폼과 금융 업무별 AI 서비스 개발을 이끌고 있다. LG전자에서 경력을 시작한 뒤 2011년부터 엔씨소프트에서 오랜 기간 AI 기술을 연구·개발했으며, 2025년 KB금융에 합류했다.
게임과 IT 산업에서 축적한 AI 개발 경험을 금융에 접목해, AI를 단순한 기술 도구가 아니라 조직의 업무 방식과 고객 경험을 변화시키는 기반으로 발전시키는 데 주력하고 있다.