해커톤은 보통 마지막 발표와 함께 막을 내립니다. 그런데 GS그룹 해커톤에는 무대가 하나 더 있어요. 필드리그에서 만든 프로토타입을 들고 계열사 사장단과 회장님 앞에 서서 "이걸 진짜 현장으로 가져가겠다"고 말하는 자리. 바로 챔피언스리그입니다. 지난 10월 23일, 38개 팀이 이 무대에 이름을 올렸습니다. 발표가 끝날 때마다 객석 곳곳에서 손이 올라갔고, 질문은 꼬리에 꼬리를 물었어요. 이건 그 열띤 하루의 기록입니다. Chapter 1. 38개 팀, 여섯 갈래의 문제를 들고 오다 지난 9월, 410명이 27시간 동안 MISO*로 자기 현장의 문제를 풀었던 필드리그. 그 열기는 행사가 끝나고도 식지 않았습니다. 필드리그 참가자의 49%가 챔피언스리그 진출을 희망했거든요. 각 사의 검토와 투표 결과를 함께 반영해, 최종 38개 팀이 챔피언스리그에 올랐습니다. MISO: GS그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼. 코딩을 몰라도 AI 워크플로우와 웹사이트를 직접 만들 수 있다. 38개 팀이 들고 온 문제는 저마다 달랐지만, 한데 모아 보니 여섯 갈래로 정리됐어요. 발전소 설비부터 편의점 매대, 건설 현장과 회계 결산까지. 업종도 직무도 달랐지만 대부분의 문제가 이 여섯 갈래 안에 자리를 잡았습니다. 회사는 달라도 현장의 고민은 생각보다 닮아 있었던 거죠. 행사장에는 38개 팀의 포스터가 나란히 걸렸습니다. 포스터는 모두 같은 흐름을 따랐어요. 어떤 문제가 있었는지에서 시작해 무엇을 만들었고, 현장에서 써 보니 어땠는지, 그리고 앞으로 무엇을 할지까지. 그중 가장 공을 들인 건 첫 칸인 '문제'였습니다. 누가, 어떤 상황에서, 왜 불편한지를 한 문장으로 먼저 정리하게 했거든요. 많은 팀이 그 옆에 현장 동료들을 직접 인터뷰한 목소리를 담았고, QR을 찍으면 팀별 소개 영상도 볼 수 있었어요. 무대 뒤에는 퍼실리테이터로 현장을 이끌어준 52g 크루들이 있었습니다. 크루들은 팀마다 사전 코칭을 진행하며, 프로토타입을 넘어 현장으로 가려면 무엇을 더 검증해야 하는지, 내 문제를 처음 듣는 사람에게 어떻게 전해야 하는지를 함께 고민했어요. 발표 리허설도 여러 번 함께 맞췄습니다. 발표가 끝나면 객석의 질문이 자연스럽게 이어지도록 대화의 문을 열었고, 참석자들이 각 팀에 적극적으로 피드백을 건넬 수 있도록 도왔어요. 덕분에 발표자와 객석 사이에는 일방적인 설명 대신 묻고 답하는 대화가 끊이지 않았습니다. 해커들이 준비한 이야기가 질문을 만나 한 뼘 더 깊어질 수 있었던 데에는, 곁에서 대화를 이어 준 크루들의 역할이 컸어요.

김민수 선임(Liam) - SYTS 경영전략실, 52g 오픈크루 황세현 선임(Sean) - SYTS 생산관리팀, 52g 오픈크루 가방, 신발, 소파처럼 우리 주변에서 쉽게 만나는 가죽. 그런데 이 가죽은 어떻게 만들어질까요? 오늘은 가죽을 만드는 기업, SYTS의 이야기를 해보려해요. SYTS는 1957년 설립된 핸드백, 신발, 소파 등에 사용되는 천연가죽을 전문적으로 생산해온 기업인데요. 60년 넘게 축적한 기술과 경험을 바탕으로 원피* 가공부터 다양한 천연가죽 생산까지 직접 수행하고 있답니다. *원피: 가죽 원재료 / 평(S/F): 가죽의 면적 단위 가죽공장은 많은 것을 기억해야 하는 현장입니다. 언제 어느 원피가 들어왔고, 어떤 공정을 거쳐, 최종적으로 몇 평이 나왔는지. 원피의 산지에 따라 소요 약품이 달라지고, 염색할 때의 물 온도, 화학약품의 배율, 그리고 그 조합이 만드는 최종 등급까지. 더 구체적으로는, 계절에 따라 원피의 성질이 완전히 달라집니다. 겨울에 들어오는 원피(등피)는 추위를 견디기 위해 털이 길고 숫숨이 짙은 특성을 가지고 있어, 불량률이 높아지는 경향이 있습니다. 반면 여름에 들어오는 원피(하피)는 상대적으로 품질이 안정적이에요. 또한 원피의 출처에 따라서도 처리 방식이 달라집니다. 소의 종류(거세소, 암소, 젖소)에 따라 가죽의 두께가 다르고, 그에 따른 특성(부드러움, 강도 등)이 모두 다르기 때문입니다. 거세소는 상대적으로 가죽이 질기고 튼튼한 편이며, 암소는 표면이 더 부드러운 특성을 가지고 있죠. 1957년 설립된 핸드백, 신발, 소파 등에 사용되는 천연가죽을 전문적으로 생산해온 SYTS이야기인데요. 이 기업은 60년 넘게 축적한 기술과 경험을 바탕으로 원피 가공부터 다양한 천연가죽 생산까지 직접 수행하고 있습니다. 그런데 SYTS의 정보는 현장 작업자들의 종이 파일과 관리사원의 엑셀 시트에 흩어져 있었습니다. 큰 문제는 없었지만 자료를 필요로 할 때, 꼭 담당자를 찾아가 물어봐야 했습니다. 그렇게 매일의 작은 불편함들이 조금씩 쌓이고 있었습니다.

