AX 사례 20건, 국내외 기업과 기관이 AI로 바꾼 업무와 성과

경영진이 'AX 사례 몇 개만 정리해 와요'라고 하면 검색 결과에 자주 보이는 대기업 이름부터 모으게 돼요. 그런데 막상 보고서에 옮기려고 보면 사례에 나온 숫자를 언제 누가 발표했는지, 계획인지 실제 결과인지가 빠진 경우가 많아서 출처를 다시 찾느라 하루가 갑니다.

그래서 기업이 직접 낸 보도자료와 공식 블로그를 중심으로 사례를 골라 업무 영역별로 나눴어요. 크몽과 캐럿 고객사례처럼 공급사가 소개한 사례와, 카카오뱅크처럼 회사 발표를 전한 기사도 섞여 있어 출처마다 어떤 자료인지 밝혔어요. 사례마다 바꾼 업무와 발표 내용을 같은 순서로 적고, 숫자는 도식으로 한 번 더 모았습니다.

#이 글의 사례는 어떤 기준으로 골랐나요?

AX(AI 전환)는 AI 도구를 몇 개 들이는 데서 그치지 않고 일하는 방식과 의사결정 구조를 AI 중심으로 다시 설계하는 일을 말해요. 자세한 설명은 AX 뜻과 도입 과정을 정리한 글에서 다뤘고, 여기서는 기업들이 바꿨거나 바꾸겠다고 발표한 업무를 봅니다.

사례는 2025년 11월 이후 기업이 직접 발표한 자료를 우선했고, 그보다 앞선 2025년 6월 자료인 현대모비스와 월마트는 발표 시점을 함께 적었어요. AI 솔루션 회사가 고객 사례로 소개한 숫자는 그 회사 공식 채널에 실린 것만 넣고, 공급사 자료라는 점도 표시했어요. 업무 영역은 다섯 가지로 나눴어요.

• 🏢 전사 업무: 모든 직원이 쓰는 AI 도구와 교육, 전담조직
• 🛒 고객 접점: 쇼핑, 금융 상담, 고객센터처럼 고객이 직접 쓰는 서비스
• 📑 사내 실무: 심사, 분석, 문서 검색처럼 직원이 하던 사무 업무
• 🏭 현장 운영: 공장, 물류센터, 병원 같은 현장의 자동화
• 🎬 마케팅·콘텐츠: 광고와 홍보물, 영상을 만드는 일

#전사 업무 방식을 AI 중심으로 바꾸는 기업은 어디인가요?

삼성은 AI 도구를 나눠 주는 데서 멈추지 않고 교육과 조직, 보안 체계를 함께 바꾸겠다고 밝혔어요. 그룹 전체와 삼성전자의 발표를 차례로 봅니다.

#삼성 전 관계사, 모든 업무에 AI 도입

• 🔧 바꾼 업무: 2026년 6월 전 관계사의 모든 업무에 AI를 도입하는 'AI 대전환'을 발표했어요. 제미나이, 챗GPT, 클로드 같은 외부 생성형 AI를 공식 도입하고, 관계사마다 AI 전담조직과 보안 체계를 새로 갖추기로 했어요
• 📈 발표 내용: 사장단 50여 명은 AI 집중교육 'AX Boot Camp'를, 임원 2,300여 명은 8월까지 2박 3일 과정을 받는다고 밝혔고, 전 직원 교육도 2026년 안에 마칠 계획이에요(삼성전자 뉴스룸)
• 💡 따라 할 점: 도구를 들일 때 경영진 교육과 전담조직도 함께 정해요

#삼성전자 DX부문, 생성형 AI 3종 공식 도입

• 🔧 바꾼 업무: 6월 12일부터 DX부문 임직원이 사내에서 챗GPT, 제미나이, 클로드를 모두 쓸 수 있게 했어요. AI를 하나로 정해 주지 않고 직원이 업무에 맞는 모델을 고르게 했어요
• 📈 발표 내용: 도입 전에 임직원 2,500여 명이 후보 서비스를 직접 써 보며 실효성을 검증했고, 노태문 사장은 '개인의 생산성을 넘어 조직 전반의 실행력'을 높이겠다고 밝혔어요(삼성전자 뉴스룸)
• 💡 따라 할 점: 전 직원에게 열기 전에 일부 직원이 먼저 써 보는 파일럿으로 도구를 골라요

사내에 외부 AI를 들일 때 보안과 사용 범위를 어떻게 정하는지는 기업용 AI 도입 가이드에, 전담조직을 어떻게 꾸리는지는 AX 조직 구성 글에 따로 정리했어요.

