SK케미칼에는 이러한 변화를 가장 가까이에서 이끌어가는 팀이 있습니다. 바로 People & AI팀입니다. People & AI팀은 SK케미칼의 전사 AX, 즉 AI Transformation을 담당하는 조직으로, 현업의 업무 속에서 AI로 해결할 수 있는 문제를 발굴하고 이를 실제 업무혁신 과제로 연결하는 역할을 하고 있습니다.
특히 팀 이름이 ‘AI & People’이 아니라 ‘People & AI’라는 점에는 중요한 의미가 담겨 있습니다. AI 기술 자체보다 그 기술을 사용하는 사람을 먼저 생각하고, 구성원이 AI를 더 잘 활용할 수 있는 환경과 문화를 만들어가겠다는 방향성을 보여주기 때문입니다.
이번 기사에서는 SK케미칼 People & AI팀 문용준 팀장님과의 인터뷰를 통해 People & AI팀의 역할, SK케미칼의 AX 이야기, 그리고 AI·DT 직무를 꿈꾸는 취준생을 위한 조언까지 살펴보겠습니다. 🔍
SK Careers Editor 23기 김예원
안녕하세요. SK케미칼 People & AI팀에서 팀장을 맡고 있는 문용준입니다.
People & AI팀은 한마디로 말하면, 회사 안에서 AI를 가장 가까이에서 다루는 팀입니다. 여러 부서의 업무 속에서 AI로 해결하면 더 효과적인 문제를 찾아내고, 현업과 함께 AI 기반 업무혁신 과제를 추진하고 있습니다. 또한 구성원들이 직접 AI를 활용할 수 있도록 AI 역량 강화 프로그램을 운영하고, 이러한 활동이 실제 생산성 향상과 재무적 성과로 이어질 수 있도록 지원하고 있습니다.
저는 팀장으로서 전사 AX 과제의 진행 상황을 관리하고, 주요 내용을 경영진께 보고드리며, AI가 조직 전반에 확산될 수 있도록 관련 프로그램을 기획하는 역할을 맡고 있습니다.
People & AI팀은 기업문화×DT실에 속해 있습니다. 이름이 조금 독특하게 느껴질 수 있는데요. 보통은 기업문화, 즉 People 영역과 DT, 즉 Digital Transformation 영역을 별도의 조직으로 운영하는 경우가 많습니다. 하지만 SK케미칼은 이 두 영역을 하나의 실에서 함께 다루고 있습니다.
그 이유는 명확합니다. 기술만 도입한다고 회사가 바뀌는 것은 아니기 때문입니다. AI를 비롯한 새로운 기술이 실제 업무 방식의 변화로 이어지려면, 그 기술을 받아들이고 활용하는 사람과 조직문화도 함께 변화해야 합니다. 기업문화×DT실은 이러한 관점을 조직 구조 안에 담고 있는 조직이라고 볼 수 있습니다.
그 안에서 People & AI팀은 전사 AX, 즉 AI Transformation을 전담하는 팀입니다. AI가 더 이상 단순한 트렌드가 아니라 기업의 경쟁력과 직결되는 요소가 되면서, 회사 차원에서 체계적으로 AX를 추진할 전담 조직이 필요해졌습니다. 그래서 2026년에 People & AI팀이 신설되었습니다.
특히 팀 이름이 ‘AI & People’이 아니라 ‘People & AI’라는 점도 중요합니다. AI 기술보다 사람을 먼저 생각하겠다는 의미가 담겨 있습니다. 아무리 좋은 AI 기술이 있어도 구성원이 그것을 어떻게 이해하고, 업무에 어떻게 활용하느냐가 풀리지 않으면 진정한 변화로 이어지기 어렵기 때문입니다.
한 줄로 정리하면, People & AI팀은 SK케미칼 전사 AX의 컨트롤타워입니다. AX 전략 수립부터 핵심 과제 관리, AI 플랫폼 운영, 구성원 역량 강화까지 전사 AI 전환의 전 과정을 총괄하고 있습니다.
하루가 정말 다채롭습니다. 오전에는 진행 중인 AX 핵심 과제들이 잘 굴러가고 있는지 점검하고, 일정이 밀리는 곳은 없는지 담당자분들과 소통합니다. 오후에는 경영진 보고 자료를 만들거나, 현업 부서에서 들어온 "이 업무에 AI를 한번 적용해보고 싶어요" 같은 요청을 검토하는 일이 많습니다.