해커톤이라고 하면 으레 떠오르는 풍경이 있습니다. 밤새 코드를 짜는 개발자들, 발표 무대에 오르는 1등 팀, 트로피를 들고 찍는 사진. 그런데 9월 21~22일 웨스틴 서울 파르나스에 모인 410명 중 상당수는 개발자가 아니었습니다. 이 해커톤엔 등수도 없습니다. 대신 있는 건, 각자 자기 회사의 현장에서 들고 온 문제와, 그걸 27시간 동안 MISO로 직접 풀어본 사람들이었어요. Chapter 1. 문제를 들고 온 사람들이 한 곳에 모이다 GS그룹 해커톤은 벌써 5번째인데요. 이번 대회 전체로는 역대 최대인 923명이 참가했고, 그중 웨스틴 서울 파르나스에 모여 27시간을 함께 보낸 필드리그 참여자는 총 410명이었습니다. 이 중 140명은 외부 회사에서 함께해준 분들이었고요. 팀은 계열사를 섞어 참여한 경우도 있었지만, 대부분 같은 회사 사람들끼리 꾸려졌습니다. 각자 자기 현장에서 실제로 겪는 문제를 직접 발굴해 들고 왔죠. 개회식에서는 GS칼텍스 서울 Kixx 배구단 선수 다섯 명이 무대에 올라 자신들의 우승 키워드를 하나씩 꺼냈습니다. 주장 유서연의 "원팀", 지젤 실바의 "회복탄력성", 한수진의 "확신", 권민지의 "버팀", 타나차의 "믿음". 참가자들은 그 자리에서 자신의 다짐으로 화답했어요. 완주, Reboot, 실행, 끈기, Growth. 이날 참가자들은 모두 Kixx와 협업한 저지를 맞춰 입고 있었습니다. 다른 회사, 다른 부서 사람들이 같은 저지를 입고 한 방에 앉아 있는 것 자체가, 한마음으로 27시간을 보내겠다는 선언과 같았죠. Chapter 2. 만들기가 쉬워질수록, '무엇을 풀 것인가'가 더 어려워진다 이번 해커톤이 세운 목표는 하나였습니다. 데이터를 준비하는 데 드는 시간을 줄여서, 아이디어가 현장에 적용되기까지 걸리는 리드타임을 단축하는 것. 참가자들이 다룬 데이터는 발전소든 편의점이든, 이미 현장에 쌓여 있던 걸 AI가 읽을 수 있게 미리 정리해둔 'AI 레디 데이터'였어요. 그 문제를 가장 잘 아는 각 회사의 현장 실무자들이, 직접 MISO 앞에 앉아 프로토타입을 만들었습니다. 이런 흐름에 이름을 붙이자면 AX 2.0입니다. 실험(GenAI)의 단계는 지나갔고, 이제는 산업 특화 모델과 데이터로 현장에 곧장 적용하는 단계라는 뜻이죠.

