최고디지털·정보책임자(CDIO) 프라가티 마투르는 석유·가스 생산 기업이 AI의 잠재력에서 실제 성과로 나아가는 과정을 설명했다.
복잡한 운영과 전 세계적 영향력이 특징인 전통 산업에서 글로벌 석유·가스 기업인 코노코필립스(ConocoPhillips)는 AI의 힘으로 에너지 생산 방식을 새롭게 정의하고 있다. 휴스턴에 본사를 둔 이 회사는 CDIO 프라가티 마투르의 리더십 아래, 효율성·안전·지속가능성과 같은 핵심 가치를 중심으로 한 전략적이고 가치 지향적인 AI 접근 방식을 채택했다. 예측 정비와 수요 예측부터 인공지능 기반 인공 가스 리프트 최적화와 같은 혁신적 활용까지, 코노코필립스는 자사의 비전과 일치하는 구체적이고 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고 있다.
Q: 코노코필립스는 AI를 전체 사업 전략에 어떻게 통합하고 있나?
A: 업스트림 비즈니스를 영위하는 코노코필립스의 모든 활동은 시장 수요를 충족하기 위한 에너지 생산에 맞춰져 있다. 이에 따라 전략의 핵심은 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 개선하는 데 있다. 또한 주주 환원과 회사의 ESG 목표를 중요하게 여기며, 스코프 1과 스코프 2 배출 감축에도 힘쓰고 있다. AI를 포함한 어떤 기술에 대한 투자든 이러한 비즈니스 가치와 반드시 연결된다.
코노코필립스는 몇 년 전부터 전체 디지털 전략과 보조를 맞추며 AI 전략을 개발해왔다. 이미 여러 해 전부터 AI를 활용해왔지만, 이제는 경쟁력 차별화를 새롭게 구상할 만큼 성숙 단계에 도달했다. 과거에는 불가능했던 성과를 지금은 실제로 확인하고 있다.
Q: 효율, 비용, 안전 측면에서 AI가 실제로 어떤 성과를 내고 있나?
A: 첫 번째는 예측 정비다. 이는 고장이 발생하기 전에 미리 파악해 조치할 수 있도록 해준다. 코노코필립스는 드릴 모터의 고장을 예측하는 완전한 AI 모델을 구축해 시추 작업의 효율성을 크게 높였다.
두 번째는 수요 예측이다. AI 모델을 활용해 과거 데이터를 분석하고 시장 트렌드를 전망한다. 특히 가스 수요 예측의 경우, 영국과 EU 간 가스 연결망 흐름을 포함해 천연가스의 공급과 수요를 더 정확하게 예측할 수 있게 됐다.
하지만 가장 놀라운 효과는 인공 가스 리프트 최적화 솔루션에서 나왔다. 가스를 주입해 원유를 지상으로 끌어올리는 가스 리프트는 에너지 업계에서 새로운 개념은 아니며, 코노코필립스는 이미 수천 개 유정에서 이를 적용해 하루 약 50만 배럴을 생산해왔다. 이는 회사의 핵심 사업 중 하나다.
과거에는 현장 기술자와 엔지니어가 한 번에 한 개의 유정만 측정·조정할 수 있었고, 한 엔지니어가 수백 개 유정을 담당하다 보니 하루에 열두 개 정도만 처리할 수 있었다. 그러나 기존에 구축된 유정의 디지털 계측 데이터를 활용해 AI를 물리학 기반 계산 모델로 적용하면서, 이제는 모든 유정을 매일 평가할 수 있게 됐다. 그 결과 조정 빈도가 높아지고 더 많은 탄화수소를 지상으로 끌어올리며 전체 유동 과정도 빨라졌다. 원자재 비즈니스에서 ‘시간=돈’인 만큼, 이 AI 가스 리프트 솔루션은 상당한 비즈니스 효과를 가져왔다.
Q: 가스 리프트 솔루션을 추진할 때 어떤 기준을 적용했나?
A: 우리 팀은 활용 사례 분석 모델을 개발했고, 그 결과 인공 가스 리프트 솔루션이 도출됐다. 현재는 이 모델을 매장량 예측 같은 다른 영역에도 적용하고 있다.
이 모델의 핵심 요소는 세 가지다. 첫째, 회사의 핵심 목표에서 가치를 찾는 것이다. 제안된 솔루션이 생산성, 효율성, 안전성을 높일 수 있는지를 검토한다. 둘째, 솔루션 개발을 위한 파트너십 구축이다. 엔지니어링 기업으로서 우리는 전통적으로 모든 것을 자체적으로 개발해왔기 때문에 쉽지 않은 과제다. 셋째는 우선순위 설정이다. 올바른 파트너는 우리만큼 성과에 투자하며, 우선순위를 정하는 데 실질적으로 도움을 준다.
Q: 팀 운영에 대해 이야기해보자. 기술 조직을 활용 사례 발굴 엔진으로 어떻게 재편했나?
A: 코노코필립스는 글로벌 매트릭스 구조 속에서 제품팀 중심으로 운영되고 있다. 제품 오너는 보통 IT 부서 인력이 아니라 저류층 엔지니어와 같은 비즈니스 운영 전문가다. 내 팀은 제품팀에 합류해 비즈니스가 무엇을 필요로 하는지 파악하고, 어떤 기술이 효율성을 높일 수 있는지 조언한 뒤 실행에 옮긴다. 우리의 역할은 예를 들어, 생성형 AI 같은 기술이 비즈니스 니즈와 연결될 수 있는 기회를 식별하는 것이다. 제품팀은 파트너십과 긴밀한 협업을 촉진하는 구조로 짜여 있다.
