기사 핵심 요약
놀유니버스는 실무자 주도의 AI 전환을 통해 전사 30개 부서에서 97개 과제를 안착시키고 월 3600시간의 업무를 절감했다. 사내 통합 포털을 개설해 성공과 실패 사례를 축적하며 단순 도구 사용량이 아닌 현업 병목 해소를 평가지표로 삼고 있다.
- 전사 30개 조직에서 97개 과제를 성공적으로 현업에 적용해 월 3600시간을 단축했다.
- 사내 통합 포털을 운영해 개발 성공 사례뿐 아니라 실패한 프로젝트 경험까지 자산화했다.
- 단순한 도구 이용률 평가를 지양하고 현장 병목 해결과 도메인 전문성을 평가 기준으로 삼았다.
기업의 인공지능 전환이 단순 기술 도입 단계를 넘어 현업 실무진이 일하는 방식을 직접 재편하는 흐름으로 전개되고 있다. 놀유니버스는 개발 전담 부서에만 의존하지 않고 각 현업 담당자가 반복 수작업을 스스로 해결하는 실무 주도형 AI 전환 체계를 구축해 사내 업무 자산으로 축적하고 있다.
전사 AX 전담 조직 신설과 NOL AX 허브 구축
놀유니버스는 2026년 6월 임직원의 인공지능 전환을 체계적으로 지원하는 전담 조직인 AX Excellence 팀을 신설해 가동에 들어갔다. 해당 팀은 구성원이 자기 업무를 인공지능으로 개선하고 그 성과가 조직 내부에서 지속적으로 재사용되도록 제도적 기반과 도구 정책을 운영한다. 전사 차원의 활용 문화 확산과 현업 부서의 실질적인 생산성 개선을 뒷받침하는 것이 핵심 목표다.
조직 정비에 이어 놀유니버스는 2026년 7월 사내 AI 통합 포털인 'NOL AX 허브'를 개설했다. 이전에는 도구 신청 경로, 보안 규정, 부서별 활용 사례, 교육 일정 등이 분산되어 있어 필요한 정보를 확인하기 어려웠고 부서 간 노하우 공유도 단절되어 있었다. NOL AX 허브는 개설 두 달 만에 기획, 개발, 디자인, 품질보증(QA), 운영, 비즈니스 서포트 등 전 직무에서 100여 건의 실무 활용 사례를 모으는 성과를 거뒀다.
현업이 직접 주도한 반복 업무 개선 사례
놀유니버스의 업무 혁신은 현업 담당자가 매일 겪는 비효율적인 반복 작업을 식별하는 구체적인 문제 정의에서 출발했다. 대표적으로 공연 운영 및 고객서비스(CS) 부서의 공연 상품 자주 묻는 질문(FAQ) 생성 업무가 꼽힌다. 세로 형태의 통이미지로 전달되는 상품 상세 페이지는 텍스트 복사가 불가능해 담당자가 내용을 일일이 손으로 입력해야 했으나, 엔터 CS 운영 담당자가 이미지 텍스트 추출과 질문 변환을 자동화하는 에이전트를 직접 구축해 처리 시간을 줄였다.
기획 직군에서는 한 기획자가 바이브코딩 방식을 활용해 '전국 행사·축제 상권 대시보드'를 단 3시간 만에 완성했다. 해당 대시보드는 영업 부서가 제휴점에 지역 상권을 안내하고 숙박 단가를 선제 조정해 매출을 견인하는 핵심 도구로 쓰이고 있다. 디자인 및 마케팅 영역에서는 상품 코드 입력만으로 명칭, 공연장, 할인 정보를 자동 호출해 프로모션 페이지를 제작하는 체계를 마련했다. 아울러 공연 현장의 관객 티켓 수령 창구 배분 작업 역시 버튼 하나로 처리하도록 자동화했다.
