사례 4431건 · 77개 국가

갈림길 같은 목표, 다른 선택

각 도표는 하나의 경영 목표에서 출발하여 조직들이 AI를 활용한 서로 다른 방식과 방식별 사례의 결과를 보여 드립니다.

목표고객서비스

고객 상담 센터

고객 문의에 더 빠르고 적은 비용으로 응대

[A]사례 12건

AI가 상담사를 지원

상담 중 답변 추천, 통화 요약, 지식 검색

[B]사례 12건

챗봇·음성봇이 먼저 응대

챗봇과 음성봇이 일상 문의를 맡고 나머지는 상담사가 처리

[C]사례 5건

AI를 이유로 상담 인력 감축

AI가 업무를 대신할 것으로 보고 상담사 감축

사례에서 확인된 점

상담사 지원에 AI를 쓴 곳은 모두 도구를 계속 쓰고 있다. 챗봇이나 음성봇이 먼저 응대한 곳은 결과가 엇갈렸다. AI를 이유로 상담 인력을 줄인 다섯 곳 가운데 클라르나, 커먼웰스은행, KB국민은행은 감축의 일부를 되돌렸고, 세일즈포스와 MONETA는 AI가 업무를 계속 맡고 있다고 밝혔다.

선 색대부분 성공엇갈리거나 진행 중대부분 실패하거나 축소

사례는 편집진이 이 사례집에서 선정하였습니다. 수치는 선정된 사례만 집계한 것으로 전수 조사가 아닙니다.

목표고객서비스

정부·지자체 챗봇

주민과 사업자 문의에 직원을 기다리지 않고 답하기

[A]사례 5건

직원이 쓴 답변을 챗봇이 선택

전문 직원이 써 둔 답변 가운데 질문에 맞는 것을 챗봇이 골라 제시

[B]사례 10건

생성형 AI가 답변을 작성

정부 웹페이지나 지식베이스를 바탕으로 챗봇이 답을 직접 생성

사례에서 확인된 점

두 방식 모두 대부분 계속 운영되고 있다. 운영을 멈춘 곳은 뉴욕시의 MyCity 하나로, 사업자의 법률 질문에 답을 생성했고 일부 답변은 시 법규에 어긋났다.

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목표고객서비스

음식점 음성 주문

직원이 조리에 집중하는 동안 주문 받기

[A]사례 2건

전화 주문 음성 AI

AI가 전화를 받아 포장 주문을 접수

[B]사례 5건

드라이브스루 음성 AI

차 안의 손님에게서 AI가 음성으로 주문을 받음

사례에서 확인된 점

드라이브스루 음성 주문은 결과가 엇갈렸다. 맥도날드는 IBM과의 시험을 끝낸 뒤 다른 시스템을 시험했고, 타코벨은 AI 혼자 주문을 받을 곳을 다시 검토하기 시작했다. 전화 주문 사례는 아직 적고 모두 운영 중이다.

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목표마케팅·영업

가격 책정

마진을 지키면서 재고를 파는 가격 정하기

[A]사례 4건

AI가 할인 폭을 결정

재고 정리 상품이나 유통기한 임박 상품의 할인 폭을 정해 폐기 전에 판매

[B]사례 12건

AI가 정상 가격을 정하거나 시험

수요와 시장 데이터로 상품 가격, 임대료, 매입 가격을 산정

사례에서 확인된 점

할인 폭 결정에 AI를 쓴 소매업체 네 곳은 모두 계속 쓰고 있다. 정상 가격에 쓴 AI는 결과가 엇갈렸다. 아마존, 인스타카트, 그레이스타는 규제 당국, 연구 결과, 소송이 고객이나 세입자에게 매긴 가격을 문제 삼은 뒤 중단했고, 질로는 모델이 정한 가격에 사들인 주택에서 손실을 보고 주택 매입 사업을 접었다.