#고객이 쓰는 서비스에 AI를 넣은 기업은 어디인가요?

고객 접점의 AX는 이용자 수나 거래액처럼 결과가 바로 숫자로 드러나요. 아래 네 사례 가운데 세 사례에는 숫자도 함께 나와 있어요.

#네이버, AI 쇼핑 에이전트

• 🔧 바꾼 업무: 네이버플러스 스토어 앱의 AI 쇼핑 에이전트가 상품 탐색과 비교, 추천을 대화로 처리해요. 9월에는 주문 마감 시간과 실제 도착일까지 반영해 원하는 날짜에 받을 수 있는 상품을 추려 주도록 바꿨어요
• 📈 발표 내용: 9월 기준 에이전트와 나눈 대화 수는 정식 출시 뒤인 6월보다 약 60% 늘었고, 거래액은 82% 늘었어요(네이버 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 배송일처럼 고객이 상품마다 확인하던 조건을 AI가 대신 따지게 해요

#카카오뱅크, 대화형 금융 AI

• 🔧 바꾼 업무: 2025년 5월 대화형 AI 검색으로 시작해 금융 계산, 이체, 금융 정보 확인을 하나로 묶은 '카카오뱅크 AI'를 운영해요
• 📈 발표 내용: 카카오뱅크는 출시 1년 만에 이용자가 500만 명을 넘었고, 답변 만족도는 90% 이상, 대화 중 이탈률은 약 1%라고 밝혔어요(헤럴드경제 기사)
• 💡 따라 할 점: 고객이 자주 쓰는 검색부터 대화형으로 바꾸고 기능을 하나씩 붙여요

#KB국민은행과 LG유플러스, 보이스피싱 실시간 차단

• 🔧 바꾼 업무: LG유플러스 AI 통화앱 익시오가 통화 중 보이스피싱 의심 패턴과 악성 앱 설치, 위험 URL 접속을 실시간으로 탐지해 KB국민은행에 알리고, 은행은 이상거래 모니터링 시스템과 연동해 필요하면 계좌를 지급 정지해요
• 📈 발표 내용: 2025년 11월 협약을 맺었고(LG 보도자료), 2026년 2월에는 이 실시간 대응 체계를 3월 MWC26에서 공개한다고 밝혔어요(LG 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 한 회사의 데이터만으로 막기 어려운 문제는 다른 업종과 데이터를 이어 풀어요

#크몽, AI 상담 에이전트 교체

• 🔧 바꾼 업무: 전문가 플랫폼 크몽은 고객 상담 AI를 채널톡의 AI 에이전트 ALF로 바꾸고, 답변이 틀리면 CX팀이 바로 고치는 구조로 운영해요
• 📈 발표 내용: 기존 AI 상담에서 25%에 머물던 해결률이 ALF 도입 뒤 2026년 8월 기준 45%가 됐어요. 상담사는 10시 30분에 응대를 시작하지만 AI는 오전 9시부터 고객을 맞아요(채널톡 고객 사례)
• 💡 따라 할 점: AI 답변을 고치는 일을 현업 팀이 바로 맡게 해요

#사내 실무에 AI를 들인 기업은 어디인가요?

아래 세 곳은 사내 실무에서 AI가 할 일을 저마다 다르게 정했어요. 신한은행은 직원이 여신 의견서를 쓰기 전에 볼 기업 분석을 AI에 맡겼어요. 포스코DX는 사람이 하던 사무 업무를 대신 처리하는 AI 에이전트를 만들고 있고, 현대모비스는 전사 문서 검색에 생성형 AI 모델을 쓰기로 했어요.