직무별 AI 도입 전후 소요 시간 및 성과 비교
놀유니버스의 직무별 개선 지표를 살펴보면 가장 두드러진 변화는 수작업에 묶여 있던 물리적 시간의 단축이다. 현업 부서가 직접 고통 요소를 식별하고 자동화 도구를 구현하면서 반복 업무 소요 시간이 분 단위로 압축됐다.
| 직무 및 프로젝트 | 도입 전 소요 시간 | 도입 후 소요 시간 | 업무 개선 효과 |
|---|---|---|---|
| 공연 운영·CS (FAQ 생성) | 1건당 약 180분 | 단 5분 | 이미지 텍스트 자동 추출 및 시트 변환 |
| 기획 (상권 대시보드) | 130시간 이상 | 단 3시간 | 바이브코딩 활용 대시보드 구축·영업 컨설팅 활용 |
| 공연 현장 (티켓 창구 배분) | 4~5시간 (5000명 기준) | 즉시 처리 (버튼 1회) | 예매자 명단 창구 배분 자동화 |
| 개발 조직 (DORA 지표) | 기존 배포 주기 기준 | 절반 이하로 단축 | 개발자 1인당 코드 작성량 71% 증가 |
놀유니버스 내부 집계(2026.09) 기준
실패 사례 공유와 사내 업무 자산화 체계
놀유니버스는 단순한 성공 사례 전파에 머무르지 않고 실패한 실험 과정까지 전사에 투명하게 공개하는 방식을 취하고 있다. 일례로 기획전 마케팅 문구 자동 생성을 추진했으나 프롬프트 입력과 결과물 검수에 드는 공수가 직접 작성하는 것과 큰 차이가 없자 과감하게 프로젝트를 보류하고 그 사유를 사내에 공유했다. 유주봉 AX Excellence 팀 리더는 "효과가 부족해 중단한 경험까지 투명하게 나누고 결과물이 아닌 해결 방법을 공유해야 다른 부서가 자기 데이터에 맞춰 재사용하는 선순환이 일어난다"고 밝혔다.
내부 업무 혁신을 통해 다진 역량은 대고객 서비스 고도화로도 이어지고 있다. 놀유니버스는 2025년 12월 대화형 여행 상품 추천 서비스 'AI 노리'를 출시한 데 이어 2026년 7월에는 인공지능 큐레이션 서비스 '발견'을 개설했다. 단순 반복 작업을 덜어내 확보한 인적 역량을 고객 서비스 품질 향상과 이상 징후 선제 대응 체계로 전환하는 전략이다.
도구 사용량이 아닌 문제 해결 중심의 평가 기준
인공지능 도입 성과를 측정할 때 많은 기업이 계정 로그인 빈도나 생성 횟수 같은 도구 사용량의 함정에 빠지기 쉽다. 단순 사용량을 인사 평가에 반영하면 실무진이 본질적인 문제 해결 대신 지표 채우기에 집중하게 되어 업무 왜곡이 발생한다. 실무 평가의 초점은 인공지능으로 어떤 실질적인 업무 병목을 해소했는지, 그리고 그 결과물을 동료가 재사용할 수 있는 사내 자산으로 축적했는지에 맞춰져야 한다.
생성형 도구가 초안을 작성하더라도 최종 결과물의 완성도와 법적·운영적 위험을 통제하는 것은 현업의 도메인 전문성이다. 실무자가 자기 업무의 세부 규칙과 예외 상황을 정확하게 파악하고 있어야 인공지능에 올바른 지침을 내리고 오류를 걸러낼 수 있다. LG유플러스 AI 고객센터 등 산업계 전반에서 인공지능을 통한 상담 업무 혁신이 가속화되는 가운데, 현장 실무자가 자신의 일상 업무에서 작은 병목을 식별하고 직접 풀어내는 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 전망이다.
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놀유니버스의 AI 전환 과제로 절감된 업무 시간은 어느 정도인가요?
놀유니버스가 2026년 9월 내부 집계한 결과에 따르면, 전사 30개 조직에서 등록한 151개 과제 중 97개가 실제 업무에 안착했으며 이를 통해 절감된 시간은 월 3600시간에 달합니다.
실무자가 업무에서 AI 자동화를 시작할 때 어떤 점을 우선 고려해야 하나요?
거창한 프로젝트보다 매일 15분 안팎으로 소요되는 단순 반복 작업을 골라 입력값, 결과물, 예외 기준을 명확히 정리한 뒤 작은 자동화 도구를 직접 만들어 보는 방식이 권장됩니다.
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