230년 역사의 제조 기업 STADLER, ChatGPT로 지식 업무 혁신

섹션별 상세

전통 제조 기업의 디지털 전환을 위해 전 직원이 컴퓨터 작업 시 AI를 필수적으로 사용하도록 하는 전사적 도입 원칙을 세웠다. 하향식 지원과 상향식 실험을 병행하여 AI를 단순 도구가 아닌 핵심 생산성 계층으로 정의했다. 이를 통해 650명 전 직원이 업무 속도와 품질을 동시에 개선할 수 있는 환경을 구축했다.

산업용 재활용 시설 내부에서 작업자들이 대형 기계와 압축된 플라스틱 폐기물 더미를 관리하는 모습이다. — PhotoSTADLER가 종사하는 자동 재활용 설비 제조 산업의 현장을 보여준다. 230년 역사의 물리적 제조 기반 기업이 최첨단 AI 기술인 ChatGPT를 도입했다는 기사의 핵심 대비를 시각적으로 강조한다.

엔지니어링부터 마케팅까지 다양한 부서에서 ChatGPT를 분석, 코드 작성, 기술 문서 번역 및 초안 작성에 활용하고 있다. 부서별로 파편화된 지식 업무를 ChatGPT의 구조화된 출력 기능을 통해 표준화하고 효율화했다. 현재까지 125개 이상의 맞춤형 GPT가 생성되어 특정 워크플로우에 최적화된 결과물을 제공한다.

근거

125개 이상의 맞춤형 GPT가 생성되어 활용되고 있다. — Results 섹션 및 Turning AI into a company-wide productivity layer 섹션

도입 결과 문서 초안 작성 속도가 평균 2.5배 빨라졌으며 소셜 미디어 등 특정 분야에서는 최대 6배의 가속화를 달성했다. 직원이 빈 페이지에서 시작하는 대신 AI가 생성한 구조화된 출력을 수정하는 방식으로 전환하여 의사결정 시간을 단축했다. 공통 지식 업무 전반에서 30-40%의 시간 절감 효과가 수치로 확인됐다.

근거

공통 지식 업무에서 30-40%의 시간 절감을 달성했다. — Results 섹션 및 Key outcomes 목록
초안 작성 시간이 평균 2.5배 빨라졌으며 특정 사례에서는 최대 6배까지 가속화되었다. — Results 섹션 및 Key outcomes 목록

단순한 효율성 개선을 넘어 AI를 사고의 파트너로 활용하여 복잡한 문제를 구조화하고 아이디어를 탐색하는 인지 도구로 변화하고 있다. 85% 이상의 높은 일일 활성 사용자 수는 AI가 직원의 일상적인 업무 흐름에 완전히 통합되었음을 증명한다. 이는 조직 전체의 지적 역량을 상향 평준화하는 결과를 낳았다.

향후 단계로 정보 수집, 결과물 생성, 표준 검증 및 승인 라우팅을 스스로 수행하는 AI 에이전트를 핵심 워크플로우에 통합할 계획이다. 보조 도구로서의 한계를 극복하고 AI 에이전트가 실행 계층 역할을 수행하도록 시스템을 고도화한다. 이를 통해 2세기가 넘은 기업의 민첩성과 지능형 생산성을 극대화하는 것이 목표이다.

용어 해설

맞춤형 GPT(Custom GPTs): — 특정 목적이나 워크플로우에 맞게 ChatGPT를 최적화하여 만든 사용자 정의 버전이다. 프롬프트, 지식 베이스, 기능을 사전에 설정하여 반복적인 업무를 자동화하고 일관된 품질의 출력을 얻는 데 사용된다.
지식 노동(Knowledge Work): — 정보를 수집, 분석, 요약하고 이를 바탕으로 문서 작성이나 의사결정을 내리는 업무 전반을 의미한다. AI 도입을 통해 단순 반복적인 정보 처리 시간을 줄이고 고부가가치 판단 업무에 집중하는 것이 핵심이다.
실행 계층(Execution Layer): — AI가 단순히 정보를 제공하거나 초안을 작성하는 보조 역할을 넘어, 실제 워크플로우를 실행하고 검증하며 승인 프로세스를 처리하는 단계를 의미한다. 에이전트 기술을 통해 시스템 간 작업을 직접 수행하는 모델로 진화하는 과정이다.

기술

ChatGPT
Custom GPTs

활용 사례

기술 문서 요약 및 번역
코드 작성 지원
마케팅 콘텐츠 초안 작성
프로세스 구조화