롯데칠성 AI 경연대회 대상작: 1시간 걸리던 적재 도면을 30초로 줄인 방식과 따라 하는 3단계

롯데칠성 AI 경연대회 대상작은 무엇을 자동화했나?

자동화한 것은 신제품 용기를 팔레트에 쌓는 방식을 계산하고 그 결과를 도면으로 그리는 일이다. 이전에는 담당자가 CAD로 홀수 단과 짝수 단의 적재 도면을 일일이 그렸고, 한 건에 약 1시간이 걸렸다.

대상을 받은 팀은 기술혁신팀과 생산기술팀 소속 두 사람이다. 보도에 따르면 방식은 현장에서 쓰는 적재 기준을 규칙으로 정리해두고, 조건을 입력하면 새 적재 패턴과 도면이 만들어지게 한 것이다. 병이나 캔의 모양이 바뀔 때마다 사람이 다시 그리던 것을, 조건만 바꿔 넣으면 되는 일로 바꿨다.

시간 단축보다 더 눈여겨볼 효과가 있다. 적재 수량과 용기의 적정 지름, 연간 운송비를 나란히 비교할 수 있게 되면서, 개발과 생산과 물류 부서가 신제품 개발 초기부터 함께 검토할 수 있게 됐다는 점이다. 도면 한 장에 1시간이 들 때는 두세 가지 안만 그려보고 정했을 것이다. 30초가 되면 스무 가지 안을 놓고 고를 수 있다. 빨라진 것이 아니라 비교의 폭이 달라진 것이다.

회사는 이 프로그램으로 연간 약 300시간을 줄일 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다. 이 숫자는 실적이 아니라 예상치다. 30초와 1시간이라는 수치에도 모두 "약"이 붙어 있고 측정 방법은 공개되지 않았다.

198건은 어떻게 모였나: 사내 AI 경연대회의 설계

198건은 수상작 수가 아니라 임직원 336명이 낸 제출 건수다. 심사 기준은 업무 효율 개선, AI 활용성, 직무 연관성 세 가지였고, 서류 평가에는 사내 전담 조직이 직접 만든 심사용 AI가 쓰였다.

함께 발표된 최우수상 세 건을 보면 대회가 무엇을 찾으려 했는지 드러난다. 직무별 교육과 경력 경로를 추천하는 인사 프로그램, 새로 문을 연 음식점 정보를 자동으로 모아 대리점에 전달하는 영업 지원, 회계 시스템의 경비 데이터로 분석표와 예산 보고서를 자동 작성하는 프로그램이다. 모두 화려한 기술이 아니라 누군가 매주 손으로 하던 일이다.

뉴데일리경제 보도에 따르면 롯데칠성은 올해 4월 AI 전환 전담 조직을 새로 만들었고, 8월에는 해외 신규 바이어 발굴 시스템을 영업 현장에 적용해 50시간 넘게 걸리던 조사 업무를 약 3시간으로 줄였다. 경연대회는 그 흐름 위에 있다. 전담 조직이 과제를 정해 내려보내는 대신, 현장에서 과제를 끌어올리는 장치로 대회를 쓴 것이다. 회사는 우수 사례를 실제 업무 환경에 맞게 다듬어 전사로 넓히고, 참가자 정기 모임과 교육을 이어가겠다고 밝혔다.

같은 방식은 리멤버의 사내 해커톤에서도 봤다. 현업 담당자가 자기 일을 가장 잘 알고, 무엇이 번거로운지도 가장 잘 안다. 대회는 그 지식을 꺼내는 가장 값싼 방법이다.

내 반복 업무에 적용하는 AI 업무 자동화 3단계

대상작의 구조는 세 마디로 줄일 수 있다. 기준을 규칙으로 적고, 입력 조건을 양식으로 고정하고, 나온 결과를 검증한다. 도면이 아니라 견적서, 정산표, 주간 보고서에도 그대로 옮길 수 있다.

1단계: 머릿속의 기준을 규칙으로 적는다

가장 오래 걸리고 가장 중요한 단계다. "보통 이렇게 한다"를 "이 조건이면 이렇게, 저 조건이면 저렇게"로 바꿔 적는다. 적재라면 한 단에 몇 개를 놓는지, 단마다 방향을 어떻게 바꾸는지, 높이 제한이 얼마인지가 규칙이다. 보고서라면 어떤 숫자를 어디서 가져와 어떤 순서로 놓는지가 규칙이다. 열 줄을 넘기지 못한다면 아직 그 일을 설명할 만큼 정리하지 못한 것이다.

2단계: 바뀌는 값만 입력 양식으로 뽑아낸다

매번 달라지는 것과 늘 같은 것을 나눈다. 달라지는 값만 표의 빈칸으로 만들고 나머지는 고정한다. AI에게 일을 맡길 때도 마찬가지다. 매번 긴 설명을 새로 쓰지 않고, 규칙은 고정된 지시문으로 두고 조건 표만 바꿔 넣는다. 이렇게 해야 다른 사람이 써도 같은 결과가 나온다.

3단계: 결과를 검증하는 기준을 미리 정한다

30초 만에 나온 도면이 맞는지는 누가 확인하는가. 자동화가 끝나는 곳은 출력이 아니라 검증이다. 과거에 사람이 직접 만든 결과물 세 건을 골라 같은 조건을 넣어보고, 결과가 일치하는지부터 본다. 그다음 합계가 맞는지, 한도를 넘지 않는지처럼 기계적으로 확인할 수 있는 항목을 점검표로 만든다.

이 세 단계에서 AI가 직접 맡는 부분은 생각보다 작다. 1단계는 사람이 하고, 3단계의 기준도 사람이 정한다. 그래서 자동화가 막히는 곳도 대개 도구 사용법이 아니라 1단계다. 자기 일을 규칙으로 적어본 적이 없으면 어떤 도구를 써도 맡길 내용이 없다. 반대로 규칙이 적혀 있으면 도구는 무엇이든 바꿔 끼울 수 있다.

현장의 기준을 글로 적을 수 있으면 그 일은 자동화할 수 있다. 적을 수 없다면 도구가 아니라 기준이 아직 없는 것이다.

이 사례에서 조심해서 읽어야 할 부분

1시간에서 30초라는 숫자를 다른 업무의 기대치로 그대로 가져가면 안 된다. 적재 도면은 규칙이 분명하고 정답을 확인하기 쉬운, 자동화에 가장 유리한 종류의 일이다.

• 규칙이 닫혀 있는 일이었다: 용기의 크기와 팔레트의 크기가 정해지면 가능한 배치의 수는 유한하다. 고객 응대나 기획서처럼 정답이 열려 있는 일에서는 같은 폭의 단축이 나오지 않는다
• 줄어든 것은 작성 시간이다: 검토하고 결정하는 시간까지 30초가 된 것은 아니다. 오히려 비교할 안이 늘어난 만큼 판단에 쓰는 시간은 늘 수 있다. 그것이 좋은 변화다
• 대회 수상과 현업 정착은 다른 단계다: 회사 스스로 우수 사례를 실제 업무 환경에 맞게 보완하겠다고 밝혔다. 한 팀에서 돌아가는 프로그램이 전사 도구가 되려면 예외 처리와 유지 관리라는 긴 구간을 지나야 한다

비개발자가 만든 자동화가 조직에 자리 잡는 유형은 LG AI 데브콘의 자동화 3가지 패턴에서, 사내 경연과 교육을 묶어 설계하는 방법은 기업 AI 교육 완벽 가이드에서 다뤘다.