대표적인 것이 JSA(Job Safety Analysis), 작업 위험성 평가의 고도화입니다.
Azure OpenAI Service를 통해 JSA(Job Safety Analysis) 문서 작성 및 작업 위험성 평가를 자동화하고, 업무 지식을 담은 챗봇 서비스를 배포했습니다.
실제로 현장에 적용되면서 대화를 통해서 현장에서 무시될 수 있는 애매한 부분을 모두 없애고 작업자들의 안전 수준을 크게 높이는 효과를 낳았습니다. JSA는 현재 SK케미칼의 현장에 적용되어서 활발하게 쓰이고 있고, 곧 SK디스커버리의 모든 계열사에 반영될 계획입니다.
SK디스커버리는 단순한 시험 단계를 넘어 현장에서 곧바로 가치를 만들어 낼 수 있는 수준의 인공지능 환경을 만들어내고 있습니다.
대표적인 것이 JSA(Job Safety Analysis), 작업 위험성 평가의 고도화입니다.
Azure OpenAI Service를 통해 JSA(Job Safety Analysis) 문서 작성 및 작업 위험성 평가를 자동화하고, 업무 지식을 담은 챗봇 서비스를 배포했습니다.
실제로 현장에 적용되면서 대화를 통해서 현장에서 무시될 수 있는 애매한 부분을 모두 없애고 작업자들의 안전 수준을 크게 높이는 효과를 낳았습니다. JSA는 현재 SK케미칼의 현장에 적용되어서 활발하게 쓰이고 있고, 곧 SK디스커버리의 모든 계열사에 반영될 계획입니다.
SK디스커버리는 SK케미칼, SK가스, SK디앤디 등 사업회사를 둔 지주회사로, 친환경 소재와 백신, 의약, 에너지, 화학, 부동산 개발 등 다양한 사업 분야를 펼치고 있습니다. 미래 가치를 위해 친환경과 지속 가능한 성장을 추구하고 다양한 비즈니스를 발굴해 나아가고 있습니다.
최근 SK디스커버리는 미래의 중요한 동력으로 딥러닝과 생성형 AI 등 인공지능을 현업에 활발하게 적용하고 있습니다. 질문에 답하고, 글을 만들어주는 수준을 넘어 기업의 업무 환경과 사람을 이해하면서 업무에 적극적으로 참여하는 인공지능의 가능성을 키워내고 있습니다.
“생성형 AI가 큰 관심을 받으면서 이전까지의 인공지능 관련 프로젝트들을 더 고도화할 수 있다고 판단했습니다. 가장 중요한 의사 파악과 소통에 대한 문제가 해결되면서 할 수 있는 일들이 늘어났고 현업에서 더 쉽게 인공지능 관련 서비스들을 활용할 수 있는 기회가 열렸습니다.”
여성주 SK디스커버리 DS팀장은 생성형 AI가 인공지능 기술을 접할 수 있는 가능성을 마련해 주었다고 말합니다. Azure OpenAI Service의 보안과 신뢰성을 바탕으로 SK디스커버리 내 기업들이 갖고 있는 경험과 지식의 가치를 높여줄 수 있는 최적의 환경이었다고 설명합니다.
실제로 SK디스커버리는 단순한 시험 단계를 넘어 현장에서 곧바로 가치를 만들어 낼 수 있는 수준의 인공지능 환경을 만들어내고 있습니다. 대표적인 것이 JSA(Job Safety Analysis), 작업 위험성 평가의 고도화입니다.
모든 산업 현장은 작업자들의 안전을 위해 여러가지 대비를 합니다. 중대재해법에 따라 새로운 작업을 하거나 시설의 변경 사항이 있을 때마다 JSA 문서를 작성해야 합니다. 작업을 진행할 때 어떤 절차를 통해서 일이 이뤄지고, 위험한 부분은 무엇인지, 또 안전 불안 요소들을 어떻게 해결할 지에 대해서 상세하게 작성하고 현장 관리자는 이를 검토하고 승인해서 미리 사고에 대비하고 더 안전하게 일할 수 있는 환경을 만듭니다.
중요한 것은 이 문서가 형식적인 것이 아니라 애초 의도처럼 현장의 위험 요소들을 파악하고 적절한 대비를 할 수 있는 과정이 되어야 한다는 점이었습니다. 서현지 SK디스커버리 DS팀 매니저는 작업 위험성 평가에 인공지능을 붙여 실제 현장의 상황 파악을 돕도록 했다고 설명합니다.
