AI 챗봇이 혁신하는 식품기업의 업무 환경
하루에도 수십 통의 문의, 반복되는 부수적인 업무, 그리고 중요한 실시간 대응은 늘 한발 늦습니다.
이는 식품기업 현장에서 자주 들리는 이야기입니다.
업무에 필요한 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있고, 사내 시스템 간 연동은 미흡하며, 원하는 정보를 찾는 데는 시간이 오래 걸립니다. 이런 비효율 속에서 반복적인 업무가 쌓이고, 핵심 업무는 뒷전이 되기 쉽습니다.
결국 생산, 물류, 품질, 영업, 고객지원 등 각 부서의 인력은 중요한 업무보다 잡무 처리에 더 많은 시간을 쓰게 됩니다.
하지만 이제 이런 비효율을 근본적으로 개선할 수 있는 해법이 등장했습니다.
바로 AI 챗봇입니다.
이미 도입한 식품기업들은 보고서 작성, 재고 확인 등 다양한 업무에서 눈에 띄는 변화를 경험하고 있습니다.
이번 글에서는 식품기업의 업무 환경을 어떻게 AI 챗봇이 혁신하고 있는지, 그 실제 사례와 도입 효과를 구체적으로 소개합니다.
오늘의 목차입니다.
01. 국내 식품 제조기업의 AI 챗봇 활용 사례
국내 대표 식품 제조사들은 지금 어떤 방식으로 AI 챗봇을 활용하고 있을까요?
고객 응대부터 신제품 개발, 품질 관리, 내부 데이터 활용까지 생각보다 더 넓고 깊은 영역에서 디지털 전환이 이뤄지고 있습니다.
어떤 기업이, 어떤 업무에, 어떻게 챗봇을 접목하고 있는지 지금부터 하나씩 들여다보겠습니다.
1) 풀무원 | 고객용 AI 챗봇 ‘풀무원 GPT’
출처 : 풀무원① 24시간 고객 응대를 위한 AI 챗봇 개발
▶ 기존 평일 중심 고객 응대의 한계 극복
▶ 24시간 실시간 고객 문의 대응 시스템 구축
▶ 대고객 서비스 고도화를 위한 GPT 기반 챗봇 개발 착수
② 하이브리드 챗봇 형태의 GPT 도입
▶ 시나리오형 챗봇과 생성형 LLM(ChatGPT 3.5)의 결합
▶ 단순 응답이 아닌 대화 맥락 기반의 자연어 처리 구현
▶ 환각(잘못된 정보 생성) 최소화 및 정보 보안 강화
③ 고객 CS 자동화 및 데이터 연동
▶ 자사몰 주문, 배송, 변경 요청 등 1차 응대 자동화
▶ 주문 시스템과 연동한 업무 자동 처리 기능 구현
▶ 응대 내용 자동 요약·분류 및 감정분석 기반 VOC 분기 처리
④ 영양 및 식이상담 서비스 확장
▶ 고객 질문에 맞춘 맞춤형 식이상담 제공 준비
▶ 식약처 및 기술원 데이터, 상담 기록 등 학습 데이터 활용
▶ AI 기반 맞춤형 식품 상담 서비스로 기능 확장 예정
⑤ AI 음성봇 기반 컨택센터 구축 계획
▶ 챗봇에서 음성봇으로 기능 확장 예정
▶ 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 자연어 이해(NLU) 기술 적용
▶ 전화 기반 고객 문의에 대한 AI 1차 응대 체계 구축 목표
⑥ DX 전략 및 스마트 공장 기반 기술력 강화
▶ VOC·리뷰 분석 시스템, 식수 예측 시스템 등 AI 기술 내재화
▶ IoT·빅데이터 기반 스마트 공장 구축 완료
▶ 고객 서비스 및 직원 역량 강화를 위한 전사적 디지털 전환 추진
제조기업 실무 포인트:
→ AI 챗봇과 음성봇의 통합 운영을 통해 고객 응대 자동화 수준을 높이고, 내부 시스템과 데이터 연동을 강화하여 업무 효율성과 정확성을 극대화할 수 있습니다. 또한, 맞춤형 상담 서비스와 스마트 공장 등 전사적 디지털 전환 전략을 유기적으로 연결해 고객 경험과 생산 현장의 경쟁력을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
2) 동원그룹｜사내 문서 자동화 및 AI 플랫폼 고도화
출처 : 동원그룹 유튜브 채널
출처 : 동원그룹 유튜브 채널① 사내 자체 AI 챗봇 '동원GPT' 도입
▶ GPT-4 기반의 챗봇으로, 문서 작성, 데이터 분석, 설비이력 조회, ERP·MES 등 핵심 업무 시스템과 연동
▶ 그룹 인트라넷 내에서 폐쇄망 형태로 운영되어 정보보호 및 데이터 유출 위험 최소화
② 맞춤 정보 제공 및 의사결정 지원
▶ 부서별 요구에 맞게 자주 사용하는 업무 정보(매뉴얼, 공정절차, 품질 이슈 등)를 자동 Q&A 방식으로 제공
▶ 운영 매뉴얼, 품질 인증 프로세스 등 과거 문서도 즉시 검색 및 답변 가능
③ 전사적 AI 숙련도 제고
▶ 최고경영진 포함한 전 임직원 대상 실습 중심 AI 교육 진행
▶ 실제 생산, 품질, 개발 부서 등에서 실무적 활용률 증가
④ 직원 참여 중심의 AI 확산 구조
▶ 사내 ‘MyGPT 베스트앱 챌린지’ 개최
▶ 직원들이 직접 각 부문에 맞는 유용한 앱을 기획하고 제작, 실무 중심의 AI 도입사례 창출
제조기업 실무 포인트:
→ ERP, MES 등 실제 핵심 운영시스템과 연동되면, 설비 운전일지 조회, 품질자료 검색, 불량유형 분석 등 반복 업무 자동화가 가능해집니다. 현장의 니즈를 분석해 부서별 맞춤 챗봇을 구성하는 것이 높은 만족도를 이끌어낼 수 있습니다.
