현대차그룹이 최근 사내 생성형 AI 플랫폼 도입을 통해 3만명의 사용자를 확보하고, 충돌 연구 자료 검토 시간을 90% 단축했다고 발표했다. 이러한 성과는 AI 기술을 제조 현장에 적용하여 운영 방식을 혁신하는 프로젝트의 일환으로 진행되었다.

12일 열린 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’에서는 경영진이 직접 참여하는 바이브 코딩 교육과 AI 플랫폼의 구체적인 활용 사례들이 소개되었다. AX는 AI를 업무와 산업 현장에 적용하여 기존의 운영 방식과 절차를 변경하는 AI 전환을 의미한다. 정의선 현대차그룹 회장은 경영진이 AI 기술의 이해를 깊게 하기 위해 바이브 코딩 교육을 받는 것이 필요하다고 강조했다.

참가자들은 생성형 AI 도구인 클로드(Claude)를 활용하여 간단한 게임과 업무 보고서, 자동차 산업 관련 전광판을 제작하며 AI의 장단점과 실무에서의 한계를 분석했다. 류석문 현대오토에버 대표는 대형언어모델(LLM) 도입에 드는 높은 비용에 대해 언급하며, 이를 효율적으로 관리하지 않으면 기하급수적으로 비용이 증가할 것이라고 설명했다. 영업이익률이 낮은 제조업에서 AI 도입이 비용 통제의 핵심 과제가 되고 있음을 분명히 했다.

현대차그룹은 2019년부터 디지털 전환을 단계적으로 추진해왔다. 2022년부터는 지라(Jira), 두레이(Dooray!), 컨플루언스(Confluence) 등과 같은 일하는 도구를 순차적으로 도입해 클라우드 기반 협업 플랫폼인 마이크로소프트 365(Microsoft 365)를 적극 활용하고 있다. 특히, 자율주행 및 수소 분야의 연구개발 조직이 외부 협업 도구를 사용할 수 없었던 상황에서, 산업통상부의 가이드라인 제정 이후 같은 플랫폼을 이용할 수 있게 되어 정보와 데이터를 효과적으로 통합할 수 있는 기반이 마련되었다.

사내 생성형 AI 플랫폼인 ‘에이치 챗 프로(H Chat Pro)’는 임직원들이 챗지피티(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드와 같은 여러 외부 생성형 AI 모델을 선택하여 업무에 활용할 수 있도록 도와주고 있다. 지난달 기준, 이 플랫폼의 사용자는 3만명을 초과하며 현대차 및 기아 임직원의 약 80%가 AI를 활용한 사무 및 연구 업무를 진행하고 있다는 것을 보여준다.

AI의 연구 현장에서는 '충돌 안전 AI 어시스턴트'가 도입되어 과거 충돌 시험 결과 및 관련 자료를 통합적으로 검색하고 유사 사례를 비교·분석한다. 이 시스템은 사례 탐색 및 자료 검토 시간을 약 90% 단축시켜 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 또한, 생산 공정에서는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 실제 생산 라인과 시스템 등록 정보를 실시간으로 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’가 적용되어 작업 오류를 조기에 발견하고, 이로 인해 연간 52억4000만원의 비용 절감 효과를 가져왔다.

그러나 AI 에이전트의 확산에 따른 위험 관리 문제도 함께 제기되고 있다. 한 사례에서는 비개발자가 만든 사내 AI 에이전트가 문서 5000쪽을 삭제해 2박 3일 동안 복구 작업이 진행된 바 있다. 진은숙 사장은 엔비디아의 젠슨 황 CEO와의 대화에서 내부 AI 에이전트의 통제 방법을 문의한 결과, 확인되지 않은 AI는 폐쇄망에서 관리한다고 전했다. 이는 AI 에이전트의 업무 권한과 접근 범위를 철저히 통제하는 시스템의 필요성을 강조하고 있다.

현대차그룹은 이러한 기술 변화에 따라, 자체 파운데이션 모델 개발 가능성도 열어두고 있다. 진 사장은 필요한 경우 모델 경량화 및 파인튜닝을 위한 개발이 이루어질 수 있으며, 차량 개발 기간 단축도 AI 적용의 주요 과제로 설정되었다고 밝혔다.

AI 기술 도입은 이제 전통 제조업뿐만 아니라 다양한 산업에서 필수적이며, 현대차그룹의 사례는 이러한 변화가 어떻게 진행되고 있는지를 잘 보여준다. 따라서 AI 코딩과 에이전트 활용은 전통 제조업의 경영진과 생산 현장에서도 계속해서 확산될 것으로 기대된다.