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.
그런데 뭔가 부족했습니다. 경영진 입장에서는 단순한 업무 생산성 향상에 만족하시진 않을 것 같아서, 어떻게 해야 되나 고민만 하던 중이었죠. 도구는 갖췄지만, 문제는 풀리지 않았습니다.
Chapter 2. 메일 한 통이 가져온 변화
전환점은 의외의 방식으로 왔습니다. 어느 날, 유동환 부장은 티타임즈 유튜브에서 52g 김진아 상무가 나오는 영상을 보게 되었어요. GS그룹의 사내 AI 혁신 사례를 접했죠. GS그룹 직원들이 직접 자기 업무 문제를 찾아 해결하는 그 방식이 꽤 충격적이었어요.
"저희가 했던 스터디의 형태가 조직 문화에 깔려 있는 거잖아요. 구성원들이 직접 본인의 문제를 해결하는 게 진짜 문화로 자리 잡고 있는 거. 약간 쇼킹했어요." - 유동환 부장
얼마 후 GS그룹 해커톤이 바로 돌아오는 월요일에 열린다는 소식을 들었습니다. 일요일 오후 4시 30분에 유동환 부장은 김진아 상무에게 참관하고 싶다는 메일을 보냈어요. 물론 크게 기대하지 않았죠. 답장이 올 줄도 몰랐습니다.
그런데 10분 뒤에 답장이 왔어요.
그렇게 첫 해커톤 참여를 했습니다. 처음부터 '우리도 해보자'는 아니었어요. 현장에서 볼 수 있었던 건 전체 운영의 일부에 가까웠습니다. 참가자들이 모여 각자 결과물을 만드는 모습은 보였지만, 그 뒤에 어떤 준비 과정이 있었는지, 문제를 어떻게 정했는지, 운영진이 어디까지 개입했는지는 겉에서 한 번 둘러보는 것만으로는 알 수 없었습니다.
오히려 그 자리에서 분명해진 건 하나였습니다. 이건 행사 순서만 보고 그대로 따라 할 수 있는 이벤트가 아니라는 것.
그래서 일동홀딩스 AI전략팀은 2026년 52g 오픈 크루로 합류했습니다. 일동제약의 해커톤을 열기 전에, 먼저 52g 크루로서 크루 해커톤을 작게나마 직접 경험해보는 쪽을 택했어요. 조금씩 감이 잡혔지만, 운영의 디테일이 제대로 보이기 시작한 건 그렇게 일동제약 해커톤을 52g 스튜디오와 함께 직접 기획하고 준비하면서부터였습니다. 참가자를 어떻게 모집할지, 사전 과정에서 어떤 질문을 던질지, 현업이 가져온 문제를 어디까지 좁힐지. 참관 때는 알 수 없었던 것들이 '우리 행사를 준비하는 과정' 안에서 구체적으로 드러났어요.
중요한 건 GS의 방식을 그대로 가져오는 것이 아니라, 일동제약이라는 조직이 받아들일 수 있는 크기와 속도로 다시 설계하는 일이었습니다. 변화에 조심스러운 조직일수록 거창한 전사 프로젝트부터 시작하기는 어렵습니다. 현업이 자기 업무에서 불편한 지점을 직접 꺼내고, 그것을 작은 프로토타입으로 만들어보는 경험. 실패해도 부담이 크지 않지만, 한 번 해보면 '우리 일에도 AI가 붙을 수 있구나'를 몸소 알게 되는 경험이 먼저 필요하다고 봤어요.
52g와 함께 준비하면서 직접 선택한 것들도 있었어요. 그 중 하나가 IT 팀을 참석에서 배제하는 것이었습니다. IT 사람이 한 명 끼면 참가자들이 그 사람만 바라보게 됩니다. IT의 손을 거치는 게 아닌, 현업이 직접 자기 손으로 산출물을 만들어야 한다는 전제가 흔들리지 않아야 했기 때문이었어요. 모집 공고를 내자 지원자가 예상보다 많았습니다. 추리고 추려 최종 33명, 11팀, 17개 부서가 꾸려졌어요.