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목표마케팅·영업

광고와 공개 이미지

제작 부담을 줄이며 광고와 그림 만들기

[A]사례 11건

AI가 홍보 문구를 작성

광고 문구, 태그라인, 이메일, 예고편 문구를 AI가 작성

[B]사례 4건

AI는 기획을 돕고 완성은 사람이

디자이너와 제작진이 최종본을 만들기 전의 아이디어, 사전 시각화, 패키지 시안

[C]사례 12건

완성물에 생성 이미지 사용

광고, 포스터, 퀴즈, 게임 등 관객이 보는 결과물에 AI 이미지가 들어감

사례에서 확인된 점

AI 생성 이미지를 관객에게 그대로 보여 준 곳은 대부분 비판을 받고 내리거나 교체했다. AI가 쓴 홍보 문구는 대부분 계속 쓰였지만 두 건은 철회됐다. AI를 기획에만 쓰고 최종 작업은 사람이 한 곳은 모두 계속 진행했다.

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목표마케팅·영업

AI 음성과 번역

더 많은 언어와 목소리로 관객에게 다가가기

[A]사례 8건

AI가 글을 번역

만화, 자막, 상품 정보, 판매 글, 게시글을 여러 언어로

[B]사례 4건

합성 음성이 관객에게 직접 말함

애니메이션 더빙, 열차 안내 방송, 라디오 진행자, 강의 더빙

사례에서 확인된 점

합성 음성을 청중에게 그대로 들려준 네 곳 가운데 세 곳이 비판을 받고 물러섰다. 프라임 비디오는 일부 애니메이션 더빙을 내렸고, 스코트레일은 논란이 된 AI 안내 음성을 바꿨으며, OFF 라디오 크라쿠프는 일주일도 안 돼 AI 진행자 실험을 끝냈다. 글 번역에 쓴 AI는 대부분 계속 쓰이고 있다. 11비트 스튜디오는 게임에 남은 AI 번역을 전문 번역가에게 다시 맡겼다.

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목표생산·품질

매장 계산

계산 대기 시간과 계산대 인력 부담 줄이기

[A]사례 7건

계산대는 두고 AI 추가

AI가 상품을 인식하거나 셀프 계산 스캔을 확인하거나 스마트 카트를 운영

[B]사례 5건

계산대를 없앰

카메라와 센서가 고객이 고른 상품을 인식하고 나갈 때 자동 결제

성과 확인1
진행 중1
재조정1
사례에서 확인된 점

알디와 세인즈버리, 아마존은 식료품 매장에서 무인 계산 기술을 걷어냈다. 콘줌 플러스와 자브카는 무인 매장을 계속 운영하고 있다. 기존 계산대나 카트에 AI를 더한 소매업체는 이를 계속 쓰거나 늘렸다.

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목표생산·품질

매장 범죄 대응 얼굴 인식

상습 범죄자가 매장에 들어오면 알아보기

[A]사례 2건

개인정보 평가를 거친 제한적 시범 운영

제한된 시범 운영과 개인정보 평가를 거친 뒤 확대

[B]사례 4건

개인정보 감독기관 검토 전에 여러 매장에 설치

카메라가 모든 방문객의 얼굴을 매장 자체 명단과 대조

사례에서 확인된 점

개인정보 검토 없이 여러 매장에 얼굴 인식을 설치한 소매업체 네 곳은 모두 감독기관의 불리한 판단을 받았다. 다만 버닝스에 대한 판단은 이후 심판소에서 뒤집혔다. 뉴질랜드 개인정보보호위원회는 푸드스터프스 노스아일랜드의 시범 운영을 조사한 뒤 보호 장치가 충분하다고 판단했다.

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목표생산·품질

경찰 업무

적은 인력으로 경찰의 수사와 대응 돕기

[A]사례 6건

확보한 자료를 AI가 분석

총성, 딥페이크 영상, 피싱 앱, 온라인 범죄 모집 글

[B]사례 5건

AI가 보고서와 정보 정리를 지원

보고서 초안 작성, 문서 판독, 정보 수집과 요약

[C]사례 6건

AI가 범죄를 예측하거나 사람을 지목

순찰 지점, 고위험 인물, 의심 승객, 허위 신고를 모델이 골라냄

사례에서 확인된 점

범죄 예측이나 인물 지목에 AI를 쓴 경찰은 모두 사용을 멈췄고, 대부분 감사나 검토에서 효과가 의문시된 뒤였다. 확보한 자료 분석과 서류 작업에 쓴 도구는 대부분 계속 쓰이고 있다. 다만 웨스트미들랜즈 경찰의 코파일럿 오류에서 보듯 결과 확인은 여전히 필요하다.

