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생성형 AI가 실험실을 벗어나 기업 현장으로 빠르게 확산되고 있습니다. 텍스트 생성에서 시작한 생성형 AI는 이제 이미지와 영상 제작 그리고 고객 상담과 교육까지 영역을 넓히며 기업 업무 전반을 변화시키고 있습니다.
국내 기업들은 생성형 AI를 비즈니스 성과를 창출하는 도구로 활용하고 있습니다. 광고 제작 시간을 단축하고 고객 응대 효율을 높이며 교육 콘텐츠를 자동화하는 등 실질적인 변화가 일어나고 있습니다. 이번 아티클에서는 산업별 생성형 AI 활용 사례를 살펴보겠습니다.
디지털 광고 분야는 생성형 AI 도입이 가장 활발한 영역입니다. 콘텐츠 제작 속도를 높이고 다양한 타깃에 맞춘 맞춤형 광고를 대규모로 운영하려는 기업들의 수요가 커지면서 생성형 AI는 디지털 마케팅의 주요 도구로 자리잡았습니다.
서울우유협동조합은 배우 박은빈을 모티브로 한 가상 AI 모델을 광고에 등장시켜 어린이부터 성인까지 성장 단계를 자연스럽게 표현했습니다. 딥러닝 기반 기술을 활용해 실제 인물과 구별이 어려울 정도의 고품질 영상을 제작했습니다.
농심은 제품 광고에 프롬프트 기반 이미지 생성과 AI 영상화 기술을 도입해 광고 콘셉트에 맞는 이미지를 생성하고 이를 자동 편집하여 광고 제작 효율을 극대화했습니다.
2025년 마케팅 담당자들은 생성형 AI를 생산성 향상과 콘텐츠 생성에서 나아가 고도화된 AI 기술을 적극 도입해 경쟁력을 확보하고 매출 성장에 초점을 맞추고 있습니다. 대규모 언어 모델을 넘어 머신러닝과 딥러닝 그리고 합성 데이터와 디지털 트윈 같은 생성형 AI 도구를 활용해 고객의 개인정보를 보호하면서도 개인화된 경험과 효과적인 캠페인을 제공하고 있습니다.
생성형 AI는 고객 서비스 분야에서도 큰 변화를 만들고 있습니다. 기업들은 AI 챗봇을 통해 고객 문의에 즉각 응답하고 상담 업무를 자동화하며 고객 만족도를 높이고 있습니다.
▲ 금융 분야 고객 서비스
▲ 유통 분야 고객 응대
▲ 통신 분야 업무 효율화
교육 분야는 생성형 AI의 장점이 직관적으로 드러나는 영역입니다. 강의자료 요약과 시험문제 생성 그리고 AI 튜터 개발 등 교육 전반에서 AI 활용도가 빠르게 확대되고 있으며 기존 교육 방식에 비해 콘텐츠 생산 속도와 학습 효율성을 끌어올리는 사례가 늘고 있습니다.
엘리스는 AI 기술을 적용한 교육 플랫폼인 엘리스LXP를 통해 기업교육뿐만 아니라 공교육까지 AI 전환을 위한 맞춤형 교육을 제공하고 있습니다. 또한 생성형 AI 챗봇 AI 헬피를 개발해 초중등 교육 현장에서 신뢰도 높은 학습 보조 솔루션으로 활용하고 있습니다.
LG생활건강은 업무 자동화와 생산성 향상을 목표로 엘리스와 함께 임직원을 대상으로 한 생성형 AI 교육 프로그램을 진행했습니다. 이를 통해 빠르게 발전하는 생성형 AI 기술 트렌드를 습득하고 실습 중심 학습을 통해 업무 응용력을 높였습니다.
삼성전자는 자체 개발한 AI 모델인 가우스 성능을 고도화하는 동시에 외부 오픈소스 AI 등 검증된 솔루션을 함께 사용해 사내 생성형 AI를 구축하고 있습니다. 삼성전자는 생산성 향상을 위해 AI를 전방위적으로 도입 중이며 반도체 설계를 담당하는 시스템LSI사업부는 AI 에이전트 태스크포스 인력 충원을 마치고 활동을 시작했습니다.
DX부문에서는 5월 AI 기반 업무 혁신을 위해 AI 생산성 혁신그룹을 신설했습니다. AI 기술을 삼성전자 제품에 도입하는 차원을 넘어 사내 업무 전반에 AI를 도입해 생산성을 높이고 있습니다.
LG AI연구원은 2024년 8월 자체 개발한 AI 언어모델 엑사원 3.0을 연구 목적으로 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개했습니다. 국내 기업이 자체 개발한 AI 모델을 오픈소스로 공개했다는 점에서 의미가 큽니다.
LG유플러스는 구글 클라우드 생성형 AI의 멀티모달 기능을 적극 활용해 다양한 AI 서비스를 개발하고 익시오에 적용하며 글로벌 진출을 타진할 방침입니다. 동시에 구글 클라우드는 LG유플러스의 홈 AI 에이전트 개발과 디지털 채널의 AI 전환 그리고 임직원 생산성 향상을 위한 구글 에이전트스페이스 도입 등을 지원할 예정입니다.
네이버는 하이퍼클로바X를 기반으로 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 한국어 처리 기술을 고도화하고 특화된 AI 모델 개발에 집중하고 있습니다.
카카오는 카카오브레인을 카카오에 흡수 합병하고 AI 사업을 재편하여 카나나라는 AI 에이전트 서비스를 개발 중입니다. 카나나는 일대일 및 그룹 대화에서 맥락을 이해하고 적절한 답변을 제공하여 사용자 간의 관계 형성 및 강화를 돕는 AI 서비스로 설계되었습니다.
의료 분야에서는 생성형 AI가 업무 효율성을 높이는 도구로 활용되고 있습니다. 대만 치메이 메디컬 센터는 의사들의 진료 기록 작성 시간을 1시간에서 15분으로 단축했습니다. 미국 프로비던스 병원은 AI를 활용해 환자 치료 과정과 업무 흐름을 개선하고 의료진의 업무 효율성을 향상시켰습니다.
제조 분야에서는 AI를 활용해 제품 품질을 검사하고 불량률을 줄이며 생산 효율을 높이는 사례가 늘고 있습니다. 스마트 팩토리 구축이 확산되면서 AI 기반 자동화 시스템이 제조 현장의 표준으로 자리잡고 있습니다.
SAS는 2025년 인공지능 트렌드 전망에서 불량 데이터가 AI 격차를 넓힌다고 지적했습니다. 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하고 전문화된 고객 경험을 제공하며 제품을 빠르게 출시하는 기업이 나타나는 반면 생성형 AI 경쟁에서 뒤처지는 기업도 있습니다. 후자의 기업들은 AI가 양질의 데이터를 필요로 한다는 중요한 사실을 간과했기 때문입니다.
기업들은 생성형 AI 도입 과정에서 데이터 프라이버시와 책임 있는 사용 그리고 기술과 역량에 대한 투자 필요성을 중요한 고민으로 해결하기 위해 노력하고 있습니다.
생성형 AI는 광고 제작과 고객 서비스 그리고 교육과 의료 등 다양한 산업에서 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다. 국내 기업들은 자체 AI 모델을 개발하고 외부 솔루션을 활용하며 업무 효율을 높이고 비용을 절감하고 있습니다.
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