#신한은행, 여신심사지원 Agent

• 🔧 바꾼 업무: 2026년 3월 법인 여신 업무에 생성형 AI를 적용했어요. 직원이 간단히 조작하면 업체 현황, 재무 정보, 산업 동향, 최근 매입과 매출 흐름, 담보 회수가치까지 반영한 기업 분석 결과를 받아 여신 의견서를 써요
• 📈 발표 내용: 제조업, 소프트웨어 개발 공급업 등 12개 주요 산업에는 업종별 재무 분석 로직을 따로 만들어 넣었어요(신한금융그룹 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 언어 모델에만 기대지 않고 회사에 쌓인 분석 기준을 함께 넣어요

#포스코DX, 사무 AI 에이전트 110개

• 🔧 바꾼 업무: 인사, 구매, 경영분석 같은 사무 업무를 중심으로 AI 에이전트를 만들고, 에이전트의 생성부터 운영, 평가, 재배치까지 관리하는 자체 플랫폼을 운영해요
• 📈 발표 내용: 2026년 4월 기준 약 110개의 AI 에이전트를 개발하고 있고, 항만 하역 설비에는 작업자 1명이 설비 4대를 제어하는 무인화 기술을 도입할 계획이에요(포스코 뉴스룸)
• 💡 따라 할 점: 에이전트를 만드는 것만큼 평가하고 다시 배치하는 관리 체계가 필요해요

#현대모비스, 사내 문서 통합 검색

• 🔧 바꾼 업무: 텍스트와 이미지를 함께 분석하는 생성형 AI 모델을 직접 만들어 전사 문서 검색 플랫폼에 쓰기로 했어요
• 📈 발표 내용: 2025년 6월 발표에서 이 모델을 다룬 논문이 CVPR에서 우수 논문으로 채택됐다고 밝혔고, 8월부터 연구개발, 생산기술, IT 시스템에 AI를 적용해 지식 검색과 업무 자동화를 넓힌다고 했어요(현대자동차그룹 뉴스)
• 💡 따라 할 점: 문서 속 글과 이미지를 함께 찾을 수 있게 사내 검색부터 바꿔요

보고서 정리나 메일 분류처럼 반복되는 단순 업무를 AI에 넘기는 방법은 AI 업무 자동화 글에서 이어서 볼 수 있어요.

#공장과 물류센터, 병원 같은 현장은 어떻게 바뀌었나요?

현장의 AX는 기계와 로봇이 AI의 판단으로 움직이는 단계까지 가요. 아래에는 이미 쓰이는 사례와 계획으로 발표된 사례가 섞여 있으니, 둘을 나눠 읽으세요.

#삼성전자, 2030년 AI 자율공장 전환

• 🔧 바꾼 업무: 자재 입고부터 생산과 출하까지 전 공정에 디지털 트윈 시뮬레이션을 도입하고, 품질과 생산, 물류를 맡는 AI 에이전트와 휴머노이드형 제조 로봇을 차례로 넣기로 했어요
• 📈 발표 내용: 2026년 3월 국내외 생산 공장을 2030년까지 AI 자율공장으로 바꾸겠다는 계획을 발표했어요(삼성전자 뉴스룸)
• 💡 따라 할 점: 자동화한 공정부터 AI가 스스로 판단하는 범위를 단계적으로 넓혀요

#쿠팡, AI 로봇 물류센터

• 🔧 바꾼 업무: 상품을 수직으로 쌓은 수천 개의 보관함에서 AI 로봇이 주문 데이터를 보고 최적 경로로 상품을 꺼내 작업자 앞으로 가져와요
• 📈 발표 내용: 수백 대의 로봇이 일정한 속도로 상품을 날라 주고, 작업자는 고정된 작업대에서 집품에만 집중해요(쿠팡 뉴스룸)
• 💡 따라 할 점: 반복적이고 힘든 일은 로봇에 맡기고 사람은 확인이 필요한 일을 맡아요

#루닛, AI 유방암 검진

• 🔧 바꾼 업무: 유방촬영 영상을 AI로 분석해 영상의학 전문의의 판독을 돕는 솔루션을 검진 기관에 공급해요
• 📈 발표 내용: 2026년 4월 기준 미주 지역 330곳이 넘는 검진 기관에서 연간 약 100만 건의 유방촬영 판독에 쓰이고 있어요(루닛 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 전문가를 대신하기보다 전문가의 판단을 돕는 자리에 AI를 둬요

