안녕하세요. AI Labs 입니다.
여러분은 혹시 'MoAI'라는 이름을 들어보셨나요?
2025년 현재, 기업들은 생성형 AI 도입에 박차를 가하고 있지만, 대기업의 복잡한 구조와 민감한 데이터를 다루는 특성상 성공적인 안착이 쉽지만은 않습니다.
하지만 현대모비스는 자체 개발한 온프레미스 생성형 AI 플랫폼 'MoAI(Mobis one AI)'를 성공적으로 도입하며 업계의 주목을 받고 있습니다.
오늘은 현대모비스가 어떻게 사내 생성형 AI를 성공적으로 구축하고 활용하고 있는지 그 비결을 저와 함께 깊이 파고들어 보시죠!
💡 1. MoAI, 무엇이며 왜 도입했을까요? (도입 전략 및 개발 배경)
현대모비스가 MoAI를 도입한 배경에는 현재 대기업들이 마주하고 있는 몇 가지 중요한 AI 도입 트렌드와 제조업 특유의 요구사항이 있었습니다.
대기업 AI 도입 트렌드, MoAI에 스며들다
- 데이터 주권 및 보안 강화: 외부 SaaS 형태의 AI 서비스는 민감한 기업 정보 유출의 위험이 있습니다. 현대모비스는 이러한 우려를 해소하기 위해 온프레미스(On-premise) 또는 VPC(Virtual Private Cloud) 기반의 자체 구축을 선택하여 데이터의 주권을 확보하고 보안을 최우선으로 고려했습니다.
- 내부 데이터 활용 극대화: 기업 내부에는 CAD 설계도, 특허 보고서, 품질 클레임 등 방대한 비정형, 전문 데이터가 존재합니다. MoAI는 이러한 내부 데이터를 즉시 학습하고 활용하여 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
- 비용 효율성 제고: 대규모 외부 API 사용에 따르는 막대한 비용을 절감하고, 전용 환경에 최적화된 운영을 통해 장기적인 관점에서 비용 효율성을 높였습니다.
‘MoAI’의 탄생 배경과 개발 타임라인
특히 제조업의 경우, R&D 설계 문서나 수만 건에 달하는 특허 및 품질 클레임 데이터처럼 극도로 기밀을 요하는 내부 정보가 많습니다. 현대모비스는 이러한 정보를 안전하게 활용하여 업무 효율성을 극대화하고 보안을 강화하려는 전략적 목표 아래 MoAI 개발에 착수했습니다.
개발 타임라인을 살펴보면, 2024년 초에 내부 모델 기획, 데이터 수집, 파일럿 개발을 시작하여, 2024년 하반기에는 시범 서비스를 운영하며 부문별 PoC(Proof of Concept) 검증을 마쳤습니다.
그리고 마침내 2025년 10월, 공식 플랫폼을 오픈하고 7개 핵심 부문에 순차적으로 도입하며 성공적인 첫발을 내디뎠습니다. 이 과정에서 현대오토에버 등 그룹사와의 긴밀한 협력을 통해 클라우드 인프라 및 보안·API 연동 모듈을 공동 개발하며 시너지를 창출했습니다.
⚙️ 2. MoAI의 핵심: 기술 아키텍처 및 주요 기능
MoAI가 이처럼 복잡한 대기업 환경에서 성공적으로 작동할 수 있었던 비결은 바로 강력한 기술 아키텍처와 차별화된 기능에 있습니다.
MoAI의 기반 기술
현대모비스는 공개된 자료에서 구체적인 LLM(Large Language Model) 베이스 모델 명시는 없지만, 자체 개발 모델에 R&D 리포지토리, 특허 및 ISO 문서, 사내 매뉴얼 등 고가치 내부 데이터를 특화하여 파인튜닝했습니다.
이는 MoAI가 현대모비스의 업무 환경에 최적화된 결과물을 내놓을 수 있는 핵심적인 이유입니다. 또한, CVPR(컴퓨터 비전 및 패턴 인식 국제 학술대회), ICCV(컴퓨터 비전 국제 학술대회) 등 권위 있는 학술대회에 우수 논문을 채택시키며 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 성능을 검증받기도 했습니다.
강력한 보안 아키텍처
대기업에게 보안은 선택이 아닌 필수입니다. MoAI는 다음의 방식으로 최고 수준의 보안을 유지합니다.
- 온프레미스 및 VPC 배포: 외부 인터넷과 단절된 내부망에 배포하여 내부 시스템의 안전성을 확보합니다.
