AI 에이전틱 시대 준비하는 KT, 데이터 활용 체계 세운다 작성일 09-03 73 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">에이전틱 AI 생태계 고도화해 사람과 에이전트 공동 작업 목표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="fgYi3hLxXa"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="82fc63f944253438b6430444e9544a88b44467fcc4f8b1822513e2e6ff64fac0" dmcf-pid="4aGn0loMtg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이상봉 KT AX미래기술원 AX 데이터랩장(상무)은 3일 서울시 종로구 인사동 광화문 클럽806에서 에이전틱 데이터 플로우 전략을 발표하고 있다. /사진=양진원 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/moneyweek/20260903113951725kdme.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="V0cBILKp1N" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/moneyweek/20260903113951725kdme.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이상봉 KT AX미래기술원 AX 데이터랩장(상무)은 3일 서울시 종로구 인사동 광화문 클럽806에서 에이전틱 데이터 플로우 전략을 발표하고 있다. /사진=양진원 기자 </figcaption> </figure> <div contents-hash="752ccb1b4c2326e0f3a3c887322c2ec47c7dd67295e2a1ee55e6d6b448a114d6" dmcf-pid="8NHLpSgRYo" dmcf-ptype="general"> 통신사 KT가 그동안 축적한 데이터를 기반으로 AI 에이전트 사업을 고도화하는 데 속도를 낸다. 에이전트 활용에 문제가 없도록 데이터를 적용해 차별화된 서비스를 선보이겠다는 각오다. </div> <p contents-hash="b59bfa777d381a7c563574eaef32d0a60c798260b3d0ad6b6153a6caeff24ce8" dmcf-pid="6jXoUvaeHL" dmcf-ptype="general">이상봉 KT AX미래기술원 AX 데이터랩장(상무)은 3일 서울시 종로구 인사동 광화문 클럽806에서 자사의 AX 데이터 전략을 소개했다. 이 상무는 "AI 에이전트 시대가 왔다"며 "에이전트 개수가 굉장히 늘어나고 중요한 위치를 차지할 거라고 생각한다"고 운을 뗐다. "그때 기업이 가치를 만들어내기 위해서는 에이전트와 사람이 협업하는 구조가 중요하다"고 했다. </p> <p contents-hash="51b2a89659590840bf51eda8bfcc335208292e7d79e9084d3ccf704e9584755f" dmcf-pid="PAZguTNdXn" dmcf-ptype="general">최근 AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 빠르게 진화하고 있다. 에이전트 간 협력이 늘어날수록 데이터와 업무 기준을 공유하기 위한 복잡성도 함께 증가한다. 이로 인해 많은 기업들이 AI 에이전트를 도입하고도 조직 전반으로 확산하는 데 어려움을 겪고 있다.</p> <p contents-hash="034d83d44ca1fcc92be22ef9b8674a8c761beaeaecf35a53ceee532704b77d5f" dmcf-pid="Qc5a7yjJYi" dmcf-ptype="general">KT는 이런 흐름 속에서 에이전트들이 기업 데이터를 정확하게 이해하고 협력할 수 있는 기반이 필요할 것으로 보고 데이터 활용 체계인 '에이전틱 데이터 플로우를 구축했다.</p> <p contents-hash="34d40fad9d21569a18a8b6f6f3d923b163d1e3e375d212b7d49c4d5a51e90429" dmcf-pid="xk1NzWAi5J" dmcf-ptype="general">이 상무는 "같은 문화를 공유하는 사람들끼리는 간단한 정보로도 서로 협력할 수 있다"며 "에이전트는 협력 주제가 다르다. 정의가 다르면 잘못 계산하게 되고 맥락이 없으면 그럴 듯하게 지연되는 경우도 종종 생긴다"고 말했다. 그는 "KT는 추진 사업이 많아 업무 맥락도 다양하다"며 "협동이 이루어져야 KT라는 회사가 통신 업무를 잘 수행할 수 있다"고 전했다. </p> <p contents-hash="7cbf4e16c91a3d590afb688ecadb8e9a0c3027d8326a8adbc0120dc1938ebefb" dmcf-pid="yoWJFCnQ5d" dmcf-ptype="general">이를 위해 KT는 가입, 이용, 상품, 마케팅 등 전사 데이터를 표준화·통합한 공통 데이터 자산 'K Feature Map'을 구축해 이러한 문제를 해결하고 있다. K Feature Map은 고객 프로파일, 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산을 제공한다. 