AX위원회, CEO Bi-weekly(격주 보고), CIO Monthly(월간 보고) 같은 경영진 보고 채널이 워낙 자주 있다 보니, 보고 자료 만드는 데 시간이 꽤 들어갑니다. 다만, 기존 방식처럼 PPT로 보고 자료 만드는 것에 들어가는 시간은 최소화하고, AI 전담 조직답게 AI 동료(Claude, MS Copilot 등)를 통해서 보고 자료를 만들면서 효율을 높이고 있습니다. 그 외에도 AI 에이전트를 직접 기획하거나 개발하고, 신규 과제 기획 미팅에 참여하는 등 하루에도 여러 번 전략과 실행 사이를 오가며 일하고 있습니다.
저희 팀은 4명인데, 크게 네 가지 영역을 나눠서 담당하고 있습니다.
• 기획·전략 — AX 마스터플랜을 계획하고, 전사의 AX OKR(Objective & Key Result)과 연계하고, 다른 회사 사례를 벤치마킹합니다.
• 플랫폼 — 사내 AI 플랫폼(Copilot, A.Biz)의 거버넌스를 관리하고, 구성원이 직접 만든 AI 에이전트를 누구나 쓸 수 있게 App Store 같은 AI Agent Market에 업로드하고 공유할 수 있게 돕습니다.
• 역량 강화 — 구성원들의 AI 활용 능력(AI Literacy)을 키우는 교육 프로그램을 기획합니다.
• PMO — 핵심 AX 과제들의 마일스톤을 점검하고, 과제 추진 과정에서 막히는 부분이 있으면 이를 해결할 수 있도록 지원하는 역할입니다.
실제 업무에서는 각자의 담당 영역이 명확히 나뉘어 있으면서도, 전사 AI 과제 수가 빠르게 늘어나고 있기 때문에 서로의 업무를 유동적으로 지원하며 움직이고 있습니다.
저는 이 질문을 받을 때마다 "팀 이름이 그냥 멋부린 이름이 아니에요"라고 꼭 말씀드립니다. AI 기술이 아무리 뛰어나도, 그 기술을 받아들이고 활용하는 사람이 바뀌지 않으면 진짜 혁신은 일어나기 어렵습니다. 그래서 저희는 AI 기술을 도입할 때 항상 사람과 조직문화를 함께 봅니다.
예를 들어 구성원들이 AI를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 AI Literacy 프로그램을 운영하고 있습니다. 또 AI Market이나 AI Fair와 같은 참여형 플랫폼을 통해 현업 구성원들이 직접 AI 과제를 발굴하고, 자신이 만든 AI 활용 사례를 공유할 수 있도록 돕고 있습니다.
결국 People과 AI는 따로 떨어진 개념이 아닙니다. 사람이 AI와 함께 일하는 방식을 바꾸는 것, 그것이 저희 팀이 바라보는 People & AI의 핵심입니다.
크게 두 가지 방향으로 접근합니다.
• 하향식(Top-down) — 경영진과 함께 "이 영역에 AI를 쓰면 가장 큰 효과가 날 것 같다" 싶은 곳을 선정해 큰 과제로 추진합니다. 저희는 이걸 'Moon-shot 과제'라고 부릅니다.
• 상향식(Bottom-up) — 현업 구성원들이 자신의 업무에서 느끼는 불편함이나 비효율을 바탕으로 AI 활용 아이디어를 제안하는 방식입니다. 예를 들어 “이 반복 업무를 AI로 줄일 수 없을까?” 또는 “이 보고서 작성을 자동화할 수 없을까?”와 같은 문제의식에서 출발합니다.
특히 상향식에서는 'AI Market' 플랫폼이 핵심 역할을 합니다. 현업 구성원이 아이디어를 올리면, 이를 해결할 수 있는 사람이나 조직과 연결해주고, 실제 결과물로 이어질 경우 보상까지 연계하는 구조입니다. 덕분에 구성원들이 자발적으로 AI 과제 발굴에 참여할 수 있는 분위기가 만들어지고 있습니다.
대표적으로 소개하고 싶은 사례는 A4A, 즉 Agent for Agent 에이전트입니다. 이름 그대로 ‘AI 에이전트를 만들기 위한 AI 에이전트’라고 이해하시면 됩니다.
