기업들의 GPT 기반 AI 도입 현황 및 사례 연구

2024년 말 현재 생성형 AI는 기업들의 개발 생산성을 비약적으로 향상시키는 도구로 각광받고 있습니다. 국내 IDC 조사에 따르면 한국 기업의 72%가 이미 생성형 AI를 업무에 활용 중이며, 도입 기업의 78%는 생산성 향상을 경험했다고 답했습니다. GPT-4와 같은 대형 언어모델(LLM) 기반 서비스나 GitHub Copilot 같은 코딩 보조 툴을 도입해 웹 개발, 백엔드, 데이터 분석, 문서 작성 등 다양한 분야에서 효율화를 꾀하는 기업들이 늘고 있습니다. 이하에서는 실제 기업들의 사례를 살펴보겠습니다.

동원그룹 – 자체 GPT 플랫폼 ‘동원GPT’

동원그룹은 2024년 4월 OpenAI GPT-4를 기반으로 한 자체 AI 챗봇 플랫폼 ‘동원GPT’를 사내에 도입했습니다. 동원GPT는 문서 작성, 데이터 분석, 인사·총무 지원 등 사내 정보 검색은 물론, 전사적자원관리(ERP)·생산관리(MES) 시스템과도 연계됩니다. 이를 통해 직원들이 필요한 정보를 신속히 찾고 단순 반복 업무를 자동화하여 업무 생산성을 높이는 것이 목표입니다. 실제로 동원그룹은 동원GPT 활용 아이디어 경진대회를 개최해, 동원로엑스 사업개발팀이 동원GPT를 이용해 협력사 서류 작성과 정산 업무를 자동화함으로써 휴일이나 야간에도 업무를 진행하지 않아도 되도록 하여 큰 효율 개선 효과를 거두었습니다.

현대오토에버 – AI 기반 개발 지원 챗봇 ‘H Chat’

현대자동차그룹의 IT 계열사인 현대오토에버는 Azure OpenAI 서비스를 활용해 GPT 기반 챗봇 **‘H Chat’**을 개발했습니다. 이 도구는 개발자의 단위 테스트 코드 작성을 자동으로 돕고, 버그 발생 시 원인 분석 및 해결 방안을 제시합니다. 예를 들어, 개발자가 오류 로그와 코드를 입력하면 H Chat이 해결책을 추천하거나, 특정 언어로 작성된 코드를 다른 언어로 자동 변환해 줍니다. 또한 코드가 효율적으로 작성되었는지 검토해주며, 회의록 요약이나 사내 공지 작성, 이메일 템플릿 생성 같은 일반 업무까지 지원합니다. 결과적으로 H Chat은 코드 품질 향상과 협업 시간 단축을 가능하게 하며, 다국어 번역 기능까지 더해 임직원들의 업무 효율을 크게 높이고 있습니다.

SK플래닛 – GitHub Copilot 도입으로 개발 생산성 향상

SK그룹의 ICT 기업 SK플래닛은 2024년 GitHub Copilot for Business를 도입하고, 실제 개발 현장에서 생산성 실험을 실시했습니다. 그 결과 코드 자동완성·추천·언어 번역 기능 등을 통해 개발 속도가 크게 빨라졌다고 보고했습니다. 예를 들어 Microsoft의 연구에서는 Copilot을 활용 시 코딩 속도가 약 55% 빨라졌으며, SK플래닛 자체 실험에서도 40% 이상의 생산성 증가를 확인했습니다. 이처럼 Copilot을 도입한 팀원들은 반복적인 코드 작성 작업을 줄이고, 더 창의적인 로직 구현에 집중할 수 있었습니다. 백엔드·프론트엔드·모바일 앱 개발뿐 아니라 데이터 엔지니어링과 인프라 업무까지 다양한 분야에서 Copilot 활용도가 확인되었습니다.

LG전자 – 데이터 활용을 위한 SQL 자동 생성 AI

LG전자는 대규모 데이터를 비즈니스에 활용하기 위해 자연어 기반 SQL 생성 AI 시스템을 도입했습니다. 이 시스템을 통해 비(非)개발자도 자연어 질문을 입력하면 자동으로 SQL 쿼리를 생성받아 데이터베이스를 조회할 수 있습니다. 예컨대 제품 기획·개발팀은 더 이상 SQL 문법을 몰라도 방대한 실적·고객 데이터를 빠르게 분석할 수 있게 되었습니다. 이로써 데이터 드리븐 조직문화 전환 속도가 크게 빨라졌으며, 정보 분석에 소요되는 시간이 단축되어 전체 개발 사이클의 효율성을 높였습니다.

글로벌 사례: JP모건, 애센츄어 등 AI 도구 활용

해외에서도 대형 금융·IT 기업들이 GPT 계열 도구로 개발 프로세스를 혁신하고 있습니다. 미국 JP모건 체이스 산하 개발팀은 GitHub Copilot과 JetBrains IntelliJ를 통합해 사용 중이며, 이를 통해 팀의 개발 속도와 창의성을 높였습니다. JP모건은 자체 AI 도구(PRBuddy)도 개발해 코드 리뷰 과정을 자동화하여 코드 품질을 향상시켰습니다. 한편 GitHub와 애센츄어의 공동 연구에 따르면, Copilot 사용 시 개발자들은 코드 작성 속도를 최대 55%까지 높일 수 있었고, 85% 이상의 개발자가 Copilot 덕분에 코드 품질에 대한 자신감이 높아졌다고 보고했습니다. 이처럼 전 세계 기업들은 GPT-4 기반 AI와 코딩 어시스트 툴을 적극 도입해 개발 시간 단축, 비용 절감, 소프트웨어 품질 향상 등의 효과를 보고 있습니다.

결론

GPT 기반의 생성형 AI 도구는 이제 단순히 부수적인 지원을 넘어 개발자들의 동료로 자리잡고 있습니다. 동원그룹의 사내 GPT, 현대오토에버의 H Chat, SK플래닛의 Copilot 사례에서 보듯, 이러한 기술은 코드 작성·테스트·검토부터 데이터 질의, 문서 작성까지 다양한 개발 업무에 적용되어 시간 절약과 업무 효율성 향상, 품질 개선을 동시에 이끌어내고 있습니다. 앞으로도 더 많은 기업이 내부 데이터로 학습된 AI 도구를 개발 환경에 도입함으로써 디지털 혁신을 가속화할 것으로 보입니다. GPT 계열 AI는 개발 생산성 혁신의 중요한 분기점이 되고 있으며, AI 협업 시대를 본격화하고 있습니다.

참고문헌

• Corca LLM 블로그, ‘2025년 생성형 AI 도입 트렌드: 국내 기업 생성형 AI 도입 사례’, 2025년 1월velog.iovelog.io
• 동아일보, 「[생성 AI 길라잡이] 생성 AI로 업무 효율 높이는 기업들」, 2024.12.6donga.comdonga.com
• 현대자동차그룹 뉴스룸, 「현대오토에버, 생성형 AI로 업무 효율성 높인다」, 2024.11.26hyundai.co.krhyundai.co.kr
• SK플래닛 기술블로그 ‘DEVOCEAN’, 「GitHub Copilot 업무 활용기(AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #2)」, 2024.9.20devocean.sk.com
• J.P. Morgan 개발자 블로그, “How J.P. Morgan developers leverage AI”, 2025.4.23developer.payments.jpmorgan.com
• GitHub 공식 블로그, “Research: Quantifying GitHub Copilot’s impact in the enterprise with Accenture”, 2024.5.13github.blog