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글로벌 전략 컨설팅 그룹 BGC의 조사에 따르면, AI를 활용해 성장을 이끌고 있는 상위 5% 기업은 매출이 1.7배, 영업이익은 1.6배 높다고 합니다. 이 기업들은 핵심 업무에 AI를 일찍부터 활용하며 확실한 기업 AI 활용 사례, 성과를 만들어 왔습니다. 그렇다고 후발주자 기업이 이 흐름에서 뒤처진다는 뜻은 아닙니다. 선도 기업이 먼저 검증한 영역을 참고해 자신들의 속도에 맞춰 AI 전환을 추진할 수 있고, 그 과정에서 충분히 비즈니스 성과를 만들어낼 수 있습니다.
이번 글에서는 국내 기업들이 실제로 어떤 영역에서 AI를 활용하고 있는지, 데이터와 사례를 기반으로 정리했습니다. AI 도입 방향을 고민하고 계시다면 이번 콘텐츠를 끝까지 읽어 보세요.
목차
기업 AI 활용 사례란, 기업이 실제 업무나 서비스에 AI를 적용해 효율·전환·고객 경험 등 실질적인 성과를 얻은 예시를 의미합니다. 2024년 2분기부터 2025년 2분기까지 국내 1위 IT 전문가 매칭 플랫폼 위시켓에 의뢰된 AI 프로젝트를 분석한 결과, 가장 비중이 높은 분야는 챗봇·대화형 AI(45%)였습니다.
그 다음으로는 문서·데이터 자동화형 AI(20%), 생성형 콘텐츠 제작 AI(17%), 추천·예측 AI(9%) 순으로 나타났습니다. 기업들은 반복적인 업무를 줄이거나, 내부 데이터를 빠르게 활용할 수 있는 영역부터 AI 도입을 시작하는 경향을 보였습니다.
위 데이터를 바탕으로, 국내 기업들이 AI를 주로 활용하는 영역을 아래와 같이 네 가지로 정리했습니다.
국내 통신사 LG유플러스는 고객의 로밍 가입 절차를 간소화하고 상담 응답 속도를 높이기 위해 로밍 챗봇에 대규모언어모델(LLM)을 도입했습니다. 기존에는 국가 선택, 일정 입력 등 10단계의 절차를 거쳐야 했고, 해외에서는 시차 때문에 빠른 상담이 어려운 한계가 있었습니다. 하지만 AI 챗봇 도입 이후 절차가 4단계로 줄어들어 응대 시간이 약 60% 단축되었으며, 시차와 관계없이 즉시 상담이 가능해졌습니다.
고객이 “10월 26일부터 28일까지 하와이에 갈 건데 로밍 어떻게 해?”처럼 자연스러운 문장으로 질문하면, 챗봇은 방문 국가와 일정에 맞는 요금제를 자동으로 추천하고 가입까지 안내합니다. 또한 Self-RAG(Self-Reflective RAG) 기술을 적용해 LLM이 생성한 응답의 근거와 유용성을 스스로 점검하도록 함으로써 답변 품질을 안정적으로 유지하도록 했습니다.
💡 RAG(검색 증강 생성)란? AI가 사내 자료 활용하게 만들기
포스코그룹의 IT 계열사인 포스코DX는 사내 업무 효율을 높이기 위해 전 직원이 사용할 수 있는 AI를 도입했습니다. 오픈AI GPT 기반의 SaaS형 AI 서비스 ‘웍스 AI’를 활용해 구축한 이 시스템은 실시간 정보 검색, 사내 규정 안내, 데이터 시각화 등 다양한 업무 지원 기능을 갖춘 AI 에이전트입니다.
예를 들어 직원들은 사내 규정이 궁금할 때나 과거 자료를 찾고 싶을 때 더 이상 담당자를 찾거나 여러 시스템을 넘나들 필요가 없습니다. AI에게 질문하는 것만으로 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있으며, 문서 작성이나 데이터 분석, 업무 매뉴얼 정리 등 반복적인 작업도 AI가 보조해 효율을 높여줍니다.
포스코DX뿐 아니라 KT 등 여러 대기업도 업무 효율화와 생산성 제고를 위해 이러한 형태의 생성형 AI 에이전트를 적극 도입하고 있으며, 내부 지식 검색·데이터 기반 의사결정 지원 등 다양한 영역으로 활용 범위를 확대하고 있습니다.