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목표생산·품질

경찰 얼굴인식

수사와 현장 검문에서 신원 확인

[A]사례 3건

공식 신원 기록과 대조

현장 경찰이 모바일 기기로 사진을 신분증이나 범죄 기록과 대조

[B]사례 4건

거리 카메라로 얼굴 대조

공공장소 카메라가 행인을 경찰 수배 명단과 대조

[C]사례 4건

인터넷 사진 데이터베이스 검색

경찰이 얼굴 사진을 올리면 클리어뷰가 웹에서 모은 사진과 대조

사례에서 확인된 점

클리어뷰를 시험한 경찰 네 곳은 모두 사용을 멈췄고, 그중 세 곳은 개인정보 감독기관에서 위반 판단을 받았다. 거리 카메라 대조는 결과가 엇갈렸다. 사우스웨일스와 부에노스아이레스에서는 법원이 제동을 걸었고, 런던은 카메라를 계속 쓰고 있다. 국가가 보유한 기록과 대조하는 방식은 세 곳 중 두 곳에서 계속됐다.

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목표생산·품질

사회복지 사례관리

담당자가 필요를 판단하고 더 많은 사례를 처리하도록 돕기

[A]사례 12건

면담 기록, 보고서 초안, 사례 검색, 규정 조회

[B]사례 5건

AI가 사람의 위험도나 전망을 점수화

아동 보호 위험이나 구직자의 취업 가능성을 모델이 평가해 담당자에게 제시

사례에서 확인된 점

여기 있는 위험 점수 도구 가운데 지금까지 쓰이는 것은 없다. 기록 작성과 검색 도구는 대부분 계속 쓰이고 있다. 빅토리아주에서는 담당자가 챗GPT로 법원 보고서 초안을 쓴 일 뒤에 개인정보 감독기관이 아동보호 직원의 생성형 AI 사용을 금지시켰다.

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목표생산·품질

진료 현장

의료진의 반복 업무를 줄이며 환자를 제때 진료

사례에서 확인된 점

범용 AI 자문을 쓴 병원 사업 세 건(MD 앤더슨, 뢴 클리니쿰, 버밍엄의 바빌론 서비스)은 모두 중단됐다. 의사의 진료 기록을 점검하거나 원격진료에서 진단을 제안하는 최근 두 사례는 운영 중이라고 밝혔다. 한 가지 업무용 도구는 대부분 계속 쓰이고 있으며, 엡섬·세인트헬리어 병원의 도구는 시범 사업 예산이 끝나면서 멈췄다. 병원이 제공한 도구로 기록 초안을 만드는 방식은 계속 쓰이고 있고, 실패한 한 건은 의사가 공개 챗봇을 쓴 경우였다.

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목표생산·품질

수업과 시험

교직원의 시간을 덜 들이며 수업과 평가 지원

[A]사례 2건

AI가 채점을 지원

채점 기준에 따라 채점하고 교사가 확인

[B]사례 12건

AI가 학습과 수업 준비를 지원

설명과 연습을 주는 AI 튜터, 수업 제안, AI 교과서

[C]사례 5건

AI가 부정행위를 감시

AI 작성 글 탐지와 자동 시험 감독

사례에서 확인된 점

부정행위 감시에 AI를 쓴 다섯 곳 가운데 네 곳이 정확도, 개인정보, 공정성 문제로 사용을 중단하거나 제한했다. 교사가 확인하는 채점과 AI 튜터는 대부분 계속 쓰이고 있다. 한국의 AI 디지털교과서는 한 학기 만에 교과서 지위를 잃었다.