#월마트, 매장 직원용 AI 도구

• 🔧 바꾼 업무: 직원 앱에 AI 업무 지시 도구와 실시간 번역을 넣어 미국 직원 약 150만 명에게 제공하겠다고 발표했어요. 업무 지시 도구는 야간 진열 근무에 먼저 열었고, 다른 근무조는 일부 매장에서 시범 운영을 시작했어요
• 📈 발표 내용: 2025년 6월 발표에서 매장 관리자들은 초기 결과를 보고 팀 리더가 근무조 업무 계획을 세우는 시간이 90분에서 30분으로 줄었다고 추정했고, 번역은 44개 언어를 지원해요(월마트 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 현장 관리자가 매일 반복하는 계획 업무부터 줄여요

#사례에 나온 숫자는 어떻게 읽어야 하나요?

어느 사례가 정답이라고 말하기는 어려워요. 업종과 규모, 이미 쌓아 둔 데이터가 회사마다 다르기 때문이에요. 다만 숫자를 우리 회사 보고서에 옮길 때는 아래 네 가지를 먼저 확인하세요.

• 🔎 누가 발표했나: 그 회사가 직접 낸 자료인지, AI 솔루션 공급사가 고객 사례로 소개한 자료인지 봐요. 크몽의 해결률은 공급사인 채널톡이 공개한 숫자예요
• 📅 무엇과 비교했나: 네이버의 거래액 82% 증가는 정식 출시 뒤인 6월과 9월을 비교한 값이에요
• 🧮 무엇을 셌나: 이용자 수, 해결률, 거래액은 서로 다른 단계의 숫자라 더하거나 바로 비교할 수 없어요
• 🧭 결과인가 계획인가: 삼성전자의 자율공장 전환은 2030년까지의 계획이고, 포스코DX의 1인 4대 제어도 도입 예정이에요

최신 AX 트렌드 기사에 인용된 숫자도 이 네 가지를 확인할 수 없다면 우리 계획의 목표로 삼지 말고, 그 사례에서 바꾼 업무 방식만 참고하세요. 목표 숫자와 순서를 정하는 방법은 AX 전략과 로드맵 글에서 다룹니다.

#마케팅과 콘텐츠 업무의 AX 사례로는 무엇이 있나요?

마케팅·콘텐츠 업무는 광고 이미지와 영상처럼 만들 결과물이 분명하고, 외주와 촬영에 들던 기간과 비용을 바로 비교할 수 있어서 AX의 효과를 숫자로 재기 쉬워요.

#로레알, 생성형 AI 콘텐츠 플랫폼 CreAItech

• 🔧 바꾼 업무: 브랜드 자산을 바탕으로 이미지와 영상을 만드는 사내 플랫폼 CreAItech를 운영하고, 2026년 6월 OpenAI의 최신 모델을 이 플랫폼에 연결하기로 했어요
• 📈 발표 내용: 로레알은 직원 73,000명이 생성형 AI 교육을 받았고 L'OréalGPT 같은 사내 도구를 쓰고 있다고 밝혔어요(로레알 보도자료)
• 💡 따라 할 점: 브랜드 자산을 먼저 담아 둔 도구에서 만들면 결과물의 톤을 맞추기 쉬워요

국내 기업과 기관에서도 홍보팀과 마케팅팀, 교육 현장이 이미지와 영상을 직접 만들고 있어요. 아래는 캐럿으로 콘텐츠를 만든 팀들이 얻은 결과이고, 숫자는 모두 발행된 고객사례 원문에서 옮겼어요.

이 팀들은 개발자를 따로 두거나 AI 도구를 하나씩 구독하지 않고, 한 작업 공간에서 이미지와 영상을 만들었어요. 캐럿 비즈니스는 팀 크레딧 하나로 GPT와 Gemini, Kling 등 50개가 넘는 AI 모델을 한곳에서 쓰는 콘텐츠 제작 서비스예요. 원고와 제품 사진을 넣어 이미지와 영상, 내레이션까지 같은 공간에서 만들 수 있어서, 마케팅·콘텐츠 업무의 AX를 시작하는 도구로 쓰기 좋습니다.

#오늘 바로 해볼 것

※ 이 글은 2026년 11월 4일 기준으로 작성했어요. 사례의 숫자는 링크한 자료가 발표된 시점의 값이고, 계획으로 발표된 내용은 그 뒤에 바뀌었을 수 있어요.