최정규 매니저(Kyle) - GS E&R 발전소 전기 기술자 출신, 현재 52g Studio에서 AI 워크플로우 기획 및 코칭 담당. 사내 해커톤(크루서블)의 공식 도구 '플레이메이커'를 직접 만든 장본인이기도 하다. "AI로 뭐든 만들 수 있다" 이 말, 이제 좀 지겹지 않나요? 문제는 그다음이에요. '그래서 나는 뭘 어떻게 하면 되는 거지?' 수십 번의 세미나와 뉴스레터를 지나도 이 질문에 대한 답은 선명해지지 않습니다. 오늘은 이 문제를 나름대로 풀어가는 사람의 이야기를 다뤄 보려해요. 발전소에서 전기 설비를 다루던 사람이, 현장의 불편을 참지 못해 노코드 앱을 만들었고, 3년 뒤에는 AI 워크플로우를 설계하고 다른 사람에게 가르치는 사람이 됐습니다. 코딩을 배운 적 없고, 개발자 한 명 붙여주지 않았는데 말이죠. 이 과정에서 최정규 매니저의 핵심은 도구가 아니었어요. "세상에 딸깍이라는 건 없어요. 결국 내가 다 겪어봐야 내 실력이 되는 거거든요." - 최정규 매니저 이건 그 '겪어봄'의 기록입니다. Chapter 1. 종이 명부 앞에 선 500명, 매일 아침 2시간 GS동해전력은 국가 보안 시설이에요. 1년에 한 번, 발전소를 완전히 멈추고 대규모 정비를 하는 기간이 있습니다. 이때 외부 근로자 약 500명이 매일 아침 출입해요. 무려 한 달 반 동안 진행하죠. 문제는 그 500명이 들어오는 방식이었어요. 종이 명부를 업체별로 나눠 만들고, 신분증을 하나하나 대조하고, 얼굴 확인하고, 체크하고. 아침 7시부터 시작해서 약 2시간 동안 긴 줄이 이어졌습니다. 전산화하자는 건의는 이전에도 있었어요. 하지만 발전소의 메인 업무가 아니라는 이유로 번번이 밀렸습니다. 예산 문제도 있었죠. 결국 알아서 해결하라는 말과 함께 이 문제를 떠안은 사람은 입사한 지 얼마 안 된 신입, 최정규 매니저였어요. 전기 기술 전공에 개발이나 기획 경험은 전무했고, PM이라는 타이틀을 받았지만 개발자도 디자이너도 배정받지 못했습니다. "소규모 프로젝트인 줄 알고 '너 해봐' 하면서 개발자랑 디자이너를 배정해주지 않았어요. 전기쟁이 하다가 온 사람이 갑자기 뭔가를 만들어야 하는 상황이었죠." - 최정규 매니저

이제승(Jason) 팀장, 유동환(Brody) 부장, 권순형(Mike) 사원 - 일동홀딩스 AI전략팀 AI를 시작해야 한다는 건 알겠는데, 어디서부터 해야 할지 모르는 상태. 많은 조직이 공유하는 그 막막함이 있어요. 일동제약도 처음에는 많은 회사들과 비슷하게 출발했습니다. 먼저 사내 AI 플랫폼을 들였고, 작은 스터디도 열었어요. 하지만 곧 알게 됐습니다. 도구를 갖추고 사용법을 익히는 것만으로는 조직의 문제가 저절로 나오지 않는다는 것을요. 결정적인 전환점은 이번에 처음 시도한 사내 해커톤이었습니다. IT나 DX 부서가 문제를 정해주는 방식이 아니라, 현업이 직접 자기 부서의 문제를 들고 나오게 하는 판이었어요. 1941년 창립, 올해로 85년. 아로나민골드와 비오비타로 잘 알려진 일동제약은 변화에 조심스러운 제약산업의 한가운데 있는 회사입니다. 그 회사가 50일 만에 17개 부서 33명의 현업이 11개의 AI 프로토타입을 만들어냈어요. 바이브코딩* 경험이 있었던 사람은 15%에 불과했습니다. *바이브코딩(Vibe Coding): 코딩 지식 없이 AI에게 자연어로 원하는 기능을 설명하면 코드를 생성해주는 개발 방식. 프로그래머가 아닌 사람도 웹 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다. 숫자보다 흥미로운 건 그 과정에서 발견된 것들이었어요. Chapter 1. 도구는 갖췄지만 풀리지 않는 문제 일동홀딩스 AI전략팀이 생긴 건 작년 8월이에요. 팀 역사가 채 1년이 안 됐습니다. 출발점은 거창하지 않았습니다. 이제승 팀장은 PI(프로세스 이노베이션) 기획팀장 시절부터 DX 업무를 병행해왔고, 유동환 부장은 영업사원으로 입사해 마케팅을 거쳐 같은 팀에서 함께 일해온 동료였어요. 어느 날 이제승 팀장이 경영진 보고 자리에서 AI 전략팀의 필요성을 한 줄로 언급했고, 그게 받아들여졌어요. 아래 문장 한 줄로 시작된 팀이었습니다. 'AI를 일부 부서에서 활용하는 것이 아니라, 전사 차원의 과제로 끌고 가려면, 이를 전담할 조직이 필요합니다.' 이제승 팀장과 유동환 부장이 가장 먼저 한 일은 사내 AI 플랫폼을 들이는 것이었습니다. 챗GPT를 전직원에게 개인별로 주면 비용이 감당되지 않았어요. 그래서 찾은 게 웍스AI, 사용한 만큼만 비용을 내는 종량제 서비스였습니다. 전직원 1,200명이 접속할 수 있는 환경을 구축했고, 그 위에서 '나만의 AI 비서 만들기' 스터디를 열두어 명과 함께 진행했어요.