품질 검증과 버전·권한 관리 체계를 적용해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 안정적으로 활용할 수 있도록 지원한다</p> <p contents-hash="11ccce1e457b890271f11c67963248798c029648e5c36fc4f41270afab5e0293" dmcf-pid="WgYi3hLxGe" dmcf-ptype="general">해당 데이터가 무엇이며 어떤 데이터와 연결되고 업무에 활용 가능한 정보인지까지 이해하는 것도 중요하다. 대부분 기업에서는 이러한 정보가 여러 시스템과 문서에 흩어져 있어 AI가 정확하게 판단하기 어렵다. KT는 데이터 거버넌스 플랫폼 'K Meta'를 통해 이러한 문제를 해결하고 AI 에이전트가 기업 데이터를 사람 수준으로 이해하고 활용할 수 있는 환경을 구축했다. </p> <p contents-hash="fbb6705ba3a4fb986c5b7fed08e1ccdf09a367995ac03c7a1b4094bc7ba2ef16" dmcf-pid="YaGn0loMGR" dmcf-ptype="general">K Meta는 데이터의 명칭·정의·형식을 표준화하고 데이터 목록과 위치, 데이터 간 관계를 체계적으로 관리하며 개인정보·기밀정보의 보안 등급과 활용 권한을 함께 제공하는 KT의 데이터 거버넌스 플랫폼이다. </p> <p contents-hash="45e570552136ae44842b04c01aa11fc4930fb1a373d79d8e7d46ce5c479272db" dmcf-pid="GNHLpSgRtM" dmcf-ptype="general">실제 업무 수행을 위해서는 데이터뿐만 아니라 기업의 업무 규칙과 정책, 용어, 프로세스에 대한 이해 역시 필요하다. 이러한 정보는 대부분 문서 형태로 흩어져 있어 AI 에이전트가 바로 활용하기 어렵다.</p> <p contents-hash="1e84ec003e714331a598870d327da0797c7a201cc36ef1f5bdf3f8f3ecdf3fa3" dmcf-pid="HjXoUvaeYx" dmcf-ptype="general">이를 해결하기 위해 시멘틱 레이어(AI가 기업 데이터 등을 공통 의미 체계로 연결해 업무 맥락을 일관되게 이해하고 활용하는 구조)인 'KT 온톨로지'를 구축하고 있다. KT 온톨로지는 사내 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 노하우 등 다양한 지식을 공통 의미 체계로 구조화해 AI 에이전트가 기업의 업무 맥락을 이해하고 일관된 판단과 실행을 수행할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="0b138b44546a07eccef4f573b32e920da160c1ebcee8c670b37a6f21c08231fe" dmcf-pid="XAZguTNdtQ" dmcf-ptype="general">AI 에이전트가 실제 업무에 활용되기 위해서는 성능뿐만 아니라 신뢰성과 운영 안정성 확보가 필수적이다. KT는 AI 모델과 Agent의 품질을 지속해서 검증·개선하기 위한 AI 품질 평가 체계 'K Evaluation'을 운영하고 있다. K Evaluation은 오픈 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 자체 벤치마크를 구축해 AI 모델부터 에이전트까지 종합적인 품질 평가를 수행한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 에이전트 운영 환경을 지원할 수 있다.</p> <p contents-hash="7be61bdbc79607297c5a66557a777d0361609b7807df29c2dae5ab62ff57db83" dmcf-pid="Zc5a7yjJ1P" dmcf-ptype="general">이 상무는 "개선이 제대로 안 되는 문제들을 해결하기 위한 KT의 데이터 플로우 시스템을 계속 축소하고 개발하고 있다"며 "재무 에이전트 또는 세일즈 에이전트 등과 같은 기술들이 확대 적용될 예정"이라고 말했다. </p> <p contents-hash="30ebbb7efc10b49bc35d034eab087d8c899213b32619f3d5fd12668a16d1dac9" dmcf-pid="5k1NzWAiH6" dmcf-ptype="general">양진원 기자 newsmans12@sidae.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동행미디어 시대 & sidae.com, 무단 전재 및 재배포 금지</p> 관련자료 이전 네이버, 국내 보안 특화 AI 모델 만든다…정부 사업 최종 선정(종합2보) 09-03 다음 “아태 젠지세대 절반, 매일 AI 사용…3명 중 1명은 친구처럼 대화” 09-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