각 제품팀은 다양한 전문성을 모아 글로벌 시장 환경을 분석하고, 요구사항을 도출하며, 사업 타당성을 제시한다. 이는 실리콘밸리 벤처캐피털 모델과 유사해, 활용 사례의 가치에 따라 아이디어가 투자받을지 여부가 결정된다.
Q: 팀에 대해 이야기해보자. 기술 조직을 활용 사례 발굴 엔진으로 어떻게 재편했나?
A: 코노코필립스는 글로벌 매트릭스 구조 속에서 제품팀 단위로 운영된다. 제품 오너는 IT 인력이 아니라 저류층 엔지니어 같은 비즈니스 운영 분야의 전문가다. 내 팀은 제품팀에 합류해 비즈니스가 필요로 하는 것을 배우고, 기술이 어디서 어떻게 효율성을 발휘할 수 있는지 조언하며, 이후 실행을 담당한다. 우리의 역할은 예를 들어, 비즈니스 요구와 연결되는 생성형 AI 기회를 식별하는 것이다. 제품팀은 파트너십과 긴밀한 협업을 촉진할 수 있도록 구성돼 있다.
우리는 서로 다른 전문성을 가진 인력을 제품팀에 모아 글로벌 환경을 분석하고, 요구사항을 도출하며, 사업 타당성을 제시하도록 한다. 이는 실리콘밸리 벤처캐피털 모델과 유사해, 활용 사례의 가치에 따라 아이디어가 투자 여부를 결정받는다.
Q: 이사회가 이 같은 역량에 관심을 갖도록 어떻게 설득했나?
A: 코노코필립스는 기술에 밝은 이사회를 두고 있으며, 하이테크 기업을 설립한 경험을 가진 인사도 포함돼 있다. 그럼에도 불구하고 우리는 AI 기초 교육부터 시작해야 했다. 왜 이사들이 AI에 관심을 가져야 하는지, 그리고 그것이 우리 비즈니스에 어떤 가치를 더할 수 있는지를 설명했다. 이후 이사회는 심화 1대1 세션을 요청했고, 실리콘밸리를 직접 방문해 더 배우자고 제안했다. 그곳에서 우리 팀은 100개의 AI 기업을 검토해 25개를 선정했고, 이틀 동안 그들의 제품이 어떻게 우리의 과제를 해결하고 비즈니스를 발전시킬 수 있는지 배웠다.
우리가 모든 벤더에게 던진 질문은 ‘AI로 가능한 것은 무엇인가?’, ‘AI가 무엇을 가능하게 하는가?’, ‘시장 출시 속도에 어떤 영향을 줄 수 있는가?’였다. 이들 기업은 비교적 작은 규모였지만, 혁신 속도는 매우 빨랐다.
또한 우리는 이사회를 위해 기술 쇼케이스를 열어 다양한 디지털 솔루션을 공유했다. 이사회는 이를 매우 흥미롭게 여겼고, 새로운 솔루션을 주제로 다시 열어달라고 요청했다. 이를 통해 디지털 기술의 전략적 적용이 경쟁 우위를 확보하고 시장에서 앞서가는 데 어떻게 기여할 수 있는지 더 깊이 이해하게 됐다.
Q: AI 도입에서 스토리텔링이 중요한 역량으로 꼽히고 있다. 이사회에 전달한 이야기는 무엇이었나?
A: 첫 번째 활용 사례로 ‘예측 감산 곡선’을 소개했다. 이는 과거 유정 데이터를 활용해 공급을 전망하는 방식이다. 우리는 이를 수년간 해왔지만, 정확도는 높지 않았다. 과거에는 그저 예측하고 결과를 기다렸을 뿐이다. 그러나 새 AI 솔루션을 적용한 후에는 예측 정밀도가 크게 향상됐고, 비용 절감 효과도 상당했다.
이사회에는 먼저 재무적 효과를 보여줬고, 이후 그들이 ‘어떻게 가능했는가’를 묻자 AI 활용 사례임을 설명했다. AI 자체의 정의를 장황하게 설명하기보다, 실제 비즈니스 문제를 어떻게 해결했는지 보여주는 방식을 택했다. 우리의 접근법은 미묘하지만 의도적인 것이었다.
Q: CIO 역할은 계속 진화하고 있다. 앞으로 이 자리에 앉게 될 사람에게 어떤 조언을 주고 싶은가?
A: 내 경력 초기에 한 멘토는 “기술자는 정치, 논픽션, 소설을 포함해 폭넓게 읽어야 한다”고 조언했다. 많이 읽고 사고 방식을 바꿀 수 있어야 한다는 뜻이다. 이런 다르게 사고하는 능력은 내가 시니어 팀에서 찾는 자질 중 하나다. 즉, 학습, 호기심, 전략적 사고, 그리고 무엇보다 비즈니스를 이해하려는 의지다. 재무 담당자라면 현장 운영자와 하루를 함께하고, 운영자라면 재무 담당자와 시간을 보내야 한다.
내가 코노코필립스에 합류했을 때도 현장에서 사람들과 시간을 보내며 사업을 처음부터 끝까지 이해하려 했다. 현재 비즈니스 구조를 모른 채로는 AI로 비즈니스를 재설계할 수 없다. 호기심, 비즈니스에 대한 깊은 이해, 그리고 혁신에 대한 열정을 갖는다면, 탁월한 가치를 열어낼 수 있다.
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