심재혁(Simpson) - GS EPS 바이오매스 발전운전원 출신, (주)GS 52g Studio Crew 'AI 활용 사례'라는 말을 들으면 보통 두 가지 반응이 나옵니다. "우리 회사에서도 해야 하는 거 아냐?"와 "근데 그게 실제로 되긴 하는 거야?" 사이 어딘가에 서게 됩니다. 심재혁 매니저는 코딩을 모르는 채로 AI와 약 3,000번 대화하며 발전소 내부 시스템을 직접 만들었습니다. 2개월 간 600달러의 크레딧이 들었죠. 서비스 공식 오픈 이후 현재까지 오류·불만·QA 건수는 0건입니다. 그게 가능했던 이유는 기술만은 아니었습니다. Chapter 1. 쉬는 날에도 울리는 채팅방 발전 운전원은 어떤 일은 하는 사람일까요? 발전소는 연료를 태워 열을 내고, 그걸로 물을 끓여 전기를 만드는 곳입니다. 그 일련의 설비들이 24시간 잘 돌아가는지 감시하고, 점검하고, 유지/보수하는 게 기본 업무죠. 여기에 연료 관리, 효율 분석, 고장 원인 분석, 그리고 약품 관리까지 범위에 들어옵니다. GS EPS 바이오매스 발전소에서는 환경 오염 물질 배출을 줄이기 위해 7종의 화학 약품을 씁니다. 운전원이 이 재고량과 사용량을 직접 계산해 납품 업체에 배차 계획을 전달하는 구조입니다. 이 방식은 제각각이었어요.개인마다 엑셀을 하나씩 갖고 있었고, 업무 스타일도 사람마다 달랐습니다. 계산이 끝나면 업체에 카카오톡으로 배차 계획을 보냅니다. 심재혁 매니저는 카카오톡 업체 채팅방만 9개가 있었습니다. 여기에 팀 채팅방, 파트 채팅방, 안전 공지방까지 더하면 쉬는 날에도 업무 알림이 계속 울렸습니다. 게다가 납품 기사가 약속 시간에 오지 않으면 업체 담당자에게 전화하고, 담당자가 기사에게, 기사가 담당자에게, 담당자가 다시 운전원에게 연락이 돌아오는 구조였습니다. 입고가 완료되면 영수증 사진을 카톡방에서 받아 엑셀에 수기 입력했습니다. 약품 배차 업무에서는 약품이 외부로 누출되는 환경 사고로 이어질 수 있습니다. 그동안 실제 사고가 없었던 건 그 비효율적인 수작업을 사람들이 꼼꼼히 신경 써서 감당해왔기 때문이죠.