예를 들어 한 구성원이 “매주 보고서를 만드는 데 4시간이 걸립니다”라고 자신의 업무 불편을 입력한다고 가정해보겠습니다. 그러면 A4A가 곧바로 답을 내는 것이 아니라, 5~8번 정도 질문을 주고받으며 업무를 구체화합니다. “보고서는 어떤 형식인가요?”, “데이터는 어디에서 가져오나요?”, “최종 결과물은 누구에게 전달되나요?”와 같은 질문을 통해 문제를 더 명확히 정의하는 것입니다.
이후 A4A는 사내 보안 규정, 시스템 정보, 기존 사례 등 관련 지식을 참고해 “이런 형태의 AI 에이전트를 만들면 좋겠습니다”라는 설계안을 제안합니다. 이후 담당자가 중간에 한 번 검토하는 HITL, 즉 Human-in-the-Loop 절차를 거치면, 에이전트 설계서가 문서 형태로 자동 생성되고 SharePoint와 Teams를 통해 공유됩니다.
이 사례의 핵심은 단순 자동화가 아닙니다. 누구나 자신의 업무 문제를 표준화된 방식으로 설명하고, AI 에이전트 제작 요청으로 연결할 수 있게 만든다는 점입니다.
현재는 업무를 세분화하고 구조화하는 앞단 기능을 중심으로 구현되어 있으며, 완성도 높은 A4A를 만들기 위해 팀에서 계속 고도화하고 있습니다. 올해 하반기에는 더 완성된 형태로 선보이는 것을 목표로 하고 있습니다.
솔직히 말씀드리면, 기술보다 사람과 문화가 훨씬 어렵습니다. 아무리 좋은 AI 도구를 만들어도, 현업에서 "혹시 내 일이 사라지는 거 아닐까?" 하는 불안이나 "지금 방식이 더 편한데…"라는 관성을 넘어서는 게 가장 큰 벽이라고 생각합니다.
그래서 저희는 강요보다 작은 성공 경험을 먼저 만드는 전략을 택하고 있습니다. Quick-win 과제를 통해 “이거 정말 도움이 되네”라는 체감을 한 번 만들면, 그 경험이 옆자리, 다른 팀, 다른 본부로 자연스럽게 확산됩니다.
AI Fair나 AI Market도 그런 확산의 통로 역할을 합니다. 구성원들이 다른 부서의 성공 사례를 보고 “나도 한번 해볼 수 있겠다”고 느끼는 순간, AI는 더 이상 멀리 있는 기술이 아니라 내 업무를 바꾸는 도구가 됩니다. 그 지점이 AX 확산의 중요한 전환점이라고 생각합니다.
저희가 생각하는 좋은 AI 활용의 기준은 일하는 방식이 실제로 바뀌었는가입니다.
단순히 업무 시간을 줄이거나 반복 작업을 자동화하는 것도 물론 중요합니다. 하지만 그것은 시작점에 가깝습니다. AI를 통해 절약한 시간을 구성원이 더 창의적이고 가치 있는 일에 사용할 수 있어야 진정한 업무혁신이라고 생각합니다.
또 하나 중요한 기준은 확산성입니다. 한 부서에서 AI를 잘 활용해 성과를 냈다면, 그 사례가 다른 부서와 본부로도 이어져야 합니다. 한 팀의 성공 사례가 다른 팀의 출발점이 되고, 다시 새로운 사례를 만들어내는 선순환이 만들어질 때 좋은 AI 활용이라고 볼 수 있습니다.
단기적으로는 현재 추진 중인 Moon-shot 과제 3건과 Quick-win 과제 5건을 잘 마무리하고, 그 성과를 구성원들이 체감할 수 있도록 만드는 것이 목표입니다.
동시에 AI 에이전트 개발 역량과 기술 거버넌스를 더 탄탄하게 다져가고자 합니다. 구성원들이 AI를 더 쉽고 안전하게 활용할 수 있으려면, 좋은 도구뿐 아니라 신뢰할 수 있는 운영 체계도 함께 필요하기 때문입니다.
조금 더 길게 보면, SK케미칼이 화학 산업 안에서 AI 활용의 모범 사례가 되었으면 합니다. 생산, 연구, 안전 등 각 본부의 특성에 맞춘 AI 혁신을 깊이 있게 추진하고, 궁극적으로는 AI를 쓰는 문화가 SK케미칼의 일하는 방식 그 자체가 되는 것이 People & AI팀의 목표입니다.
이 질문, 회사 안에서도 가장 많이 듣는 질문입니다. "AX 그거 왜 해? 뭐가 변해?"사실 저희 AX 마스터플랜도 바로 이 질문에서 출발했습니다.