3) CJ제일제당의 CJ더마켓｜고객경험 혁신형 AI 서비스
① 간결한 정보 탐색 경험 제공
▶ 키워드 검색의 한계를 넘어선 대화형 자연어 검색 도입
▶ 영양성분, 알레르기 유발 물질, 원재료 등 주요 정보의 간편 확인
▶ 목적형 검색이 아닌 탐색형 니즈에 대응하는 UX 개선
② 건강 트렌드 기반의 맞춤형 추천 기능
▶ 제품 간 영양성분 비교 및 조건별 추천 기능 구현
▶ 고단백·저칼로리 등 건강 기준에 따른 상품 필터링
▶ 최신 식품 트렌드 반영을 통한 맞춤형 큐레이션 제공
③ 개인화된 AI 큐레이션 시스템 구축
▶ 구매 이력, 검색 패턴 등 사용자 데이터 기반 맞춤 추천
▶ T.P.O(Time, Place, Occasion)에 최적화된 상품 큐레이션
▶ 캠핑, 가족식사 등 특정 상황에 맞춘 실시간 상품 제안
④ 디지털 전환 가속을 위한 플랫폼 전략 강화
▶ Fai 도입을 통한 자사몰(CJ더마켓)의 차별화된 고객 경험 제공
▶ 식품(Food)과 인공지능(AI)을 접목한 브랜드 기술 이미지 제고
▶ 개인 맞춤형 탐색 고도화를 통한 식품 전문 플랫폼 경쟁력 강화
제조기업 실무 포인트:
→ 고객 질문과 반응 데이터를 수집하면, 품질 문제 예측, 고객 선호 원재료 분석 등이 가능해지며, 이를 생산계획 및 R&D에 연동하여 제품 성공 확률을 높일 수 있습니다.
4) 프레시지｜AI 기반 신제품 개발 속도 혁신
출처 : 이코노미스트① 대규모 데이터 기반 상품 개발 지원
▶ 28억 건의 자체 데이터를 기반으로 시장성 높은 제품 개발 지원
▶ 데이터 범위: 제품 용량, 성분, 소비자 리뷰, 시장 환경 등
▶ 지난 5년간 축적한 데이터 기반 AI 학습 수행
② 제품 개발 시간 및 비용 절감
▶ 기존 2~3개월 소요되던 시장 분석 및 테스트 과정 간소화
▶ 약 100개 신제품을 한 달 이내로 개발 가능한 구조 확보
▶ 주관적 판단 최소화 및 개발 비용 약 70% 절감 효과 예상
③ 실제 테스트 및 상용화 계획 진행 중
▶ 2024년 12월, 대형 유통사와 함께 신제품 6종 테스트 진행
▶ 2025년 1분기 내 ‘프레임’ 본격 도입 및 실전 활용 예정
④ 푸드테크 기업으로의 전략적 전환
▶ 푸드테크 기업으로 도약을 위한 AI 중심 기술 투자
▶ 자체 데이터와 AI 개발 노하우를 통한 지속적 솔루션 고도화
▶ 간편식 시장에서의 ‘게임 체인저’ 포지셔닝 목표
제조기업 실무 포인트:
→ AI를 통한 신제품 검증 및 개발 자동화는 밀키트뿐만 아니라 화장품, 건강기능식품, 생활용품 등에도 도입 가능하며, 향후 SKU 확장의 핵심 도구가 될 수 있습니다.