한소담(Heather) - (주)GS 52g Studio, 디자인 엔지니어 "AI 시대에 디자이너는 어떻게 살아남아야 하나요?" 이 질문을 받는 디자이너들 대부분은 피그마를 더 잘 쓰거나, AI 이미지 툴을 익히는 방향으로 생각합니다. 한소담 매니저는 다른 방향으로 갔습니다. 코드를 직접 짰습니다. 개발자에게 구현을 부탁하지 않고, 기획부터 배포까지 혼자 완결하는 구조를 만들었습니다. 그 과정에서 AI는 지시를 흘려듣고, 정해둔 규칙을 어기고, 시치미를+ 떼며 변명까지 했습니다. 사람과 합을 맞춰가듯, 수많은 시행착오를 거치며 AI와 일하는 방식을 익혔습니다. 그 경험이 지금의 일하는 방식을 만들었어요. 한소담 매니저는 52g 스튜디오에서 '디자인 엔지니어'라는 직함으로 일하고 있습니다. 52g는 GS그룹의 오픈 이노베이션 조직입니다. 디자인 엔지니어라는 타이틀은 한국 기업에선 흔치 않습니다. 그녀도 작년 샌프란시스코 출장에서 Vercel을 방문하며 이 직무를 처음 접했고, 한 사람이 기획 - 디자인 - 개발을 책임지는 그 역할이 자신에게 맞는다는 걸 알았습니다. 이 직무가 매력적으로 느껴진 건, 구현 가능성에 발목 잡히는 대신 고객 접점에서 가치를 전달한다는 본질에 온전히 몰입하고, 그것을 하나의 경험으로 완성해낼 수 있다는 점이었어요. 그리고 그건 AI가 기술의 허들을 허물어줬기에 비로소 가능해진 일이었습니다. Chapter 1. 엔지니어의 세상으로 나아가기 작년 초, 한소담 매니저는 처음으로 바이브 코딩을 시작했습니다. 계기는 불안이었습니다. 사람들이 다 좋다고 하는데 도무지 정체를 모르겠다는 불안. 디자이너로서 호기심과 불안이 섞인 감각이었어요. 이러다 정말 뒤처지겠다는 위기감에, 일단 그 정체부터 직접 파헤쳐 보기로 했습니다. 처음 만든 건 UX DAY 홈페이지였습니다. AI 기반 UI 생성 툴 v0로 시작했어요. 디자이너이기 때문에 머릿속에 이미지는 있었지만, 그 이미지를 AI에게 전달하는 방법은 의문이었어요. 피그마에서는 마우스로 끌어다 놓으면 끝날 일을, 말로 풀어야 했습니다. "오른쪽 원을 왼쪽 최상단으로, 패딩값 10으로." 디테일을 말로 옮길수록 손이 더 많이 가는 것 같았죠.

2026 52g Day: The Opening of AX Journey AX 행사라고 하면 으레 기대하는 풍경이 있습니다. 번쩍이는 모델 데모, 도입 ROI, 화려한 기술 스택. 그런데 지난 5월 52g Day의 무대에서 가장 드물게 들린 단어가 'AI'였습니다. 그 자리를 채운 건 문제, 현장, 사람, 용기 같은 말들이었어요. 52g Day는 GS그룹의 자발적 혁신 커뮤니티 '52g'가 매년 두 번, 현장의 AX 경험을 가감 없이 나누는 자리입니다. GS타워 25층 오픈홀에 다양한 회사의 AX 담당자 153명이 모였습니다. 금요일 오후인데도 객석에 빈자리가 보이지 않았고, 울산·나주 등 먼 곳에서 찾아온 분들도 적지 않았어요. AX를 한다면서, 정작 'AI'가 주인공이 아니라니. 객석에 앉은 참가자라면 한 번쯤 갸웃했을 거예요. 하지만 여섯 개의 발표가 지나는 동안 그 의문은 다른 깨달음으로 바뀝니다. 52g는 AI를 앞세우지 않았을 뿐, AI보다 먼저 풀어야 할 것을 알고 있었다는 것을요. 6년간 AX 현장을 누벼온 조직이 내린 결론이었습니다. Chapter 1. AI를 써보는 것보다 중요한 건, 문제를 꺼내게 하는 것 행사의 문을 연 건 52g를 이끄는 김진아 상무, Ally였습니다. 오프닝 무대에서 꺼낸 이야기가 바로 그 '먼저 풀어야 할 것'이었어요. 많은 조직이 'AI부터 써보자'로 출발하지만, 정작 무엇을 풀지가 비어 있다는 겁니다. 현장엔 분명 풀어야 할 문제가 있는데도 그게 좀처럼 밖으로 꺼내지지 않고, 위에서는 멋져 보이는 AI 도구만 들이미니 현장은 오히려 서운한 거예요. 그래서 52g가 택한 건 정반대였습니다. 도구를 먼저 쥐여주는 대신, 현장이 자기 문제부터 꺼내도록 도왔죠. 2020년 1인 팀으로 시작해 지금은 25개 계열사 100여 명이 함께하는 이 커뮤니티가 6년간 붙든 것도 기술이 아니라 사람이었습니다. 현장의 문제를 꺼내게 하고, 그걸 풀고 싶어 하는 사람을 찾아, 작은 성공을 만들어주는 일. 그 지향을 한 장에 압축한 게 위 그림, 'AI를 잘 쓰는 나라'예요. 52g라는 베이스캠프를 중심으로 GS 계열사 크루도, 외부 회사도, 중소기업도 각자의 텐트를 치고 모여 있죠. AI를 잘 쓰는 나라는 거창한 국가 전략으로 만들어지는 게 아니라, 현장에서 제 문제를 푸는 사람이 하나둘 늘면서 뻗어 나간다는 그림입니다. 그리고 이건 구호로만 그치지 않았어요.