Chapter 3. 문제를 쪼개는 것이 핵심
이틀 간 본 행사에 앞서, 3주간의 온라인 사전 준비 기간이 있었습니다. 가장 중요했던 건 팀별로 진행된 개별 인터뷰였어요. 3주 동안 다섯 번 이상 만나며 어떤 문제를 풀 건지, 왜 그 문제인지를 함께 파고들었습니다. 처음에 크게 잡아왔던 문제를 쪼개고 핵심만 남기는 과정이었어요. 자연스럽게 대부분의 피보팅이 이루어졌고, 그 과정을 밀도 있게 거친 팀들이 해커톤 당일 뾰족한 프로토타입을 만드는 데 강점을 보였습니다.
준비 온도가 다른 만큼 출발 속도도 달랐어요. 어떤 팀은 첫날부터 기세 좋게 달려 나갔고, 어떤 팀은 이튿날 오후에야 첫 화면을 띄웠습니다. 11팀이 한 공간에 모여 있다 보니 서로의 진행 상황이 고스란히 보였고, 그 속도 차이는 누구보다 팀 스스로가 가장 먼저 느꼈을 거예요.
기술 지원을 맡았던 권순형 사원에게 가장 인상 깊었던 팀이 있었습니다. 처음 들고 온 문제는 생산·QC 데이터를 가지고 무언가를 예측하는 거였어요. 그런데 인터뷰 과정을 거치면서 다른 문제가 드러났습니다. 예측을 하려면 데이터가 한곳에 모여 있어야 하는데, 정작 현장을 보니 설비나 QC 데이터가 다 따로 놀고 있었고 그걸 일일이 손으로 찾아서 옮겨 적고 있었던 거예요. 예측은 그다음 이야기이고, 데이터가 서로 연결돼 있지 않은 게 '진짜 문제'였습니다. 그래서 화려한 예측 모델 대신, 사일로화된 데이터를 제조번호 기준으로 묶고 자연어로 물어보는 쪽으로 문제를 좁혔어요.
"문제를 좁히는 일이 사실 절반쯤은 개발하는 일이구나 싶었어요. '뭘 만들지'를 정하는 것만큼이나 '뭘 안 만들지'를 정하는 게 중요하다는 걸, 이 팀을 보면서 다시 느꼈던 것 같아요." - 권순형 사원
인터뷰에서는 계속 질문을 던지며 문제의 범위를 좁혀갔어요. 이 문제를 겪는 사람은 누구인지, 지금은 어떤 방식으로 처리하는지, 하루에 몇 번 반복되는지, 결과물이 화면 하나로 나온다면 무엇이 보여야 하는지. 그렇게 묻다 보면 거대한 혁신 과제만 같던 문제가 "첫 화면에 반드시 있어야 할 기능 하나"로 내려왔어요.
이 과정에서 AI전략팀이 얻은 가장 큰 배움은 분명했습니다. 해커톤의 성패는 당일에 얼마나 빨리 만드는가보다, 사전에 문제를 얼마나 작고 정확하게 정의했는지에 달려 있다는 것. 사전 3주가 단순한 준비 기간이 아니라, 본 행사의 절반을 이미 거기서 치르는 시간이었던 셈입니다.
Chapter 4. 앱 11개, 그 너머에 있던 것들
이틀 행사가 끝나는 시점에 예상하지 못한 일이 벌어졌어요. 야근을 각오했는데 6시쯤 참가자들이 거의 다 퇴근했습니다. 결과물은 이미 나와 있었어요. 이유는 세 가지였습니다. 참가자들은 이미 3주 동안 문제를 줄이고, 필요한 화면을 상상하고, 어떤 데이터가 있어야 하는지 점검해온 상태였어요. 기술 지원 방식도 영향을 줬습니다. 에러를 대신 고쳐주는 방식이 아니라, 에러를 AI에게 어떻게 설명하고 다시 물어볼지를 알려주는 방식이었기 때문입니다. 막히는 순간마다 누군가가 해결해주기를 기다리는 대신, 참가자들이 스스로 다음 질문을 던질 수 있게 된 거예요.