SK케미칼은 그동안 원가 최적화, 공장 용도 전환, 생산능력 확대, 다품종 생산, 제품 경쟁력 강화와 같은 Operational Innovation을 통해 Copolyester 시장에서 중요한 위치까지 성장해 왔습니다. 하지만 지금은 또 다른 차원의 변화가 필요한 시점입니다. 중국 기업의 추격, 글로벌 공급 과잉, 원가와 환율 압박, 친환경 규제, 무역 정책의 변동성 등 기존 방식만으로 대응하기 어려운 변화가 동시에 나타나고 있습니다.
그래서 회사가 '27년에 도달하려는 모습을 'Sustainable Material Global Leader'로 정했고, 그곳까지 가기 위한 한 줄의 답이 바로 "비전을 실현할 실력을 갖추기 위한 AI와 함께 일하는 방식의 정착"이라고 생각합니다. 결국 AX는 "AI를 도입하자"가 아니라 "일하는 방식 자체를 다시 설계하자"는 이야기입니다.
AX의 Objective(목표)는 AI 기반 업무혁신을 통한 전사 생산성 향상과 재무적 성과 창출입니다.
• KR1 · 제조 — 공정, 품질, SHE, 즉 안전·보건·환경 영역을 AI 기반 자율 운영 체계로 전환하는 것이 핵심입니다. 공정 지능형 자율 운전, Physical Automation, SHE AI 매니저 등이 대표 과제입니다.
• KR2 · 제조 외(M·R·S) — Marketing, R&D, Support 영역에서 AI 기반 업무혁신을 추진합니다. Pricing Agent, 시장 정보 고도화, 제품 개발 기간 단축, 그린워싱 점검, LCA, Financial Agent 등이 여기에 포함됩니다.
• KR3 · 전사 거버넌스 — 구성원 모두가 안전하고 효과적으로 AI를 활용할 수 있는 기반을 만드는 것입니다. AI Agent Market, Data Platform, AI Readable 환경 구축 등이 여기에 해당합니다.
쉽게 말하면, 공장에서도, 사무실에서도, 그리고 그 둘을 연결하는 인프라에서도 AI가 일하는 방식의 일부가 되도록 만드는 것이 AX 마스터플랜의 방향입니다. 여기에 경영진 점검 체계, AX Partner 조직, 평가·교육·도구와 같은 Management Infra가 함께 뒷받침되고 있습니다.
현재는 생산과 연구개발, 즉 R&D 영역에서 AI 활용 수요가 특히 큽니다.
생산 현장에서는 품질 이상 감지나 설비 예지보전처럼 안전과 효율을 동시에 높일 수 있는 영역에서 AI의 활용 가능성이 큽니다. 예지보전은 설비가 고장 난 뒤 대응하는 것이 아니라, 고장 가능성을 미리 감지해 사전에 대응하는 기술입니다.
R&D 영역에서는 방대한 논문과 실험 데이터를 AI로 분석해 신소재 개발 속도를 높이려는 니즈가 있습니다. 이외에도 경영지원 영역에서는 반복적인 데이터 취합이나 보고서 작성 자동화에 대한 요청이 꾸준히 들어오고 있습니다.
가장 중요하게 보는 것은 현업 담당자의 주인의식입니다.
AI 과제는 People & AI팀이 대신해주는 일이 아닙니다. 현업 담당자가 “이것은 내 문제이고, 내가 바꿔보겠다”는 마음을 가지고 있어야 지속적으로 추진될 수 있습니다. 저희 팀은 그 과정에서 기술과 방법론을 얹어드리는 역할에 가깝습니다.
그래서 초기 미팅에서는 담당자가 자신의 Pain Point를 얼마나 구체적으로 설명하는지, 그리고 변화에 얼마나 열려 있는지를 중요하게 봅니다. 실제로 과제의 성패를 가르는 것은 기술보다 “함께 바꿔보자”는 의지인 경우가 많습니다.
정량적으로는 업무 처리 시간 단축, 오류율 감소, AI 과제 수 증가와 같은 지표를 봅니다. 현재 전사 AI 과제 수가 130건을 넘어섰다는 점도 AX 확산을 보여주는 중요한 신호 중 하나라고 생각합니다.
하지만 정량 지표만큼이나 중요한 것이 정성적 변화입니다. 구성원 만족도나 AI에 대한 인식 변화도 함께 보고 있습니다.