김정화 매니저 (Kevin) · 박지훈 매니저 (Ready) · 안효진 매니저 (Mario) - 52g Crew, GS리테일 AI로 무언가를 해야 한다는 건 압니다. 그런데 현장에서 막상 "AI로 뭘 할 거야?"라고 물으면, 왜 맨날 비슷한 과제만 나오는 걸까요? GS리테일도 이 질문 앞에 한번 서봤습니다. 2025년, 전사 7천 명을 대상으로 AI 리터러시 교육을 진행하고, 그중 선발된 인원을 대상으로 실제 과제를 AI로 만들어보는 'BizAI 과정'까지 운영했습니다. 11개월짜리 프로그램이었습니다. 그런데 막상 나온 과제들이 너무 비슷했습니다. 다양하고 깊은 과제가 아니라, 당장 머릿속에 맴도는 것들이었습니다. 그 이유를 세 사람이 함께 짚어냈습니다. 기술의 문제도, 사람의 문제도 아니었습니다. 질문이 잘못됐다는 것. GS리테일 52g크루는 이 질문에 대해 파고 들어보았습니다. 조직문화서비스팀 출신의 김정화 매니저(Kevin), DX전략팀 출신의 박지훈 매니저(Ready), 편의점 현장 영업관리(OFC*) 출신의 안효진 매니저(Mario). *OFC(Operation Field Counselor): 편의점 점포를 주기적으로 방문하며 점주(경영주)를 지원하고 관리하는 영업관리 직군. Chapter 1. 진짜 문제를 말하기까지 그들이 BizAI를 통해 100개가 넘는 과제를 발굴했을 때, 크게 성공한 것처럼 보였습니다. 그런데 여기서 궁금해졌어요. 그 100개 중 지금까지 살아 있는 과제는 몇 개일까요? "살아남은 건 한 20개 남짓이에요. 내실이 부족해서 실제로 거기서 나온 프로덕트들이 현실화되는 비율이 많이 적었던 거 같아요." - 박지훈 매니저 과제의 양이 아니라 질의 문제였습니다. 그 이유는 이 질문에 있었습니다. "나에게 부사수가 있다면 어떻게 일을 시킬까." 이 질문 아래에서 나온 과제는 두 가지 패턴으로 쏠렸습니다. 하나는 너무 작았고, 하나는 너무 컸습니다. 작은 쪽은 참여자들이 바로 어제 겪은 고통이었습니다. "경영주와의 소통을 AI가 대신해줬으면 좋겠다.", "발주 협의 문자를 매일 보내줬으면 좋겠다." 대부분이 같은 유형의 문제를 말했습니다. 언뜻 그럴듯해 보이지만, 이런 과제는 개인마다 업무 스타일이 너무 달라 하나의 프로덕트로 만들어 내기가 애매했습니다.

지동한 팀장 · 이현성 책임 - GS칼텍스 DAX센터 DAX Lab "우리 회사에서도 AI 도입해야 하는데, 뭐부터 해야 할지 모르겠어요." 아마 한 번쯤은 들어봤거나, 직접 해본 말일 겁니다. 컨퍼런스나 언론에서 "AI가 바꿀 미래"를 백 번 들어도, 막상 내 책상 앞으로 돌아오면 감이 안 잡히는 거죠. 그런데 이 회사에서는 조금 다른 일이 벌어지고 있었어요. 직원들이 먼저 물어보기 시작한 겁니다. "GPT는 이렇게 되는데, 우리 회사는 왜 이게 안 돼요?" GS칼텍스 DAX Lab*. 지난 1년간 해온 일을 한 줄로 요약하면 이렇습니다. 사내 AI 플랫폼 'AiU'**를 오픈했고, 임직원 3천 명 중 2천 명 이상이 매달 쓰고 있으며, 현업이 직접 만든 AI 에이전트가 563개 생겼습니다. *DAX Lab: GS칼텍스 DX센터 산하 조직. 디지털 전환(DX)에 AI 전환(AX)을 더한 'DAX(Digital & AI Transformation)' 전략을 실행한다. 