- 데이터 익명화 및 비식별화: 학습에 사용되는 사내 로그나 클레임 데이터는 익명 처리 과정을 거쳐 민감 정보 유출 위험을 원천 차단합니다.
- 접근 제어 강화: IAM(Identity and Access Management) 기반의 세분화된 권한 관리를 통해 민감 자료에 대한 접근을 최소화합니다.
MoAI의 주요 기능
MoAI는 단순한 챗봇을 넘어 다양한 업무 생산성 향상 기능을 제공합니다.
- 문서 요약 및 검색: 방대한 사내 매뉴얼, 설계도, 품질 리포트 등을 통합 검색하고 자연어 기반으로 핵심 내용을 요약해줍니다.
- 분석 리포트 생성: 원자재 가격, 경제 동향 등 다양한 데이터를 분석하고 시각화된 보고서 초안을 자동으로 작성합니다.
- 코드 생성 및 검토: 내부 소프트웨어 개발 시 필요한 코드 스니펫을 자동으로 생성하고, 기존 코드의 정적 분석을 통해 리팩토링을 제안합니다.
- 이미지 생성 및 명세: 제품 설계 초기 구상 단계에서 필요한 시각화 스케치를 생성하여 아이디어를 구체화하는 데 도움을 줍니다.
- 챗봇 인터페이스: 전사 시스템과 연동되어 직원들의 질문에 대화형으로 응답하며 업무 프로세스를 지원합니다.
📈 3. 실제 효과: 부문별 핵심 활용 사례 및 성과
MoAI는 현대모비스의 여러 핵심 부문에서 이미 눈에 띄는 성과를 보여주고 있습니다. 각 부문별로 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다.
| 부문 | 활용 사례 (As-is vs. To-be) | 자동화·생산성 향상 성과 |
|---|---|---|
| R&D |
|
|
| 품질 |
|
|
| 영업/마케팅 |
|
|
| 경영지원/HR |
|
|
🤝 4. 성공적 도입을 위한 변화 관리 전략
아무리 뛰어난 기술이라도 직원들이 사용하지 않으면 무용지물입니다. 현대모비스는 MoAI의 성공적인 전사 도입을 위해 체계적인 변화 관리 전략을 병행했습니다.
직관적인 UI/UX 전략
MoAI는 복잡한 기능들을 업무 시스템과 연동된 단일 웹·모바일 인터페이스로 제공하여 사용 편의성을 극대화했습니다. 특히, 프롬프트 템플릿을 사전에 탑재하여 AI 활용이 낯선 비숙련자도 즉시 MoAI의 기능을 활용할 수 있도록 배려했습니다.
체계적인 교육 및 확산 프로그램
- 정기 워크숍: 각 부문별 특성에 맞는 프롬프트 엔지니어링 실습 교육을 정기적으로 실시했습니다.
- MoAI 챔피언 프로그램: 사내에서 '슈퍼유저'를 양성하고 이들을 중심으로 사내 커뮤니티를 운영하여 자발적인 확산을 유도했습니다.
- 피드백 루프: 사용자들의 실시간 피드백을 적극적으로 수렴하여 사용성을 개선하고 신규 기능을 빠르게 반영했습니다.
직원들의 저항 관리
AI 도입 시 가장 큰 걸림돌 중 하나는 직원들의 막연한 불안감입니다. 현대모비스는 이러한 저항을 관리하기 위해 다음과 같은 노력을 기울였습니다.
- ‘내 일 보장’ 캠페인: AI는 사람의 일을 대체하는 것이 아니라 '보조 도구'로서 업무 부담을 줄여주고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는다는 메시지를 지속적으로 전달했습니다.
- 성공 사례 공유: 초기 PoC 결과를 전사 e뉴스레터에 연속적으로 소개하며 MoAI의 긍정적인 효과를 전파했습니다.
- 경영진 메시지: 최고 의사결정층이 직접 AI 활용 문화 조성에 대한 강력한 지지와 공감대를 형성하는 메시지를 꾸준히 전달했습니다.
- • 보안 최우선 온프레미스 AI: 민감 데이터 보호를 위해 자체 구축 및 내부 데이터 활용.
- • 업무 효율 극대화: R&D, 품질, 영업 등 7개 핵심 부문에서 생산성 및 정확도 향상.
- • 체계적인 변화 관리: 쉬운 UI/UX, 교육, 챔피언 프로그램으로 전사적 확산 성공.