가장 의미 있는 순간은 현업에서 “이제 AI 없이는 이 업무를 하기 어렵다”는 말이 나올 때입니다. 단순히 과제 하나를 완료한 것이 아니라, 실제 업무 방식이 바뀌었다는 뜻이기 때문입니다. 저희는 그런 순간을 진짜 성공이라고 보고 있습니다.
가장 많이 듣는 말이 "어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요"입니다. AI에 관심은 있지만, 그것을 자신의 업무와 어떻게 연결해야 할지 막막해하는 경우가 많습니다.
그래서 저희는 두 가지 방향으로 지원하고 있습니다. 한쪽에서는 AI Literacy 프로그램으로 기초 활용 능력을 키우고, 다른 한쪽에서는 AI Fair나 AI Market에서 다른 분들의 성공 사례를 직접 보면서 "어, 저거 나도 따라 해볼 수 있을 것 같은데?" 하는 자극을 받게 합니다.
또 직접 AI 에이전트를 만들어 볼 수 있게 'Vibe 코딩' 지원 체계도 제작하고 있습니다. '보고 따라 하다 보면 어느새 내가 만들고 있는' 환경을 만드는 게 저희의 목표입니다.
"SK케미칼의 AI 전환을 전략부터 실행까지 책임지는, 회사에서 가장 빠르게 움직이는 팀"이라고 표현하고 싶습니다.
첫째, 회사 전체를 위에서 내려다보면서 일할 수 있다는 점입니다.. 생산, 연구, HR, 안전, 경영지원 등 거의 모든 부서와 협업하기 때문에, 회사가 어떻게 돌아가는지를 가장 빠르게 배울 수 있습니다. 신입이나 주니어 입장에서 이런 시야를 얻을 수 있는 자리는 흔치 않다고 생각합니다.
둘째, 내가 기획한 과제가 실제로 동작하고, 사람들의 일하는 방식이 진짜로 바뀌는 걸 직접 보는 보람이 있습니다. AI 분야는 변화 속도가 매우 빠르기 때문에 매일 새로운 것을 배우고 적용해야 합니다. 이 과정을 부담스럽기보다 흥미롭다고 느끼는 분이라면, 이 직무에서 큰 보람을 느낄 수 있을 것입니다.
솔직히, 일의 범위가 넓고 속도가 빠른 편입니다. 전략 기획, 실행, 보고, 현업 지원이 동시에 돌아가서 멀티태스킹이 거의 필수입니다.
또 AI라는 기술 자체가 아직 완성형이 아니다 보니, 답이 없는 문제를 스스로 설계해서 풀어가야 하는 상황이 많습니다. 이런 환경을 "재밌다"고 느끼시는 분이라면 잘 맞지만, 명확한 매뉴얼대로 움직이는 걸 선호하시는 분에게는 다소 힘들 수 있다고 생각합니다.
AI 도구를 잘 다루는 것보다, '문제를 발견하고 해결 방향을 설계하는 능력'을 먼저 키우셨으면 좋겠습니다. 저희 팀의 일은 결국 "이 문제를 AI로 어떻게 풀까?"를 기획하는 일이기 때문입니다.
기술에 대한 기본 이해도 필요하지만, 그보다 더 중요한 건 비즈니스 맥락을 읽는 눈, 다양한 사람들을 설득하는 커뮤니케이션, 프로젝트를 끝까지 책임지는 실행력이라고 생각합니다.
무엇보다 중요한 것은 변화를 즐길 수 있는 유연함입니다. AI 시대에는 기술이 계속 바뀌고, 일하는 방식도 계속 달라집니다. 그 변화 속에서 배우고 적응하는 태도야말로 가장 강력한 경쟁력이 될 수 있다고 생각합니다.
이번 인터뷰를 통해 알 수 있었던 것은, SK케미칼의 AX가 단순히 AI를 잘 쓰는 것에 그치지 않는다는 점이었습니다. People & AI팀이 만들어가고 있는 변화는 반복적인 업무를 줄이고, 구성원이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다.
그리고 그 변화가 한 부서의 사례로 끝나는 것이 아니라, SK케미칼 전체의 일하는 방식으로 자리 잡게 만드는 것. 이것이 People & AI팀이 바라보는 사람 중심의 AI 전환이었습니다. 🚀
AI와 함께 일하는 방식을 바꾸는 사람들, 그리고 그 변화를 사람 중심으로 만들어가는 팀.
지금까지 SK케미칼 People & AI팀에 대해 소개한 SK가스&케미칼 취재기자 김예원이었습니다. 감사합니다. 😊