4월 22일, 결과 공유회. 회장님, 홀딩스·제약 사장님, 각 본부장 등 경영진이 대거 참석했습니다. AI전략팀이 대신 발표하는 자리가 아니었어요. 각 부서의 참가자들이 직접 나와, 자기 업무에서 어떤 불편함이 있었고 왜 이걸 만들어보고 싶었는지를 설명했습니다. 공장, 품질, 영업, HR 등 평소 한 자리에서 듣기 어려운 이야기가 4시간 동안 이어졌어요.
이 자리가 특별했던 이유가 있습니다. 공장에 근무하는 직원들 중에는 회장님이나 사장님을 뵙는 것조차 쉽지 않은 분들이 있었어요. 그런데 직접 자기 업무의 문제를 경영진 앞에서 발표까지 해보는 자리가 된죠. 이제승 팀장은 그 장면을 보며 이렇게 느꼈어요.
"이 해커톤의 의미가 단순히 앱을 몇 개 만들었다는 데 있지 않다고 느꼈습니다. 평소에는 경영진 앞에서 자기 업무 문제를 직접 이야기할 기회가 많지 않은 직원들이, 자신들이 만든 결과물을 가지고 설명하고 있었습니다. 그 자체가 저에게는 굉장히 인상적이었습니다." - 이제승 팀장
경영진이 4시간 내내 자리를 지킨 이유도 같은 맥락에서였어요. AI전략팀이 대신 설명하는 자리가 아니라, 각 부서의 참가자들이 직접 나와 자기 업무에서 어떤 불편함이 있었고 왜 이걸 만들어보고 싶었는지를 설명하는 자리였습니다. 결과물만 보는 자리가 아니라, 구성원이 왜 이걸 만들게 됐는지까지 같이 들으신 거예요.
경영진의 반응도 달라졌어요. 예전이라면 "만들었으면 바로 배포하자"는 쪽이었을 겁니다. 이번엔 달랐습니다. 4시간 동안 11개 팀의 발표를 들으면서, 결과물만 본 게 아니라 그 아래에 깔린 조건들도 함께 보게 된 거예요. 프로토타입은 화면으로는 금방 작동하는 것처럼 보이지만, 실제 업무에 붙이려면 레거시 시스템과 연결해야 하고, 데이터가 어디에 어떤 형식으로 쌓여 있는지도 확인해야 합니다. 권한, 보안, 운영 부서 이관, 유지보수도 필요합니다. 이번 공유회에서는 그 설명까지 함께 이루어졌어요. 그래서 경영진은 "좋으니 바로 쓰자"에서 한 걸음 더 나아가, "실제로 쓰려면 무엇이 준비돼야 하는가"를 함께 보기 시작했습니다.
"결과물 그 밑에까지 생각을 한번 더 해 주신 거죠." - 유동환 부장
수치로 남은 것도 있습니다. 참가자 33명을 대상으로 한 사전·사후 설문에서 AI 자신감(10점 만점)이 5.3에서 7.8로 올랐어요. 더 눈에 띄는 건 분포였습니다. AI를 거의 모르던 참가자들의 상승폭이, 이미 어느 정도 알고 있던 참가자들보다 훨씬 컸어요.
현재 실제 업무 적용 단계에 있는 결과물은 11개 중 4~5개 정도입니다. 그 중 5팀(D.P., 의약품 정보 RAG* 챗봇)은 사내 AI 플랫폼 위에 올려 실제 운영 부서에 이관했어요. 해커톤은 그 문제를 새로 만들어낸 게 아니라, 원래 있었지만 보이지 않던 문제를 수면 위로 끌어올렸습니다. 문제를 말할 수 있는 조직이 되는 첫걸음이었어요.
*RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI가 답변할 때 외부 문서를 검색해 참고하는 방식. 자체 학습 없이도 특정 데이터베이스를 기반으로 답변할 수 있게 해줍니다.
Chapter 5. 두 가지 발견 - 문제, 그리고 사람
지난 해커톤에서의 50일이 남긴 것을 유동환 부장은 이렇게 정리했어요.