“GPT 모델로 문서를 만드는 과정을 통해 어떤 일을 할 것인지에 대해 작업자의 이해도를 높이도록 설계했습니다. 작업자들이 어떤 일을 시작할 지에 대해 대화창에 입력하면 작업에 대한 적절한 절차를 생성하고, 기존 JSA의 내용을 참조해서 위험 요소를 짚어줍니다. 작업자와 관리자는 이 내용을 검토해서 작업 단계마다 일어날 수 있는 안전 관련 이슈들을 파악하고, 더 나은 방법들을 고민해서 안전한 작업 환경을 만들 수 있게 됐습니다.”
SK디스커버리는 현장의 작업 매뉴얼과 안전 수칙, 그리고 기존의 JSA 문서들을 Azure OpenAI Service에 학습시켰습니다. GPT는 맥락을 파악하고 Azure 내에 구축한 전문 모델을 통해 작업 위험성 평가 문서를 만들고 작업과 관련된 모든 우려 사항들을 짚도록 했습니다. 기존에 학습했던 작업의 기본 규칙과 기존의 사고 사례를 바탕으로 주의해야 할 부분들을 알려줍니다.
기존에 학습했던 작업의 기본 규칙과 기존의 사고 사례를 모두 학습해 두었기 때문에 실제로 현장에 적용되면서 대화를 통해서 현장에서 무시될 수 있는 애매한 부분을 모두 없애고 작업자들의 안전 수준을 크게 높이는 효과를 낳았습니다. JSA는 현재 SK케미칼의 현장에 적용되어서 활발하게 쓰이고 있고, 곧 SK디스커버리의 모든 계열사에 반영될 계획입니다.
최근 SK디스커버리는 업무 방법에 대한 지식을 담은 챗봇 서비스도 배포하기 시작했습니다. 기업들은 오랜 업무 경험을 통해서 사규를 비롯해 다양한 매뉴얼을 갖고 있습니다. 이는 일하는 방법을 규격화하고 경험을 지식으로 만드는 것 뿐 아니라 안전과 법적 위험까지 덜 수 있습니다. 또한 작게는 복지나 출장 규정처럼 일상의 약속이지만 프로세스가 헷갈리는 경우도 있습니다.
하지만 이 모든 지식은 이미 사내에 매뉴얼로 정리되어 있습니다. 공승환 SK디스커버리 DS팀 매니저는 사규를 비롯해 인사관리, ERP, IT 등 업무에 대한 모든 규칙을 Azure OpenAI Service에 학습시키면 자칫 놓치기 쉬운 업무의 기본 원칙들이 더 명확해질 것이라고 판단했습니다.
“‘회사에 대한 궁금한 것은 무엇이든 물어보세요’라는 목표로 챗봇을 설계했습니다. 결과적으로 모든 구성원들이 각각의 업무 환경을 잘 이해하는 개인 비서를 갖추는 것을 목표로 했습니다. Azure OpenAI Service는 외부와 완전히 분리된 테넌트를 통해 각 기업의 일하는 방법을 학습시킬 수 있었습니다. SK디스커버리 내의 모든 계열사가 각각의 사규를 바탕으로 하는 업무 비서를 갖추게 됐습니다.”
챗봇은 업무 규칙 뿐 아니라 개개인의 업무 분장과 일정, 하는 일의 맥락을 읽도록 고도화되고 있습니다. GPT는 질문의 의도를 잘 알아채기 때문에 그에 대응하는 전문 분석 딥러닝 모델과 데이터 분석 서비스를 접목하면 기능이 다양하게 확장되기 때문에 기업별로 최적화가 쉽게 이뤄지면서도 전문성까지 확보할 수 있었습니다.
최근에는 개인화를 통해 회의 시간을 정할 때도 챗봇에게 물으면 됩니다. Azure OpenAI Service의 GPT는 대상자와 맥락을 파악하고 Microsoft 365의 아웃룩 일정을 바탕으로 공통적으로 비어 있는 시간을 판단합니다. 내부적으로는 각각의 인공지능 비서가 시간을 합의해서 적절한 회의 시간을 결정한다고 볼 수 있습니다. 향후 재무, 회계 등 전문 분야까지 역할을 확장해 사내의 모든 지식, 경험이 통합되는 지식 플랫폼 역할을 맡게 됩니다.
