통념: 기업용 챗GPT는 공급하면 바로 쓸 수 있다

LG CNS는 올해 2월 시작한 오픈AI 리셀러 사업을 통해 금융·유통·바이오·제조 고객사 임직원 약 3만 명이 챗GPT 엔터프라이즈를 이용하고 있다고 22일 밝혔다. 공급 규모는 눈에 띄지만, 이용자 수만으로 업무 성과나 정착 수준까지 알 수는 없다.

개인용과 기업용 서비스 화면이 비슷해 도입도 간단할 것이라는 기대가 생기기 쉽다. 그러나 기업에서는 사내 데이터와 업무 시스템을 연결하고, 직원별 접근 권한과 비용을 관리해야 한다. 진요한 LG CNS AI센터장 상무도 기업 적용에는 별도 준비가 필요하다고 설명했다.

맹점: 답변을 넘어 업무를 처리할 때

사내 데이터를 쓰는 AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 직접 업무를 처리하면, 무엇을 할 수 있는지와 어느 단계에서 통제할지가 핵심이 된다. 진 상무는 AI가 회사 용어뿐 아니라 권한과 통제 지점도 이해해야 한다고 강조했다.

토큰은 AI가 처리하는 데이터 단위다. 토큰 사용량이 늘면 비용 관리가 과제가 될 수 있다. LG CNS가 도입 후에도 사용량과 비용 관리를 지원한다고 밝힌 대목은, 공급 이후의 운영이 별도 업무임을 보여준다.

법무법인 사례도 적용의 함정을 드러낸다. LG CNS는 업무를 수십 개 영역으로 나눠 적용 범위를 분석하고, 고객사와 업무별 활용 사례를 만들었다. 이는 일괄 도입만으로 실제 업무 활용이 보장되지는 않는다는 점을 시사한다.

리스크: 확산 속도와 통제의 간극

새 모델이 나오는 속도와 기업이 업무에 적용하는 속도는 다를 수 있다. 뉴스에 따르면 규제와 망 분리, 사내 지식과 절차를 연결하는 작업에 시간이 필요하다. 도입 규모가 커져도 권한 설정이나 통제가 업무에 맞지 않으면 정보 접근과 실행 범위를 관리하기 어려워질 가능성이 있다. 최악의 경우 조직은 비용을 부담하면서도 핵심 업무 적용은 늦어질 수 있다. 다만 뉴스에는 실제 비용 절감이나 손실 규모가 제시되지 않았다.

결론

3만 명은 공급 현황을 보여주는 수치이지, 생산성 개선이나 투자 성과를 입증하는 지표는 아니다. 기업 도입을 검토한다면 다음을 확인해야 한다.

  • 어떤 업무를 AI에 맡기고, 어느 단계에서 사람의 승인을 받는가
  • 사내 데이터 접근 권한과 통제 지점은 업무별로 정의됐는가
  • 사용량·비용을 어떻게 살피고, 활용 사례를 어떤 기준으로 평가하는가

진짜 판단 기준은 이용자 수보다 업무 적용과 통제가 함께 설계됐는지다.

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