"완성보다는 발견. 그런데 발견에 두 가지 종류가 있는 거죠. 문제를 발견하는 것과 사람을 발견하는 것." - 유동환 부장
문제의 발견은 어느 정도 짐작할 수 있는 이야기입니다. QC 자동화, 공정 이상 분석, 전결규정 챗봇, HR 역량 레벨링. 어쩌면 이미 내면에서 감지하고 있던 현장의 불편함이 이름을 얻은 것들이었어요.
사람의 발견은 조금 다른 이야기입니다. 조직 안에는 원래부터 문제를 보고 있던 사람들이 있었습니다. 다만 그 문제를 꺼낼 자리와 방식이 많지 않았을 뿐이에요. 해커톤은 그 사람들에게 자기 업무의 불편함을 직접 말하고, 작은 결과물로 보여줄 수 있는 판을 만들어줬습니다. 스터디 때부터 눈에 띄었지만 주목받지 못했던 사람들이 해커톤이라는 판에서 드러났어요. 결과 공유회에서 우수상을 받고, 한 달 뒤 창립기념식에서 한 번 더 시상식이 열렸습니다. 전직원이 보는 자리에서요.
해커톤 이후 눈에 보이는 변화도 생겼어요. 생산본부의 한 팀원은 자기 부문 문제를 들고 임원 지원을 받아 스터디 규모를 키웠습니다. 개인의 문제가 팀 단위로 올라오는 분위기가 생기기 시작했어요. 대규모 해커톤을 한 번 더 하기보다, 앞으로는 부서·본부 단위로 짧게 집중하는 방식을 생각하고 있는 이유입니다. AI전략팀이 모든 과제를 직접 만들어주는 팀이 아니라, 현업이 문제를 정의하고 실행할 수 있도록 돕는 역할로 가야 한다는 것도 이번에 분명해졌어요. 그리고 AI전략팀에게도 현업의 생각을 알 수 있는 기회였죠.
"저는 개발자 출신이라 비개발자 현업 분들을 가까이서 만난 게 거의 처음이었어요. 그들의 진짜 생각을 알았던 프로젝트였어요." - 권순형 사원
비개발 분야의 사람들이 무슨 고민을 하고 있는지, 어디서 막히는지를 처음 알게 된 50일이었습니다.
AI가 두렵거나 어떻게 써야 할지 모르는 분들은 어떻게 해야할까요? 권순형 사원의 이야기는 짧지만 굵었어요 .
"학습이 부담스럽다고 망설이지 마시고 당장 귀찮은 업무부터 일단 시작해 보면 좋을것 같아요. 저도 먼저 결과물을 만들어둔 뒤 '이건 이렇게 고쳐볼까?' 하면서 하나씩 디테일을 잡아가고 있어요." - 권순형 사원
우선, 작게 시작해본다. 일동제약이 시작한 방식도 그랬어요. 완성된 시스템이 없어도, 모든 데이터가 준비되지 않아도. 일단 문제를 꺼내고, 만들어보는 것으로 시작했습니다.
그렇게 현장은, 스스로 문제를 꺼내기 시작했어요.
🖋️ Editor's Note
이제승 팀장은 "85년 역사에서 이런 자리가 있었나 싶습니다"라고 했어요. 오래된 조직에서 처음을 만드는 일이 어떤 무게인지 아는 사람의 말이었습니다.
유동환 부장이 인터뷰 내내 가장 많이 쓴 단어는 "발견"이었어요. 결과물보다 과정에서 드러난 문제들과 사람 이야기를 더 오래 했습니다. 그게 더 중요하다고 생각하는 사람의 말투였어요.
권순형 사원은 개발자로서 처음으로 비개발자들의 세계를 들여다본 사람이었어요. QC, LIMS, 시액조제일지. 그분들한테는 매일 쓰는 기본 단어인데, 본인한테는 다 처음 듣는 말이었다고 했습니다. 그 간극을 처음 실감한 50일이었다는 거예요.
무언가를 발견하는 것은 결과가 아니라 시작입니다. 이 팀은 이제 막 그 문을 열었어요.
- Hanna
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