여성주 팀장은 GPT 모델의 속도와 유연성을 강조했습니다. 질문 하나에도 많은 모듈이 복합적으로 작동하기 때문에 자칫 처리 시간이 길어질 수 있는데, 활용도를 높이려면 답답함을 느끼지 않을 만큼 모든 부분이 빠르게 움직여야 합니다.
각 모듈은 필요에 따라서 GPT-4o와 GPT-4o mini 등 여러 모델을 이용하는데, 기본적으로 처리 속도가 빨랐습니다. 또한 자주 묻는 질문이나 기존에 답변이 이뤄졌던 내용은 GPT를 통해서 파악하고 기존의 답을 바탕으로 답을 내놓기도 합니다. 이런 구조 덕분에 특정 질문에 대해서 3초 이내에 완전한 답을 이끌어 낼 만큼 최적화를 할 수 있었습니다.
여성주, DS팀장, SK디스커버리
SK디스커버리는 이 외에도 현재 10여 가지의 업무 환경에 Azure OpenAI Service를 적용해 나아가고 있습니다. 그 중 하나는 뉴스의 지식 정보화입니다. 뉴스는 비즈니스와 시장 상황을 빠르게 읽을 수 있는 수단입니다. 각 기업들은 적절한 뉴스를 검색하고 이를 정리해서 사내에 공유하는 경우가 많은데, 매일 쏟아지는 뉴스가 너무 많을 뿐 아니라 이를 정리하는 것은 상당히 많은 시간이 필요합니다.
‘AI 기반 뉴스룸’은 이를 자동화해주는 서비스입니다. 서비스와 관련된 뉴스들을 수집하고 제목과 내용을 분석해서 분야별, 부서별, 업무별로 분류하고 태그를 매겨서 키워드 분류까지 해냅니다. 중복된 뉴스는 하나로 묶고, 중요도를 바탕으로 정리도 해 줍니다.
현장의 경험과 지식을 학습하는 인공지능 서비스도 있습니다. 화학 공단은 수 십 년 동안 현장을 이끌어 온 현장의 숙련자들이 은퇴를 맞이하고 있습니다. 많은 부분들이 인수인계되고 있기는 하지만 현장에서 오랜 경험으로 얻은 지식들을 규격화해 가치를 높일 수 있다고 판단했습니다.
GPT는 기존의 매뉴얼과 업무 관련 문서들을 학습했고, 이를 최적화해서 RAG를 구성했습니다. Azure OpenAI Service는 설비 매뉴얼, 안전 관리, 운영 방법, 위험도, 설비 설계도를 적절히 분류하고 각각의 모델에 적절한 방법으로 전달해서 학습을 시켰습니다. 대화창에 ‘압축기를 수리하는 절차에 대해 알려달라’고 요청하면 필요한 설비들을 멈추고, 적절한 압력 조절 방법과 설계도를 제시해서 누구든 안전하게 작업할 수 있게 됩니다. 인공지능은 더 안전하고 빈틈 없는 업무 환경을 만들어 주었고, 이는 업무에 더 적극적으로 대응할 수 있는 기회로 이어집니다.
인공지능을 통해 일하는 방법을 바꾸는 것이 궁극적인 목표입니다. 모든 직원이 개인 어시스턴트와 함께 일하면서 놓치기 쉬운 일들에 대해 꼼꼼하게 챙길 수 있어야 합니다. 결과적으로 업무의 본질에 더욱 집중할 수 있도록 인공지능이 역할을 하는 것이 지금의 목표입니다.
여성주, DS팀장, SK디스커버리
여성주 팀장은 아직 인공지능은 초기 단계이고, 비즈니스의 직접적인 부분에 관여하지는 않지만 장기적으로는 직접 중요한 업무에 관여할 수 있다는 기대도 내비쳤습니다. 마이크로소프트의 Azure OpenAI Service를 비롯한 인공지능 서비스들은 보안과 성능이 뛰어나고 서비스에 접목하기도 유리하기 때문에 더 적극적으로 아이디어들을 현실화하는 것이 가능하다는 말도 덧붙였습니다. SK디스커버리는 기업들이 오랫동안 고민해 왔던 ‘더 나은 업무 환경’에 접근하는 답을 Azure의 인공지능 솔루션들을 통해 현실로 만들어내고 있습니다.
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