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[IT뉴스]롯데면세점·신세계인터내셔날 "AI 전환의 핵심은 현업"

온카뱅크관리자

2026-09-30 12:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 마이크로소프트 인더스트리 서밋…현업 주도 실험·데이터 정비·전문 조직 협업 강조 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)롯데면세점과 신세계인터내셔날이 생성형 AI를 기업 업무에 안착시키기 위한 사례를 공유했다.
 두 기업은 단순히 최신 기술을 도입하는 데 그치지 않고, 실제 업무를 수행하는 현업 직원이 과제를 발굴하고 데이터와 업무 기준을 지속적으로 다듬어야 한다고 강조했다. 전사 단위의 대규모 구축에 앞서 작은 업무에서 효과를 검증하고, 성공 사례를 확산하는 방식도 AI 전환의 핵심 조건으로 제시했다.
 롯데면세점과 신세계인터내셔날은 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 각각 AI 에이전트 기반 업무 혁신과 현업 중심의 AI 확산 사례를 발표했다.
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 <img alt="이호용 롯데면세점 팀장(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930124200917sdru.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="FSQgHS6bAt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930124200917sdru.jpg" width="658">
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 이호용 롯데면세점 팀장(사진=지디넷코리아)
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 이호용 롯데면세점 팀장은 '챗봇을 넘어 AI 에이전트로: 롯데면세점 임직원 업무 경험 혁신 사례'를 주제로, 마이크로소프트 365 코파일럿과 코파일럿 스튜디오를 활용한 업무 개선 사례를 소개했다.
 롯데면세점은 브랜드별 계약·회의·행사 이력 등 자료를 통합 검색하는 브랜드 아카이빙 에이전트, 외부 뉴스와 시장 동향을 정리하는 브랜드 트렌드 조회 에이전트, 사내 데이터를 기반으로 미수금 현황을 분석하는 에이전트 등을 구축했다. 
 직원이 여러 시스템과 문서를 일일이 찾아보는 시간을 줄이고, 상품 소싱과 협상, 전략 수립 등 핵심 업무에 집중할 수 있도록 하는 것이 목표다.
 이 팀장은 AI 에이전트 구축 과정에서 기존 IT 프로젝트 방식의 한계도 확인했다고 설명했다. IT 조직이 현업 요구사항을 받아 시스템을 만드는 방식만으로는 데이터의 실질적 가치와 업무 기준을 충분히 반영하기 어렵다는 것이다. 이에 롯데면세점은 에이전트별 현업 워킹그룹을 구성해 과제 발굴, 데이터 정비, 결과 검증과 튜닝을 함께 진행했다.
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 <img alt="송은지 신세계인터내셔날 파트너(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930124202157vcgv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="31qPOk71o1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ZDNetKorea/20260930124202157vcgv.jpg" width="658">
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 송은지 신세계인터내셔날 파트너(사진=지디넷코리아)
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 신세계인터내셔날은 해커톤과 소규모 실험을 통해 현업 직원이 AI 에이전트의 활용 시나리오를 직접 찾고 초기 모델을 구현하도록 한 경험을 공유했다. 
 송은지 신세계인터내셔날 파트너는 디자인, MD, 마케팅 등 비개발 직군도 AI 파운드리 환경에서 프롬프트를 작성하고 결과를 시험하며 재고 분석, 통관 정보 조회 등 업무용 에이전트를 구상할 수 있었다고 소개했다.
 다만 신세계인터내셔날은 매출 분석 에이전트 구축 과정에서 데이터 표준화의 중요성도 확인했다. 브랜드의 공식 명칭과 현업 약칭이 혼재하거나 데이터베이스가 정비되지 않은 경우 AI가 같은 대상을 정확하게 인식하지 못하고 오류가 발생할 수 있었기 때문이다. 
 현업이 업무 맥락과 데이터 기준을 정의하고, 개발 조직이 시스템 연동과 보안, 권한 관리, 서비스 고도화를 맡는 협업 체계가 필요하다는 설명이다.
 두 기업은 AI 도입이 IT 부서만의 프로젝트가 돼서는 안 된다는 데 공감했다. 현업이 불편한 업무를 직접 찾아내고, 작은 단위의 실험을 통해 효과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓혀야 실제 업무 변화로 이어질 수 있다는 것이다. AI 에이전트의 성과 역시 모델 성능만이 아니라 데이터 품질, 업무 용어의 표준화, 보안과 권한 관리 체계에 좌우된다고 봤다.
 이호용 롯데면세점 팀장은 "결국 현업이 주도가 돼야 한다"며 "크진 않지만 작게라도 성과를 내어가면서 단계적으로 추진하다 보면 지금보다 더 빠른 사이클로 AI 구축의 실행 결과를 확인할 수 있을 것"이라고 말했다.
 송은지 신세계인터내셔날 파트너는 "현업이 모든 서비스를 완성할 수 있다고 기대하지는 않는다"며 "현업이 좋은 아이디어와 초기 모델을 70~80% 수준까지 만들고 테스트하면, 나머지는 전문가와 개발자가 보완해 현업이 원하는 에이전트로 완성할 수 있다"고 말했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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