배달의민족(우아한형제들)은 사용자 경험을 개선하고 주문 전환율을 높이기 위해 개인화 메뉴 추천 AI를 도입했습니다. 기존에는 입점 업체가 메뉴를 등록하고 소비자가 이를 직접 탐색하는 방식이어서, 상황·기분에 맞는 메뉴를 빠르게 찾기 어려웠습니다. AI 도입 이후에는 다른 사용자의 리뷰와 텍스트 데이터를 분석해 ‘비 오는 날 먹기 좋은 음식’, ‘스트레스 받은 퇴근길에 어울리는 메뉴’처럼 사용자 상태와 문맥에 맞춘 추천을 제공할 수 있게 되었습니다.
이 추천 기능이 적용된 영역에서는 주문 전환율이 80% 증가하는 의미 있는 성과가 나타났습니다. 또한 배달의민족은 허위 의심 리뷰를 자동으로 탐지하는 AI도 도입해 조작 가능성이 높은 리뷰를 걸러내고, 허위 리뷰 제보 건수를 83% 감소시키는 효과를 얻었습니다. 개인화 추천부터 리뷰 신뢰도 관리까지 AI를 활용해 서비스 품질 전반을 개선한 기업 AI 활용 사례입니다.
한국콜마는 화장품 기업들의 패키지 소싱 과정을 간소화하기 위해 AI 기반 글로벌 패키지 소싱 플랫폼을 론칭했습니다. 기존에는 고객사가 원하는 패키지를 찾기 위해 수많은 샘플을 직접 비교하고, 공급처를 따로 조사하는 등 3~6개월이 걸리는 복잡한 과정을 거쳐야 했습니다.
한국콜마가 도입한 AI 서비스는 패키지 이미지를 업로드하면 즉시 유사한 패키지를 찾아주는 기능을 중심으로, 패키지 종류·용량·제조국 등 다양한 조건을 필터링해 몇 분 안에 원하는 패키지를 탐색할 수 있도록 지원합니다. 또한 패키지 선택부터 공급업체 정보 확인, MOQ(최소 주문 수량) 조회, 견적 요청까지 한 플랫폼에서 처리할 수 있는 원스톱 구조를 마련해 소싱 기간을 평균 1개월 수준으로 단축했습니다.
복잡했던 패키지 탐색 과정을 AI가 자동화해, 고객사는 보다 빠르고 정확하게 원하는 패키지를 찾을 수 있고, 한국콜마는 글로벌 패키지 공급망 관리 역량을 강화하게 된 기업 AI 활용 사례입니다.
지금까지 국내 기업들이 어떤 영역에서 AI를 적극적으로 활용하고 있는지, 대표적인 사례들과 함께 살펴보았습니다. 이 글을 읽고 계신 기업 담당자라면 자연스럽게 '우리 회사는 어디에 AI를 적용해야 가장 효과가 클까?'라는 질문에 도달하셨을 것입니다.
글로벌 컨설팅 그룹 BCG의 분석에 따르면, AI가 만들어내는 전체 가치의 약 70%는 기업의 핵심 비즈니스 기능에서 발생합니다. 이는 성공적인 기업 AI 활용이 거창한 전략이나 대규모 투자에서 출발하는 것이 아니라, 조직이 이미 겪고 있는 가장 분명한 문제를 해결하는 지점에서부터 시작된다는 의미입니다.
따라서 AI 전환을 추진하는 기업이라면 지금 회사가 직면한 과제를 기준점으로 삼아 출발하는 것이 가장 효과적입니다. 고객 응대 부담이 크다면 고객 접점 AI가, 내부 업무 속도가 병목을 만들고 있다면 문서·데이터 자동화가, 서비스 경쟁력을 강화하고 싶다면 제품·서비스 내장형 AI가 출발점이 될 수 있습니다. 반대로 새로운 성장 동력이 필요한 기업이라면 AI 기반 신사업을 검토하는 것이 합리적입니다.
그렇다면 우리와 비슷한 상황, 문제를 가지고 있는 기업은 실제로 어떤 AI 도입 프로젝트를 의뢰하고 있을까요? 위시켓이 제작한 <기업 AI 도입 사례집 2025>에서 자세히 살펴 보세요.
실제 기업 10곳의 AI 도입 배경부터 기능, 예산, 소요 기간, 성과까지 한 눈에 확인할 수 있습니다.
최근 1년간 위시켓 데이터 기준, 기업들은 챗봇·고객 응대, 문서·데이터 자동화, 개인화 추천, 신규 서비스 개발 등에 AI를 가장 많이 도입하고 있습니다.즉각적인 비용 절감·업무 속도 향상 효과가 높은 영역부터 시작하는 흐름이 공통적입니다.
상담 속도 단축, 문서 처리 자동화, 전환율 상승, 리뷰 품질 개선 등 업무 효율과 매출, 고객 경험 개선이 핵심 성과로 반복됩니다.
기업의 핵심 비즈니스와 직접적으로 연결되어 있으면서, 병목이 가장 큰 영역이 좋은 출발점입니다.
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