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목표물류·공급망

자율주행 차량

운전 인력을 줄이며 사람과 화물 운송

[A]사례 12건

한 부지 안의 자율주행

캠퍼스, 공항, 항만, 광산, 창고, 공장

[B]사례 5건

장소 사이 무인 배송

보도 로봇, 드론, 무인 트럭이 고객이나 매장으로 화물 운송

[C]사례 5건

일반 노선의 자율주행 버스

지역 승객 운송용 자율주행 버스와 셔틀 시험

사례에서 확인된 점

일반 노선의 자율주행 버스는 모두 끝나거나 중단됐고, 예산, 공급업체, 승객이 사라진 것이 이유인 경우가 많았다. 항만, 광산, 공항처럼 닫힌 부지 안에서는 자율주행 차량이 대부분 계속 운행되고 있다. 장소 사이 배송 다섯 건 가운데 세 건은 중단되거나 축소됐고, 정해진 노선을 달린 무인 트럭은 계속 운행되고 있다.

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목표물류·공급망

배송·운전 업무 배분

배송 업무를 효율적으로 조직

[A]사례 7건

알고리즘이 경로와 적재를 계획

배송 순서, 주문 묶음, 트럭 적재 계획

[B]사례 4건

알고리즘이 노동자를 관리

라이더와 기사의 근무 배정, 배달 시간 목표, 계정 정지

사례에서 확인된 점

라이더와 기사의 근무, 배달 시간, 계정 접근을 알고리즘이 정한 곳은 이탈리아와 네덜란드에서 과징금을 받았고, 메이퇀은 언론 보도 뒤 배달 시간 기준을 완화했다. 경로와 적재를 계획한 알고리즘은 계속 쓰이고 있다.

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목표물류·공급망

수요 예측

예측을 바탕으로 매입, 생산, 투자 결정

[A]사례 8건

예측이 일상 발주와 생산에 반영

매일의 매장 발주, 재고 보충, 생산 계획

[B]사례 4건

예측으로 판촉 물량 산정

판촉 기간의 예상 판매량으로 재고와 원재료 주문

[C]사례 3건

예측으로 부동산·입지 투자 판단

주택 매입가, 신규 매장 입지, 호텔 매매

성과 확인1
실패·중단1
사례에서 확인된 점

일상 발주와 생산에 예측을 쓴 곳은 모두 계속 쓰고 있다. 실패한 두 곳은 예측에 큰 결정을 맡긴 경우였다. 질로는 모델이 정한 가격에 주택을 사들였다가 사업을 접었고, 스시로는 판촉 상품이 품절돼 광고 관련 행정 처분을 받았다.

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목표재무·리스크·법무

공공기관의 부정 점검

수작업 점검을 줄이면서 부정 찾아내기

[A]사례 5건

세금 신고와 사업주 보험료 납부에 위험 점수 부여

모델이 신고서와 기업을 세무조사·점검 대상 순위로 분류

[B]사례 7건

복지 수급자 개인에게 위험 점수 부여

모델이 복지 수급자를 조사 대상 순위로 분류

사례에서 확인된 점

복지 수급자 개인에게 점수를 매긴 모델은 네덜란드, 프랑스, 스웨덴, 덴마크에서 중단되거나 차별 문제로 이의 제기를 받았다. 영국 노동연금부는 복지 선지급 신청 점수 모델이 위험 표시 건을 사람이 검토하는 방식으로 작동한다고 밝혔다. 세금 신고와 사업주 보험료 납부에 점수를 매긴 벨기에, 프랑스, 스페인의 모델은 계속 쓰이고 있다. 호주의 경비 공제 모델은 감사에서 관리 체계를 지적받았다.

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목표인사(HR)

채용

적합한 사람을 더 빨리 채용

[A]사례 10건

AI가 채용 행정을 처리

지원자 문의 응대, 면접 일정 조율, 채용 공고 초안

[B]사례 12건

AI가 지원자를 평가하거나 거름

이력서 순위, 게임·영상 면접 점수, 자동 탈락

사례에서 확인된 점

두 방식 모두 대부분 계속 쓰이고 있다(기업 스스로 밝힌 내용 기준). 중단된 평가 도구 세 건은 직무와 무관한 기준으로 사람을 판단했다. 아마존의 도구는 여성에게 낮은 점수를 주도록 학습했고, 아이튜터그룹은 나이 든 지원자를 자동 탈락시켰으며, 리쿠나비는 학생의 입사 제안 거절 가능성 예측을 판매했다.

