SCSK의 생성형 AI 도입 사례 - AI 시대, 엔지니어들의 성장 전략은?
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해외 AI 도입 사례
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최근 생성AI가 급속히 확산되면서 많은 기업들이 업무 효율화와 서비스 혁신을 위해 AI 도입에 나서고 있습니다. 하지만 기술 도입은 쉬워도 실제 현업에서 성과를 내기까지는 많은 시행착오가 필요하죠. 특히 젊은 엔지니어들에게는 새로운 기술을 배우고 적용하는 과정이 큰 도전이자 성장의 기회가 됩니다.
일본 대표 IT 서비스 기업, SCSK 로고
오늘은 일본 대표 IT 서비스 기업인 SCSK의 입사 5년차 엔지니어 쿠보타 나나코 씨의 생성AI 프로젝트 경험담을 통해 AI 시대 엔지니어가 갖춰야 할 역량과 성장 전략을 살펴보겠습니다. 연구실에서 배운 이론을 실무에 적용하며 겪은 시행착오와 깨달음에서 한국 기업과 엔지니어들이 참고할 만한 인사이트를 발견할 수 있었습니다.
*본 포스팅은 유튜브 채널 "TECH PLAY Channel" 의 영상의 내용을 기반으로 재구성된 글입니다.
출처 영상:
SCSK 연구개발부문의 쿠보타 나나코 씨는 대학원에서 정보계 연구실에 소속되어 학업을 마친 후 SCSK에 입사해 5년째 근무 중입니다. 그녀가 최근 담당한 프로젝트는 생성AI와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 활용한 QA 챗봇 개발이었습니다.
SCSK 연구개발부문의 쿠보타 나나코 씨 소개
단순히 연구하는 것이 목표가 아니라 "사람에게 도움이 되는 시스템을 개발하고 싶다"는 명확한 목표 의식을 가지고 있었던 쿠보타 씨에게 이번 프로젝트는 이상적인 업무였습니다. 새로운 기술을 활용해 실제 업무 효율화에 기여할 수 있는 시스템을 만드는 일이었기 때문입니다.
그렇다면 그녀는 어떤 목표를 가지고, 어떤 방식으로 이 프로젝트에 접근했을까요? 프로젝트 초기 단계에서 설정한 방향성과 기술적 기반을 먼저 살펴보겠습니다.
프로젝트 목표와 접근법
1. RAG 기술을 활용한 실용적 AI 솔루션 개발
SCSK에서는 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 등 다양한 콘텐츠 생성이 가능한 생성AI를 아이디어 검토나 질문 응답용 챗봇부터 시스템 개발 효율화까지 폭넓은 용도로 활용하고 있습니다. 쿠보타 씨가 담당한 프로젝트는 그 중 하나로, RAG 기술을 핵심으로 했습니다.
RAG는 생성AI와 검색을 결합한 기술입니다. 사용자의 질문에 맞춰 미리 준비된 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아 생성AI에 전달함으로써, 범용 생성AI가 학습하지 않은 내용에 대해서도 정확한 답변을 제공할 수 있게 됩니다. 이를 통해 직원들의 문의에 자동으로 응답하는 챗봇을 개발한 것이죠.
프로젝트 목표와 접근법 -1: RAG 기술을 활용한 실용적 AI 솔루션 개발
2. 부서간 협업을 통한 실무 중심 개발
프로젝트는 쿠보타 씨가 소속된 기술전략본부 개발팀 4-5명과 QA 챗봇이 답변해야 할 내용에 정통한 주관부서 2개 팀이 협력하여 진행되었습니다. 이런 협업 구조는 기술적 완성도뿐만 아니라 실제 업무 현장에서의 활용도를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.
프로젝트는 이상적인 목표 아래 출발했지만, 실제 개발과 적용 과정에서는 다양한 어려움이 기다리고 있었습니다. 그렇다면 기술적인 한계부터 사용자 경험 측면의 과제까지, 프로젝트 팀은 어떤 문제를 겪었고, 이를 어떻게 해결해 나갔을까요?
프로젝트 진행 과정에서 마주한 도전과 해결책
💡 PoC 단계에서 발견된 현실적 문제들
"기술적으로 완벽해도 사용성이 떨어지면 의미가 없다"
PoC(Proof of Concept) 단계에서는 답변 정확도가 낮고 UI가 직관적이지 않다는 문제가 제기되었습니다. 특히 코퍼레이트 부문의 활용까지 고려해야 하는 본격 운영 단계에서는 매뉴얼뿐만 아니라 운영을 쉽게 할 수 있는 도구도 별도로 개발해야 했습니다.
PoC 단계에서 발견된 현실적 문제 -1: 기술적으로 완벽해도 사용성이 떨어지면 의미가 없다
해결 접근법은 다음과 같았습니다:
•
사용자 피드백을 바탕으로 한 빠른 개선 사이클 구축
•
비기술직 직원도 쉽게 사용할 수 있는 직관적 UI 설계
•
운영 효율성을 고려한 관리 도구 병행 개발
💡 급변하는 기술 환경에 대한 적응
"최근 기술의 빠른 발전 속도가 가장 어려웠다"
PoC 단계에서 발견된 현실적 문제 -2: 최근 기술의 빠른 발전 속도가 가장 어려웠다
쿠보타 씨는 프로젝트 진행 중 가장 큰 어려움으로 기술 진보의 빠른 속도를 꼽았습니다. AI 기술이 워낙 빠르게 발전하다 보니 프로젝트 중간에도 더 나은 기술이 등장하는 상황이 발생했고, 이에 맞춰 유연하게 대응해야 했습니다.
