Novo Nordisk 사례: 전사 AI를 늘릴수록 먼저 정해야 할 경계

전사 AI 도입은 보통 두 극단 사이에서 흔들립니다. 일부 전문가만 쓸 수 있게 막으면 현장 문제를 놓치고, 모든 팀이 각자 도구를 만들게 두면 데이터·비용·책임이 흩어집니다. 좋은 출발점은 ‘어떤 AI를 만들 것인가’보다 ‘어디까지는 팀이 안전하게 시험하고 공유할 수 있는가’를 먼저 합의하는 일입니다.

AWS의 Novo Nordisk 사례는 이 경계를 비규제 업무부터 잡았습니다. 사례에 따르면 회사는 직원이 특정 업무용 챗봇을 만들고 공유할 수 있는 셀프서비스 환경을 마련했고, 2만 5천 명 이상이 2,500개 이상의 사용 사례용 챗봇을 만들었습니다. 이 수치는 AWS/Novo Nordisk가 공개한 값이며, 다른 조직의 확산 성과를 보장하지 않습니다.

사례의 핵심은 ‘많은 챗봇’이 아니라 실험 가능한 영역입니다

Novo Nordisk는 무엇이 성공할지 중앙에서 예측하기 어렵다는 문제를 언급합니다. 그래서 비규제 프로세스에서 직원이 모델을 사용해 업무용 챗봇을 만들고, 보안·규정·확장성을 갖춘 환경 안에서 시험하도록 했습니다. 문서 초안의 형식 오류를 고치거나, 등록된 문서에서 정보를 찾는 방식처럼 결과를 사람이 검토할 수 있는 업무가 예시로 제시됩니다.

이 접근을 한국 조직에 옮기면, ‘전사 AI 사용’을 한 덩어리로 보지 않아도 됩니다. 내부 검색·요약·형식 검토·초안처럼 외부 행동이 없는 영역과, 고객 발송·가격 변경·규제 해석처럼 별도 승인이 필요한 영역을 분리하면 됩니다. 후자를 막는 것이 목적이 아니라, 전자에서 실제 업무 기준을 먼저 배우는 것이 목적입니다.

팀이 만든 AI 한 개에 붙일 운영 카드

공유는 링크를 보내는 일로 끝나지 않습니다. 누가 결과 품질을 고치고, 어떤 자료가 바뀌면 답도 바꿔야 하는지, 사용자가 위험한 요청을 했을 때 어디로 이관되는지까지 함께 남겨야 합니다. 그래야 재사용이 늘어도 책임이 사라지지 않습니다.

첫 달에는 비규제·비실행 업무만 고르세요

첫 대상은 회의록에서 결정 사항을 찾는 일, 제안서 자료의 형식을 맞추는 일, 내부 규정에서 답을 찾되 원문을 함께 보여 주는 일처럼 사람이 결과를 비교하기 쉬운 업무가 좋습니다. 고객에게 직접 보내거나 금액·권한을 바꾸는 행동은 아직 범위 밖으로 둡니다.

후보를 모을 때는 팀마다 한 개씩만 제출하도록 하세요. 너무 많은 아이디어를 평가하는 대신, 한 업무의 입력·결과·예외·검수자를 짧게 적습니다. 어떤 일이 첫 실험에 적합한지 정리하려면 AX 자가진단에서 반복성·위험도·검수 가능성을 나눠 볼 수 있습니다.

안전한 실험 카드 양식

업무 이름과 사용자:
허용된 입력 자료 / 제외 자료:
AI가 낼 결과 형식:
AI가 하지 않을 행동:
근거 부족·민감 요청의 보류 문구:
업무 소유자 / 자료 갱신자 / 검수자:
공유 대상과 사용 기간:
계속·수정·폐기를 판단할 대표 사례:

이 카드를 기준으로 일주일에 한 번씩 실제 사용을 봅니다. 사용 횟수만 세지 말고, 결과가 실제 문서나 의사결정에 쓰였는지, 어떤 수정이 반복됐는지, 위험한 요청을 잘 멈췄는지 기록합니다. 성공한 챗봇을 복제하기 전에 이 기록이 있어야 같은 문제를 다른 팀에서 줄일 수 있습니다.

전사 확산은 비용보다 운영 신호를 먼저 봅니다

Novo Nordisk 사례는 비용을 최소화하면서 빠른 실험을 지원하려 했다고 설명합니다. 하지만 내부 팀이 먼저 볼 지표는 월 비용 하나가 아닙니다. 업무 완료 수, 담당자의 수정 사유, 재사용 팀 수, 보류·차단된 요청, 소유자 없는 도구 수를 함께 보세요. 사용이 많아도 소유자가 없거나 근거가 낡았다면 확산이 아니라 운영 부채가 될 수 있습니다.

조직의 실제 자료·업무·보안 조건에 맞춰 첫 범위를 정하려면 AX 컨설팅에서 파일럿 카드와 검수 흐름을 함께 설계할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

전사 AI 플랫폼의 첫 범위는 어떻게 정하나요? 외부 실행이나 규제 판단이 없는 반복 업무부터 시작하세요. 내부 문서 검색, 형식 검토, 회의 자료 초안이 좋은 후보입니다.

직원이 만든 AI를 공유해도 되나요? 소유자, 허용 자료, 사용자, 검토 주기와 폐기 조건을 함께 등록할 때만 공유하는 편이 좋습니다.

출처: AWS, “Novo Nordisk Scales to 2,500+ Use Cases with Secure Generative AI Using Amazon Bedrock”를 2026년 9월 22일 확인했습니다. 페이지에 게시일은 표시되지 않았습니다. 사용자·사용 사례 수와 운영 설명은 AWS/Novo Nordisk 공개 사례를 요약한 것이며, 운영 카드와 파일럿 방식은 LeanX의 제안입니다.