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목표IT·R&D

AI 학습 데이터

AI 모델을 만들고 개선할 데이터 확보

[A]사례 3건

회사 자체 기록과 자산 활용

과거 생산 기록, 축적 자료, 회사가 직접 만든 콘텐츠

[B]사례 4건

학습용 데이터를 생성

학습용 불량 이미지와 시뮬레이션 데이터 생성

[C]사례 6건

고객의 사진, 녹음, 대화로 학습

고객이 서비스를 쓰며 만든 콘텐츠를 모델 학습에 재사용

성과 확인1
진행 중1
재조정1
사례에서 확인된 점

고객의 사진, 녹음, 대화로 모델을 학습시킨 여섯 곳 가운데 네 곳이 규제 당국의 조치를 받아 과징금을 내거나 데이터·모델을 삭제하거나 서비스를 닫았다. 생성한 학습 데이터나 회사 자체 기록을 쓴 곳에서는 이런 조치가 없었다. 라이온스게이트의 자사 전용 영상 모델은 저작권 문제가 풀리지 않은 채 난관에 부딪혔다.

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목표사내 업무·지식관리

직원용 생성형 AI

직원의 일상 업무에 생성형 AI 활용

[A]사례 10건

조직이 보안을 갖춘 자체 비서를 제공

회사 데이터가 밖으로 나가지 않는 사내 비서

[B]사례 5건

직원이 공개 챗봇을 직접 사용

ChatGPT 같은 공개 서비스를 업무에 사용

사례에서 확인된 점

직원이 공개 챗봇을 업무에 쓴 다섯 곳은 모두 사용을 중단하거나 제한했다. 자체 보안 비서를 제공한 곳은 대부분 계속 쓰고 있다. 소시에테제네랄은 직원들이 SoGPT가 상용 서비스보다 뒤처진다고 느끼자 운영을 끝냈다.

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목표사내 업무·지식관리

뉴스·출판

같은 인력으로 더 많은 기사 발행

[A]사례 3건

기자가 취재하고 AI가 보조

AI가 기자의 취재 메모로 초안을 쓰고 제목과 태그를 제안하며 게재 전에 사람이 확인

[B]사례 9건

AI가 기사 전체를 생산

취재 기자 없이 AI가 쓴 해설, 경기 요약, 리뷰, 논평

사례에서 확인된 점

AI가 기사 전체를 만든 언론사 아홉 곳 가운데 일곱 곳이 기사를 내리거나 정정하거나 작업을 멈췄다. 일 폴리오는 AI 제작임을 밝힌 특별판을 계획한 한 달 동안 발행했고, 네트워크18은 사람의 감독 아래 AI 경기 기사를 계속 내고 있다. 기자가 사실을 취재하고 AI가 초안과 태그를 도운 언론사는 도구를 계속 쓰고 있다.

선 색대부분 성공엇갈리거나 진행 중대부분 실패하거나 축소

사례는 편집진이 이 사례집에서 선정하였습니다. 수치는 선정된 사례만 집계한 것으로 전수 조사가 아닙니다.

목표사내 업무·지식관리

고객·독자용 보고서

조사와 보고서를 더 빨리 작성

[A]사례 7건

AI가 직원의 자료 조사를 지원

직원이 쓸 자료 검색, 요약, 인용 추출

[B]사례 8건

AI가 완성 보고서나 기사를 작성

고객이나 독자에게 나가는 글을 AI로 작성

사례에서 확인된 점

고객이나 독자에게 나가는 글을 AI로 쓴 여덟 곳 가운데 일곱 곳이 글을 철회·정정하거나 수수료를 돌려주거나 노조 중재에서 졌다. PwC는 AI로 초안을 만든 고객 분석이 효과가 있었다고 밝혔다. 직원의 자료 검색과 요약에 AI를 쓴 곳은 모두 계속 쓰고 있다.

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