데이터 기반 현장 개선부터 생성형 AI 플랫폼 구축까지 폭넓게 담당한다. **AiU(에이아이유): GS칼텍스가 2025년 6월 오픈한 사내 생성형 AI 플랫폼. 'AI + You(당신을 위한 AI)' 'AI + 油(기름, 에너지 기업)'의 중의적 의미를 담은 브랜드다. GPT·클로드·제미나이 같은 모델을 사내 보안 환경에서 쓸 수 있게 해주고, 사용자가 직접 AI 에이전트를 만들 수 있는 빌더도 갖췄다. 숫자 뒤에는 두 사람이 있었습니다. 요구의 방향이 뒤집혔다는 걸 가장 먼저 알아챈 전략가, 그리고 매일 밀려드는 VoC를 받아 2주마다 배포를 돌리고 있는 PO. 그들의 이야기를 들어보았습니다. Chapter 1. 일상에서 먼저 써본 AI, 회사 안으로 들어오다 처음 던진 질문은 이거였어요. "DX는 왜 현업에게 와닿지 않는다고 느끼셨어요?" 지동한 팀장의 답은 비유로 시작했습니다. "사람들이 원하는 건 내 업무가 편해지는 거지, 백조가 호수 아래에서 어떻게 발을 젓고 있는지는 관심이 없어요." - 지동한 팀장

GS스포츠 - 3만명을 안내하는 '서울의 봇' 김용일 팀장(52g 닉네임: 헨리) · 이재현 프로(52g 닉네임: 엘) / GS스포츠 CX팀 "AI가 현장을 바꾼다"는 말은 많이 들었을 거예요. 근데 진짜로 그 현장이 어떻게 생겼는지 본 적 있나요? 3만 명이 몰리는 경기장. 자리를 찾다가 부부가 싸우고, 애는 보채고, 아빠는 앞으로 가고. 한 번도 제대로 자리를 찾아간 적이 없다는 말이 설문에서 계속 나왔어요. 처음 방문한 팬의 50% 이상이 "경기장 안내가 부족했다"고 했죠. 고객의 목소리 하나로 GS스포츠 CX팀은 AI 길안내 챗봇을 만들었고, 경기장에 없던 테이블석을 만들었고, 직접 음식을 배달했습니다. 2022년부터 4년간 이 일을 해온 두 사람 — 김용일 팀장과 이재현 프로의 이야기예요. Chapter 1. 전광판을 통해 진짜 고객의 목소리를 듣다 이재현 프로가 GS스포츠에 입사한 건 코로나가 터지던 해였어요. 경기장은 텅 비었고, 팬을 직접 만날 방법도 없었죠. 그때 팀 안에서 '데이터'란 건 주로 과거 기록이었어요. "작년에 어떻게 했어, 재작년엔 어땠어." 레퍼런스가 없으면 새로운 시도를 못 하는 구조였어요. 사실상 데이터가 아니라 전례가 기준이었던 거죠. 사실 코로나 이후 팀 안에선 CRM 도입 얘기가 나왔는데, '툴만 있으면 되겠지'라는 막연한 기대만 있었어요. 고객이 누군지에 대한 그림이 없었던 거죠. 52g* 활동을 시작하면서 해답이 나왔어요. "고객이 누군지 먼저 알아보자." 이재현 프로는 그 경험을 이렇게 기억해요. 52g: GS그룹의 오픈 이노베이션 조직. 각 계열사에서 선발된 직원들이 모여 현업의 문제를 데이터와 AI로 풀어본다. 김용일 팀장은 GS스포츠 유닛 리더, 이재현 프로는 크루로 활동 중이다. "52g 안에 있으면 고객 중심으로 일해야 한다는 말이 계속 들리거든요. 처음엔 이해가 잘 안 갔는데 — 회사 돌아와서 보니까 우리가 하는 게 다 공급자 중심이더라고요." ⎯ 이재현 프로 FC서울의 핵심 고객은 가족 단위 관람객과 20대예요. 그중에서도 20대 여성은 팀이 가장 모르는 고객층이었어요. 팀 안에서 팬에 대해 가장 많이 이야기하는 사람들이, 정작 팬과 가장 멀리 있는 사람들이었던 거죠. 김용일 팀장이 솔직하게 털어놨어요.