- • 경영진의 강력한 지원: AI를 '보조 도구'로 정의하며 직원 불안감 해소 및 문화 조성.
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1: 현대모비스 MoAI는 어떤 기술을 기반으로 개발되었나요?
A1: MoAI는 구체적인 외부 LLM 모델 명시 없이 현대모비스가 자체 개발한 모델을 기반으로 합니다. 특히 R&D 리포지토리, 특허, ISO 문서, 사내 매뉴얼 등 기업 내부의 고가치 데이터를 활용하여 특화된 파인튜닝을 거쳤습니다. 이를 통해 현대모비스의 업무 환경에 최적화된 결과물을 제공하며, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야에서도 학술적으로 성능을 검증받았습니다.
Q2: MoAI 도입으로 현대모비스는 어떤 성과를 기대하나요?
A2: 현대모비스는 MoAI 도입을 통해 여러 방면에서 긍정적인 성과를 기대하고 있습니다. 가장 큰 목표는 업무 효율성 극대화 및 보안 강화입니다. R&D 부문에서는 특허 분석 시간 80% 단축, 품질 부문에서는 원인 분석 시간 단축, 영업/마케팅에서는 제안서 작성 시간 50% 감축 등을 달성하며 전사적으로 업무 생산성을 크게 향상시킬 것으로 예상하고 있습니다. 민감한 내부 데이터를 안전하게 활용하면서 혁신을 이루는 것이 핵심입니다.
Q3: 사내 생성형 AI 도입 시 가장 중요한 고려사항은 무엇인가요?
A3: 현대모비스 MoAI 사례를 보면, 데이터 주권 및 보안 확보, 내부 데이터에 특화된 모델 학습, 그리고 체계적인 변화 관리 전략이 가장 중요하다고 볼 수 있습니다. 온프레미스 방식으로 보안을 강화하고, 기업 특유의 데이터를 활용하여 AI의 정확성과 유용성을 높이는 것이 필수적입니다. 또한, 직원 교육, UI/UX 개선, 그리고 'AI는 보조 도구'라는 명확한 메시지를 통해 직원들의 저항을 줄이고 AI 활용 문화를 조성하는 것이 성공의 핵심입니다.
🚀 5. 결론: 성공 요인 분석 및 미래 전망
MoAI 성공의 핵심 요인(KSF)
현대모비스 MoAI의 성공은 단순히 최신 기술을 도입했다는 것을 넘어, 여러 핵심 요소들이 유기적으로 결합되었기 때문입니다.
- 1. 전략적 요인: 강력한 경영진의 지원 아래 '데이터 주권·보안 확보'라는 명확한 목표를 설정했습니다.
- 2. 기술적 요인: 내부 특화 데이터(특허·품질·설계)를 활용한 모델 파인튜닝으로 현대모비스에 최적화된 AI를 구축했습니다.
- 3. 운영적 요인: R&D, 품질 등 가치 사슬별 핵심 고충(Pain Point)에 AI를 적용하여 조기에 가시적인 성과를 확보했습니다.
- 4. 문화적 요인: 전사적 교육, UI/UX 개선을 통한 변화 관리 병행으로 직원들의 AI 수용도를 높였습니다.
미래 전망 및 전략적 시사점
현대모비스는 MoAI의 성공을 발판 삼아 다음과 같은 고도화 계획을 추진하고 있습니다.
- 고도화 계획: 멀티모달(음성·비전) 기능 추가, 예측 유지보수 및 생산 최적화 기능 통합, 그리고 법무·재무 등 그룹사 전 영역으로 확대 적용을 목표하고 있습니다.
현대모비스의 ‘MoAI’ 사례는 다른 제조업 대기업들에게도 중요한 교훈을 제시합니다. 외부 의존을 줄이고 내부 데이터 주도 학습에 집중하며, 부문별 특화 PoC를 거쳐 전사 확산 전략을 병행해야 합니다.
무엇보다 변화 관리와 AI 활용 문화 확산에 동등한 투자를 아끼지 않아야만 사내 생성형 AI 도입이 성공할 수 있음을 입증한 사례라고 할 수 있습니다. 현대모비스의 끊임없는 혁신에 박수를 보냅니다!
참고 자료:[1] ETNEWS, 현대모비스, 생성형 AI 'MoAI' 2025년 정식 오픈…업무 혁신 가속화, 2025.10.21,[2] 매일경제, 현대모비스, 온프레미스 AI 'MoAI'로 전사 업무 효율 높인다, 2025.10.21
0 댓글