💡 다영역 기술 스택 경험의 가치
"앱개발이 주 담당이었지만 인프라까지 경험할 수 있었다"
쿠보타 씨의 주요 담당 영역은 앱개발 이었지만, 프로젝트 특성상 클라우드 환경에 인프라를 구축하는 업무도 일부 담당하게 되었습니다. 처음에는 해당 영역의 지식과 기술을 새로 학습해야 하는 부담이 있었지만, 결과적으로는 더 넓은 기술 영역을 경험할 수 있는 소중한 기회가 되었습니다.
PoC 단계에서 발견된 현실적 문제 -3: 다양한 영역에서의 기술 스택을 경험하는 것도 중요하다
이를 통해 얻은 성과는:
•
PoC 단계부터 본격 운영까지 전 과정 경험
•
앱 개발, 클라우드, 보안 등 폭넓은 기술 영역 습득
•
기술부서 외 담당자들에게 시스템을 쉽게 설명하는 커뮤니케이션 스킬 향상
이처럼 기술과 협업, 현실적 제약 속에서 프로젝트를 진행하면서 쿠보타 씨는 단순한 결과물 이상의 성장을 경험했습니다. 엔지니어로서 어떤 관점과 역량이 필요한지, 그녀가 프로젝트를 통해 얻은 인사이트를 함께 살펴보겠습니다.
엔지니어 성장 인사이트
💡 사용자 관점의 중요성 체득
"이용자와 이용 목적에 따라 필요한 기능과 UI가 다르다"
프로젝트를 통해 쿠보타 씨가 깨달은 가장 중요한 점은 사용자 관점에서의 사고와 구현이었습니다. 기술적으로 우수한 기능을 만드는 것도 중요하지만, 실제 사용자가 어떻게 활용할지를 고려한 설계가 더욱 핵심적이라는 것을 경험했습니다.
엔지니어 성장 인사이트 -1: 사용자 관점의 중요성 체득
이는 한국 기업의 AI 도입 과정에서도 중요한 시사점을 제공합니다. 기술 중심적 접근보다는 사용자 경험과 실무 적용성을 우선시하는 관점이 필요하다는 것이죠.
💡 전문가보다 멀티플레이어를 지향
"특정 기술의 전문가가 아닌 멀티플레이어가 되고 싶다"
이번 프로젝트 경험을 통해 쿠보타 씨는 "새로운 것에 도전하고 폭넓은 영역의 기술을 다룰수 있는 곳에 취업하고 싶다"는 새로운 목표를 갖게 되었습니다. 한 분야의 깊은 전문가보다는 여러 기술 영역을 넘나들 수 있는 멀티플레이어형 엔지니어를 지향하게 된 것입니다.
엔지니어 성장 인사이트 -2: 전문가보다 멀티플레이어를 지향하자
이는 AI 시대의 엔지니어가 가져야 할 중요한 마인드셋입니다. 기술 변화가 빠른 환경에서는 특정 기술에만 의존하기보다는 새로운 기술을 빠르게 학습하고 적용할 수 있는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.
💡 지속적 학습을 위한 정보 수집 체계
"팀 차원의 정보 공유가 개인의 한계를 보완한다"
Q&A 세션에서 쿠보타 씨는 최신 기술 정보 수집 방법에 대해 "개인이 모든 것을 파악하기는 어렵기 때문에 팀 멤버들이 관련 정보를 찾아 공유하는 방식을 활용한다"고 답했습니다.
엔지니어 성장 인사이트 -3: 팀 차원의 정보 공유가 개인의 한계를 보완한다
부서 내 정보 공유 채팅방을 통해 지속적으로 최신 동향을 파악하고 있다는 것이죠.
💡 비기술직과의 소통 능력 개발
"상대방의 사전 지식을 확인하고 기초부터 설명하는 것이 중요하다"
엔지니어 성장 인사이트 -4: 상대방의 사전 지식을 확인하고 기초부터 설명하는 것이 중요하다
또 다른 질문에서 쿠보타 씨는 비기술직 직원들과의 소통에서 "생성AI란 무엇인가? RAG란 무엇인가?"부터 설명한다고 답했습니다. 상대방이 이미 알고 있다고 해도 일부러 기초부터 설명함으로써 지식의 격차를 줄이고 원활한 소통을 도모한다는 것입니다.
SCSK 쿠보타 씨의 사례는 AI 시대 엔지니어가 기술적 역량뿐만 아니라 사용자 관점, 소통 능력, 지속적 학습 의지 등 종합적인 역량을 갖춰야 한다는 것을 보여줍니다.
특히 한국 기업들의 AI 도입 과정에서도 단순한 기술 구현을 넘어서 실제 업무에 도움이 되는 시스템을 만들기 위해서는 부서간 협업, 사용자 경험 중심 설계, 그리고 무엇보다 빠르게 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있는 유연성이 필요하다는 중요한 시사점을 제공하는데요.
연구실에서 배운 이론을 현실에 적용하며 성장하는 젊은 엔지니어의 모습에서 AI 시대가 요구하는 인재상을 엿볼 수 있었습니다.
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