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ICT 산업에서 반복 업무 최적화는
기업의 대응 속도와 생산성을 좌우하는 핵심 과제입니다.
LG U+는 렛서와 협력하여 정부 과제 탐색 및 제안서 작성 업무를
AI로 자동화하고, 이를 위한 실행 프레임워크를 구축했습니다.
LG U+는 통신 서비스를 기반으로 다양한 기업 고객(B2B) 대상 ICT 솔루션을 제공하는 선도 기업입니다. 다각화된 사업 포트폴리오만큼, 내부적으로 정부 과제 탐색, 기업 맞춤형 제안서 작성 등 유사 업무가 반복 수행되고 있었습니다. 하지만 이 과정이 표준화되지 않고 수작업으로 진행되면서, 상당한 자원이 비효율적으로 소모되는 문제가 발생했습니다. 이는 기업의 시장 대응 속도와 생산성을 저해하는 업무의 잠재적 리스크였습니다.
이 문제를 해결하기 위해 LG U+는 단기적인 도구 도입을 넘어, 근본적인 체질 개선을 목표로 삼았습니다. 수작업 기반 업무 체계를 AI 기반 자동화 시스템으로 전환하고, 이 성공 사례를 조직 내 다른 문제 해결에도 적용할 수 있는 ‘반복 가능한 실행 프레임워크’로 구축하고자 했습니다. 프로젝트의 핵심 목표는 ‘업무를 데이터로 정의’하고, ‘AI가 개입할 수 있는 구조를 설계’하며, ‘그 결과를 조직 전반에서 안정적으로 활용하는 시스템을 구현’하는 것이었습니다.
렛서는 본 프로젝트를 단순 기술 개발이 아닌, LG U+의 조직적 업무 수행 방식을 근본적으로 디지털화하는 전환 과제로 재정의했습니다. 문제 구조화부터 실행 프레임워크 설계, 시스템 고도화까지 전 과정에 걸쳐 전략적 파트너로 참여했습니다. 이는 LG U+의 중장기 DX(디지털 전환) 전략과도 깊이 맞물려 있습니다. 내부 운영 효율을 극대화하여 확보된 자원을 핵심 사업에 집중하고, 나아가 내재화된 AI 역량을 새로운 사업 모델로 발전시키는 선순환 구조를 만드는 첫 단추이기 때문입니다.
프로젝트의 첫 단추는 AI가 학습하고 판단할 수 있는 ‘구조화된 데이터’를 확보하는 것이었습니다. 기존 수작업 정보 수집 프로세스를 개선하기 위해, 주요 공고 사이트를 자동으로 순회하는 전용 웹 크롤러를 개발했습니다. 수집된 공고 데이터는 산업 분야, 주관 기관, 기술 키워드 등의 기준에 따라 자동으로 분류 및 정제되어, 누구나 쉽게 접근하고 검색할 수 있는 데이터베이스로 통합되었습니다. 제안서 자동화 과제 역시, LG U+가 보유한 제품 정보를 제품명, 핵심 기능, 적용 사례 등 정형화된 템플릿에 맞춰 재구성했습니다. 이는 주관적이고 산발적이던 정보들을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 객관적인 ‘재료’로 바꾸는 핵심 과정이었습니다.
다음 과제는 AI가 ‘판단하는 기준’을 만드는 것이었습니다. 수많은 정부 과제 공고 중에서 LG U+에 실질적으로 가치 있는 기회를 선별하기 위한 객관적인 평가 체계가 필요했습니다. 렛서는 과제 공고문과 LG U+ 보유 기술 간의 텍스트 유사도, 사업 예산, 참여 조건 등을 종합하여 적합도를 계산하는 ‘Evaluation 스코어링’ 로직을 설계했습니다. 이 모델을 통해 담당자의 주관적 판단에 의존하던 방식에서 벗어나, 모든 과제를 동일한 잣대로 평가하고 우선순위를 정할 수 있게 되었습니다. 이 스코어링 체계는 향후 축적되는 데이터를 통해 지속적으로 학습하고 정교화될 수 있는 유연한 구조로 설계되었습니다.
AI 모델은 현업 사용자의 피드백을 통해 빠르게 개선하는 순환 구조가 필수적입니다. 이를 위해 사용자들이 개발된 AI 기능을 직접 테스트하고 결과를 즉각 확인할 수 있는 ‘AI Page’ 인터페이스를 구축했습니다. 사용자들은 이 페이지를 통해 과제를 검색하거나 제안서 초안 생성을 요청하고 실시간으로 결과물을 받아볼 수 있었습니다. 중요한 것은 단순히 기능을 사용하는 것을 넘어, 결과물에 대한 만족도 평가나 개선 의견을 바로 제출할 수 있는 피드백 루프를 시스템 내에 통합했다는 점입니다. 이를 통해 개발팀은 어떤 기능이 유용한지, 모델의 정확도는 어느 수준인지를 정량 데이터로 파악하고 신속하게 개선에 반영할 수 있었습니다.
마지막 과제는 개발된 AI 기능들이 조직 전체에서 안정적으로 활용될 수 있는 환경을 구축하는 것이었습니다. 렛서는 자체 플랫폼인 ‘Staix’ 내에 LG U+ 전용 워크스페이스를 구성하여, 강력한 보안 환경 속에서 내부 사용자들에게만 해당 기능들이 제공되도록 시스템을 연동했습니다. 이 워크스페이스는 단순한 기능 제공 창구를 넘어, AI 모델 버전 관리, 사용자별 이용 기록 추적, 피드백 이력 관리 등 AI 거버넌스에 필수적인 기능들을 포함합니다. 이를 통해 누가, 언제, 어떤 목적으로 AI 기능을 사용했는지를 투명하게 관리하여 조직적 신뢰를 높이고, 향후 AI 적용을 확대하는 견고한 기반을 마련했습니다.