마지막으로 글로벌 기업 네슬러의 AI 챗봇 활용 사례를 추가로 살펴보겠습니다.
5) 글로벌 사례: 네슬레(Nestlé)의 AI 어시스턴트 ‘NesGPT’
① NesGPT: 제조기업용 AI 어시스턴트
▶ ChatGPT 기반의 LLM을 자체 커스터마이징해 기업형 모델인 'NesGPT' 구축
▶ 전 세계 7,000여명의 임직원이 문서 작성, 아이디어 발굴, 보고서 분석, 소비자 인사이트 도출 업무에 활용
▶ 직원 1인당 주간 평균 45분 업무 시간 절감 효과 확인
② 다양한 제조현장 업무에 AI 적용
▶ 생산·공급망 관리: 센서 기반 설비 이상 조기 감지, AI 예측 기반 생산·재고 계획 수립
▶ 신제품 개발: 시장 트렌드 및 SNS 데이터 분석으로 제품 기획 기간 기존 6개월 → 6주로 단축
▶ 커뮤니케이션 자동화: AI 챗봇을 통한 부서 간 협업, 업무 요청 자동 요약, 번역 및 국제 커뮤니케이션 효율화
③ 내부 AI 활성화 문화 조성
▶ AI 교육 프로그램 정례화 및 현장 프로젝트 공모제 운영
▶ 사무직·현장직 구분 없이 '직무 중심'의 AI 활용 습관 형성
제조기업 실무 포인트:
→ AI 도입은 단일 툴보다 '프로세스 혁신' 관점에서 전체 흐름을 변화시키는 것이 중요합니다. 핵심 성공요소는 ①실제 데이터와 연동된 응용 모델 구축, ②현장 맞춤형 교육, ③성과 수치의 가시화입니다.
요약: 제조산업에서의 AI는 단순 고객 응대가 아닌, 제품 개발, 생산관리, 품질 개선, 내부 문서자동화, ESG 대응 등 광범위한 영역의 혁신을 실현할 수 있습니다. 내·외부 데이터를 어떻게 연결해 실무에 녹여내느냐가 디지털 전환의 핵심입니다.
02. AI 챗봇 도입 후 업무 환경 변화
그럼 제조기업들이 AI 챗봇을 도입했을 때 어떤 업무 환경의 변화를 경험하고, 어떤 이득을 누릴 수 있었는지 함께 살펴보겠습니다.
① 실시간 데이터 접근성 및 공정 자동화
▪︎ AI 챗봇 도입을 통해 품질 관리와 생산 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 생산 현장의 모니터링과 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
▪︎실시간 데이터 기반 의사결정이 가능해져 생산 효율성과 품질 경쟁력을 동시에 높일 수 있습니다.
② 반복 업무 자동화 및 생산성 향상
▪︎ 데이터 분석과 시각화, 데이터 기반의 보고서 작성, 콘텐츠 자동 생성 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화하여 담당자의 부담을 줄일 수 있습니다.
▪︎ 고객 문의 처리 역시 AI가 신속하게 대응함으로써 고객 만족도를 높이고, 사원들은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
결국 제조기업 담당자는 AI 챗봇 도입을 통해 반복적이고 비효율적인 업무에서 벗어나 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
더불어, 데이터 활용이 신속하고 손쉬워지며, 간단한 고객 응대 업무는 자동화되어 고객 분석과 대응의 정확성도 한층 강화됩니다.
이처럼 AI 챗봇은 실무 전반에 걸쳐 명확한 혁신과 경쟁력 강화를 가능하게 하는 핵심 도구입니다.
지금까지 살펴본 다양한 식품 제조기업 사례에서 알 수 있듯,
AI 챗봇은 단순한 고객 응대를 넘어 데이터 조회, 보고서 작성, 고객 응대 등 실질적인 업무 혁신을 이끌고
있습니다.
이처럼 반복적인 업무를 줄이고, 실시간 사내 정보를 바탕으로 업무 효율을 높여주는 AI 챗봇은 이제 선택이 아닌 필수입니다.
디피니트 또한
‘다비스(DARVIS)'라는 제조 데이터 분석 챗봇 솔루션을 식품 제조기업에 제공하고 있습니다.
사내 ERP, MES, 그룹웨어 등 완벽히 연동되어 실시간 정보 확인은 물론 복잡한 데이터를 한 문장으로 불러올 수 있도록 돕습니다.
이미 많은 제조기업이 다비스를 통해 데이터 기반 업무의 속도와 정확성을 높이며, 실무의 패러다임을 바꾸고 있습니다.
다비스에 대해 궁금하신 분들은 아래 링크를 클릭해 사내 챗봇, 다비스 도입 사례를 확인하실 수 있습니다.
긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