GS파워 에너지정책팀 뉴스 클리핑 자동화 — 비개발자 둘이 만든 '에정뉴스' AI가 일하는 방식을 바꾼다는 이야기, 이제 좀 지겹지 않으세요? 컨퍼런스에서는 매번 '미래가 바뀐다'고 하는데, 정작 내 책상 위 엑셀 파일은 어제와 똑같습니다. 그래서 이번엔 다른 이야기를 가져왔어요. 뉴스레터에서 흔히 보는 'AI로 세상이 달라진다' 류가 아니라, 아주 구체적인 현장 하나의 기록입니다. GS파워 에너지정책팀에서는 매일 아침 누군가가 1시간 일찍 출근해서 뉴스를 골랐습니다. 2년 넘게 반복된 이 루틴을, 비개발자들이 AI를 활용해 10분 작업으로 바꿨어요. 핵심은 기술이 아니었습니다. '담당자만 아는 감각'을 어떻게 데이터로 번역하느냐 — 그 2개월의 과정이었어요. 김원범 선임 - GS파워 선임. HR 출신. 52g 크루* 합동근무 기간 중 이 프로젝트를 시작했다. 52g 활동 시 '워렌'이라는 닉네임으로 활동했고, 졸업 후 다시 HR로 돌아갔다. 김민엽 사원 - GS파워 사원. 에너지정책팀에서 약 2년간 뉴스 클리핑을 직접 담당했다. 현재 타일러라는 닉네임으로 52g 크루 활동 중. 52g: GS그룹의 AI 활용 문화를 확산하기 위해 만들어진 조직. 각 계열사에서 선발된 직원들이 모여 현업의 문제를 AI로 풀어본다. Chapter 1. 매일 아침 7시 반, 불 켜진 모니터 하나 GS파워 에너지정책팀에는 매일 아침 반복되는 루틴이 있었습니다. 당번이 된 팀원 한 명이 7시 반에서 8시 사이에 출근해서, 포털과 언론사를 훑고, 회사와 관련 있는 기사를 골라, 요약해서 8시 반 전에 메일로 보내야 했어요. 하루에 고르는 기사가 10개. 그 10개를 찾아내 정리하는 데 약 1시간이 걸렸습니다. 담당자 3명이 돌아가며 맡았는데, 당번 날엔 고정으로 일찍 나와야 했어요. "팀장님도 이 루틴이 부담스러우셨던 것 같아요. 그런데 안 할 수도 없는 일이니까요." - 김민엽 사원 여기서 한 가지 더 까다로운 문제가 있었습니다. 기사 선별에 명확한 기준이 없었다는 거예요. 에너지 요금 이슈가 뜨거울 때는 그쪽 기사를 더 챙기고, 정책 변화가 있을 땐 그걸 먼저 올리는 식. 담당자 본인에게 기준을 물어봐도 돌아오는 대답은 이랬습니다.

GS그룹 52g Ally(앨리) 인터뷰 딸이 물어봤습니다. "엄마는 대체 무슨 일 해?" "해커톤을 하기도 하고, 소프트웨어를 만들기도 하고, 요즘은 AI를 한다고 하니 초등학생이 이해할 리 없죠." 앨리는 이렇게 답했습니다. "그냥 요즘은 '회사의 선생님이다'라고 해요. 성장할 수 있도록 도와주는." 짧지만, 이 한 문장이 52g를 가장 잘 설명하는 것 같기도 합니다. 가르치는 과목은 단 하나예요. 현장의 문제를 말하는 법. 2020년 삼삼오오 모인 15명을 시작으로, 지금은 GS그룹 25개 계열사에 전담 인원만 100여 명, 이 프로그램을 거쳐 간 구성원은 누적 1만 명이 됐습니다. 이걸 처음 시작한 사람이 Ally(앨리)입니다. Ally(앨리) - 김진아 상무 52g 리드. 2020년 GS그룹 오픈 이노베이션 조직 52g를 창설해 현재까지 운영 중. 현장 중심 문제 해결과 AI 도입을 설계해왔다. 닉네임 Ally로 활동 중. Chapter 1. 현장 없는 결정, 그 공백에 대하여 2020년, GS그룹 안에 묘한 공백이 있었습니다. 회의마다 수백억짜리 결정이 쌓였어요. 근데 그 결정들이 실제 현장에서 일하는 사람들의 문제와 맞닿아 있는지 — 아무도 몰랐습니다. 말해봤자 뭐가 바뀌냐는 무력감 때문일까요? 문제는 쌓이는데, 아무도 말하지 않았습니다. 조직이 클수록 그게 더 심했어요. 앨리가 지주사에 온 건 그때였습니다. 변화를 리드하는 역할로 왔지만 혼자였어요. 그때 문득 떠오른 이름들이 있었습니다. "나도 이런 고민을 한다"며 먼저 찾아왔던 사람들. GS 계열사 여기저기 흩어진 이름을 적어봤더니 15명이 나왔습니다. "이 15명을 시작점으로 해야겠다." 그 15명과 함께 전체 계열사에 공고를 붙였습니다. "GS그룹의 변화를 같이 만들어갈 카탈리스트를 찾고 있다." 90명이 모였습니다. 그게 52g의 시작이었습니다. "자발적으로 모이고 변화하는 거, 처음엔 아무도 안 믿었어요." 그 불신이 처음으로 흔들린 건 6주짜리 첫 프로그램이 끝났을 때였습니다. 모인 사람들이 스스로 문제를 쏟아냈고, 6개 팀이 실제 프로젝트를 완성했습니다. 비록 작고 소박했지만, 진짜였습니다.