가장 가시적인 성과는 업무 시간의 극적인 단축입니다. 정부 과제 탐색 업무는 크롤러 기반 자동화 대시보드로 대체되면서, 관련 업무에 투입되던 시간이 기존 대비 약 80% 절감되었습니다. 이는 담당자들이 기계적인 정보 수집에서 벗어나 수집된 정보를 분석하고 사업 전략을 수립하는 고부가가치 업무에 집중하게 되었음을 의미합니다. 제안서 자동화 시스템은 핵심 요소만 입력하면 완성도 높은 PPT 초안이 수 분 내에 생성되도록 구현되었습니다. 수 시간이 걸리던 문서 작성 및 디자인 업무가 분 단위로 단축되면서 고객 요청에 대한 대응 속도가 획기적으로 향상되었고, 이는 비즈니스 기회 확보에 직접적으로 기여하고 있습니다.
이번 프로젝트는 LG U+의 의사결정 방식을 주관적 경험에서 객관적 데이터 기반으로 전환하는 계기가 되었습니다. 특히 정부 과제 적합도를 평가하는 ‘Evaluation 스코어링’ 체계의 도입은 부서별, 담당자별로 상이했던 판단 기준을 전사적으로 통일시켰습니다. 모든 구성원이 동일한 기준과 정량화된 점수를 바탕으로 과제 참여 여부를 논의하게 되면서, 불필요한 이견 조율 시간이 줄고 의사결정의 속도와 질이 동시에 향상되었습니다. 이는 특정 개인의 역량에 의존하던 업무 방식을 시스템과 데이터가 뒷받침하는 방식으로 바꾸어, 조직 전체의 업무 수행 역량을 상향 평준화하는 효과를 가져왔습니다.
본 프로젝트의 가장 큰 전략적 성과는 일회성 도구 개발에 그치지 않고, AI 기능을 ‘실험-검증-개선-활용’하는 순환 구조, 즉 ‘실행 프레임워크’를 조직 내에 성공적으로 내재화했다는 점입니다. 이 프레임워크는 이번 과제뿐만 아니라, 향후 LG U+가 마주할 또 다른 내부 비효율 문제를 AI로 해결해나가는 과정에서 핵심 인프라로 작동할 것입니다. 더 나아가, LG U+는 이 내부 혁신 사례를 자사의 경쟁력 있는 솔루션으로 자산화하여, 외부 기업 고객에게 제안 가능한 제품 형태로 전환하고 있습니다. 이는 내부 효율화를 위한 투자가 새로운 수익을 창출하는 사업 모델로 발전하는 이상적인 선순환 구조를 구축한 대표적인 성공 사례입니다.
LG U+ 프로젝트는 성공적인 AI 도입을 위해 기술 자체보다 ‘어떻게 문제를 정의하고 실행 계획을 설계하는가’가 훨씬 중요함을 보여줍니다.
첫째, 이 프로젝트는 개별적인 자동화 도구가 아닌, 조직의 문제 해결 역량 자체를 키우는 ‘프레임워크’ 구축에 집중했습니다. 문제 정의, 데이터 수집, 판단 기준 수치화, 기능 검증, 거버넌스 연동이라는 일련의 과정은 LG U+가 앞으로 마주할 유사 문제를 해결하는 표준 프로세스로 작동할 것입니다. 이는 일회성 성공이 아닌, 반복 가능한 성공의 시스템을 만든 것입니다.
둘째, 내부 혁신을 외부 사업화로 연결하는 확장 전략은 AI 프로젝트의 새로운 가능성을 제시합니다. LG U+는 내부 업무 효율화를 위해 개발한 시스템을 자사의 DX 역량을 입증하는 쇼케이스이자, 다른 기업에 판매할 수 있는 솔루션으로 발전시키고 있습니다. 이는 AI 도입을 비용 관점이 아닌, 새로운 가치를 창출하는 투자 관점에서 바라봐야 함을 시사합니다.
이 과정에서 렛서의 역할은 단순 개발이 아니었습니다. 고객사의 비즈니스에 입각하여 니즈를 구체적으로 해석하고, 이를 기반으로 ‘현실적으로 실행 가능한 설계’를 도출하며, 최종 개발까지 책임지는 ‘End-to-End 파트너’로서 프로젝트 전반을 함께했습니다. 기술적 구현 능력과 비즈니스 문제를 구조화하는 전략적 역량이 결합되었기에 조직의 역량을 근본적으로 바꾸는 성과를 낼 수 있었습니다.
본 프로젝트는 LG U+가 AI를 통해 단순 업무 자동화를 넘어, 일하는 방식의 근본적인 프레임워크를 재설계한 혁신 사례입니다. 데이터로 업무를 정의하고, AI로 판단 기준을 세우며, 조직의 피드백으로 시스템을 진화시키는 선순환 구조를 완성했습니다. 이러한 구조적 변화는 향후 LG U+가 마주할 다양한 비즈니스 과제를 해결하는 핵심 동력이 될 것이며, 내재화된 역량은 외부로 확장 가능한 새로운 사업 기회의 기반이 될 것입니다.
렛서는 이처럼 눈앞의 문제 해결을 넘어, 고객이 스스로 혁신할 수 있는 역량과 시스템을 함께 구축하는 전략적 파트너로서, 기업의 가장 본질적인 디지털 전환을 이끌어 나가겠습니다.
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