현대제철은 탄소 중립 과제, 사업장 간 우수 사례 공유 미흡, 고숙련자 노하우 디지털화의 필요성, 신속한 대내외 전략 대응의 어려움, 그리고 내부적인 지식 낭비와 정보 공유 부재 등의 문제에 직면했다. 이러한 문제 해결을 위해 생성형 AI 도입을 결정했으며, 특히 ChatGPT 등장 이후 더욱 적극적으로 추진하게 되었다.
생성형 AI 도입 전략으로 정보 검색 혁신을 통한 업무 생산성 향상에 초점을 맞추고, 언어 모델(LLM) 기반의 텍스트 생성형 AI를 도입하기로 했다. 오픈 AI 모델의 한계(높은 비용, 보안 문제, 철강 용어 이해 부족)와 자체 개발 모델의 어려움(전문가 부족, 높은 비용, 학습 데이터 확보)을 고려하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 채택했다. 이는 사내 지식 문서를 기반으로 답변을 생성하여 정확성을 높이고 보안 문제를 해결하며, 합리적인 개발 비용을 추구할 수 있게 했다.
구축 결과, 현대제철은 13만 건의 문서 자료를 자산화하여 9개의 카테고리별 데이터베이스를 구축했다. 이를 바탕으로 사내 문서 검색 서비스와 경영지원 AI 챗봇 서비스 두 가지 플랫폼을 제공한다. 사내 문서 검색 서비스는 사용자의 질문에 대해 관련 문서와 요약 답변을 제공하며, 경영지원 AI 챗봇은 개인 정보와 연동하여 맞춤형 답변을 제공하고 관련 문서 및 담당자 정보 등을 제공하여 접근성을 향상시켰다.
이러한 지식정보 플랫폼은 현장 관리자, 연구자, 전략 부서, 신규 입사자, 경영지원 담당자 등 다양한 직책에서 긍정적인 피드백을 얻으며 빠른 구축 속도와 높은 사용자 만족도를 달성했다. 현대제철은 향후 데이터 양과 질 확장, 연계 시스템 확대, 개인 보유 문서 축적, 사외 문서 통합, 고숙련자 노하우 디지털화 등을 목표로 3단계 확장 계획을 수립하고 있다. 궁극적으로 사내외 및 무형 자산을 아우르는 지식 플랫폼 구축을 지향하며, 이를 통해 생성형 AI가 철강업의 혁신과 발전에 크게 기여할 것으로 기대한다.
출처:철강TV
