GS칼텍스가 인공지능(AI)을 활용해 설비 점검 시간을 절반 이하로 줄이고 사내 생성형 AI 플랫폼 사용자를 임직원 2800명 규모까지 확대하는 성과를 거뒀다.

이런 혁신의 배경에는 IT 부서 중심 개발 방식에서 벗어나 현장 직원이 직접 AI를 만들고 활용하는 '현장 중심 AI 전략'이 자리했다.

이은주 GS칼텍스 DX센터장은 20일 서울 코엑스에서 열린 AWS 서밋 서울 2026에서 '현장이 만드는 AI 혁신'을 주제로 제조 AI 전환 여정을 발표했다.

GS칼텍스는 여수공장의 복잡한 설비를 안전하게 운영하기 위해 AI 기술을 전면 도입했다. 이를 위해 초기에는 외부 성공 사례와 스타트업 솔루션 중심의 탑다운 방식으로 DX를 추진했다. 하지만 현장에 제대로 정착하지 못해 성공적인 결과를 이끌어내지 못했다.

이러한 문제를 극복하기 위해 현장 직원의 참여에 집중해 도입 방식을 전환했다. 사내 교육 프로그램인 DAX 아카데미를 운영하고 노코드, 데이터 분석, 머신러닝, 생성형 AI 등 13개 과정을 제공 중이며 직원이 직접 AI를 개발할 수 있는 데이터·개발 환경도 함께 지원하고 있다.

그는 구축 방식을 전환 후 현재 데이터 분석 모델 4개 중 1개, 대시보드 4개 중 3개, AI 에이전트 10개 중 9개를 현업 직원이 직접 개발했다고 밝혔다. 사내 생성형 AI 플랫폼 AIU에는 약 1900개의 AI 에이전트가 생성됐으며 임직원 대부분이 활용 중이다.

이 센터장은 "이제 제조업 경쟁력은 데이터와 AI 기반 소프트웨어"라며 "이를 제대로 활용하기 위한 핵심은 현장 실무자"라고 강조했다.

현장 적용 사례도 공개됐다. 설비 관리 분야에서는 AI 기반 이상 감지와 부식 예측 기술을 통해 검사 시간을 절반 이하로 줄였다. 안전관리 영역에서는 작업 전 안전회의 내용을 자동 생성하는 AI 비서를 도입해 협력사까지 활용 범위를 확대했다.

마케팅 분야에서는 고객 민원(VOC)을 생성형 AI로 통합 분석해 서비스를 개선했다. 이를 통해 에너지플러스는 사용자 수가 15만명에서 240만명으로 증가했고 앱 평점도 1.6점에서 4.6점으로 상승했다.

이와 함께 바텀업 혁신을 지속시키는 탑다운 동력으로 리더십의 '굿 리스크 테이킹' 문화를 강조했다. 새로운 시도에서 발생하는 리스크를 리더가 책임져주지 않으면 실무자는 도전할 용기를 내지 못한다는 취지다.

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GS칼텍스는 이러한 성과를 바탕으로 앞으로는 단순 업무 자동화를 넘어 부서 간 협업이 필요한 복합 업무와 고난도 영역까지 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. 데이터, 머신러닝, AI 에이전트, 현업 피드백 체계를 유기적으로 연결해 생산·안전·마케팅·경영지원 전반을 하나로 연결하는 AI 기반 업무 체계를 구축한다는 목표다.

이은주 센터장은 "IT 조직의 역할은 모든 것을 직접 만드는 것이 아니라 현장이 AI를 활용할 수 있는 환경과 플랫폼을 제공하는 방향으로 바뀌고 있다"며 "현업과 IT 전문가 협업을 통해 부서 간 장벽을 허무는 과제를 지속해서 추진하고 전사가 유기적으로 움직이는 'AI 조직(AI Organization)'으로 전환하는 것이 목표"라고 말했다.