배달과 이동 / 차량 호출과 배달
Grab: 직원용 공통 AI 서비스
- 기업
- Grab
- 국가
- 싱가포르
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Grab의 머신러닝 플랫폼 팀은 사용자 문의에 파묻혀 있었다. Slack 채널에 질문이 몰렸고 당번 엔지니어는 같은 질문에 답하느라 시간을 썼다. 담당자는 플랫폼 문서를 읽고 답하는 챗봇을 먼저 만들어 봤다. 그런데 GPT-3.5-turbo가 한 번에 다루는 양이 8,000 토큰이라 20,000단어가 넘는 문서를 800단어 아래로 줄여야 했고 이 방식은 넓히기 어려웠다.
적용한 기술과 데이터
담당자는 방향을 바꿔 사내 전용 ChatGPT를 만들기로 했다. 공개 프레임워크 chatbot-ui를 확장하고 Google 로그인을 붙였다. 사내 모델 서빙 플랫폼 catwalk에 연결해 주말 동안 만들어 사내에 배포했다. GrabGPT는 사설 경로로 돌아 회사 데이터가 밖으로 나가지 않는다. 한 업체 모델에 묶이지 않고 OpenAI, Claude, Gemini 등의 모델을 쓴다. 모든 대화는 감사 기록으로 남아 데이터 보안과 거버넌스 팀이 확인할 수 있다.
성과
첫날 300명이 가입했고 이튿날 600명이, 첫 주에 900명이 더 들어왔다. 세 달째에는 이용자가 3,000명을 넘었고 하루 활성 이용자는 600명이었다. 글쓴이는 지금은 거의 모든 직원이 GrabGPT를 쓴다고 적었다. ChatGPT를 쓸 수 없는 지역의 직원도 같은 도구를 쓸 수 있게 됐다.
한계와 남은 과제
이용자 수는 글쓴이가 밝힌 값이다. 업무 시간 절감이나 회사 전체 생산성 변화를 보여 주는 수치는 원문에 없다.
출처
- From failure to success: The birth of GrabGPT, Grab’s internal ChatGPTengineering.grab.com, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.