AI가 업무 이해·판단·실행까지…KT, '에이전틱 데이터 플로우' 개발 작성일 09-03 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"데이터 찾고 의미 파악해 사내규정 따라 업무수행…결과까지 스스로 검증"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8cjOUtsAo6"> <p contents-hash="d20a4d99397f995e1d13fc524240df3b52341d96345d4c5b21962c0036fa759f" dmcf-pid="6kAIuFOco8" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=박수형 기자)<span>AI가 고객 데이터를 찾아 분석하고 회사의 업무 규정에 맞춰 판단한 뒤 실제 업무까지 처리한다. 업무 과정에서 문제가 생기면 어느 단계에서 오류가 발생했는지 찾아 다시 개선한다.</span></p> <p contents-hash="03cf619c95e285d605f90b26ab5459707921718a6604c942601e62ee032011b4" dmcf-pid="PEcC73IkA4" dmcf-ptype="general">KT는 AI 에이전트에 회사의 데이터와 업무 노하우를 연결해 실제 업무를 맡길 수 있는 전사 데이터 활용 체계를 구축했다고 3일 밝혔다. AI가 질문에 답하거나 정보를 찾아주는 수준을 넘어 기업의 업무 맥락을 이해하고 판단과 실행까지 맡도록 하는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="0a77527c0fdafa827de7a3f2c1b31d53ade91570a00383d7c2d141645b55c8b7" dmcf-pid="QDkhz0CEof" dmcf-ptype="general">'에이전틱 데이터 플로우'로 불리는 솔루션으로,<span> KT는 AI가 스스로 판단하고 작업하는 에이전틱 AI 시대에는 모델 자체의 성능만큼 기업 내부의 데이터와 업무 지식을 제대로 이해하는 능력이 중요하다고 판단했다.</span></p> <p contents-hash="4c62ba26ef226ef6f8eda4f9a2aded88c4a1fdd0d28a150ca7edea0f00c1a4f3" dmcf-pid="xwElqphDaV" dmcf-ptype="general">여러 AI 에이전트가 함께 일할수록 이 문제는 더 복잡해진다. 기업 데이터는 고객과 상품, 영업, 마케팅 등 여러 시스템에 흩어져 있고 같은 정보를 두고도 시스템마다 명칭이나 기준이 다를 수 있다. 여기에 개인정보 여부와 접근 권한, 사내 정책과 업무 절차까지 따져야 실제 업무에 활용할 수 있다.</p> <p contents-hash="0354502f6f300f9e50774ce3c2209d3492231e6ae0bf4c338ed2961c63acf890" dmcf-pid="yKBPrc6bA2" dmcf-ptype="general">KT는 이를 해결하기 위해 에이전틱 데이터 플로우를 ▲K 피처 맵 ▲K 메타 ▲KT 온톨로지 ▲K 이밸류에이션 등 4개 축으로 구성했다. 데이터 준비부터 의미 파악, 업무 수행, 결과 검증까지 AI가 일하는 전 과정을 하나로 연결하는 구조다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d359a3bbd33f75a833234e12c0627e9c64babc08948f9d21b9f67da1c6117f80" dmcf-pid="W9bQmkPKo9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이상봉 AX미래기술원 AX data lab장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/ZDNetKorea/20260903150238511gohq.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="fImy9zTsoQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/ZDNetKorea/20260903150238511gohq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이상봉 AX미래기술원 AX data lab장 </figcaption> </figure> <p contents-hash="aaaa6b63363504afefcf633d7f6716d2458aa94f56cb2031ba027c7fbb85588c" dmcf-pid="Y2KxsEQ9gK" dmcf-ptype="general"><strong> 1600여 종 데이터 정리…AI가 찾아서 바로 쓴다</strong></p> <p contents-hash="121ac44847528d0fc6826a69f80c7308eb4faf705481438621827874e30ba188" dmcf-pid="GV9MODx2cb" dmcf-ptype="general">AI가 일을 시작하는 데 필요한 데이터는 K 피처맵에 모았다. 가입과 이용, 상품, 마케팅 등 여러 시스템에 나뉘어 있던 정보를 같은 기준으로 정리해 AI가 바로 사용할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="b5c9c497232fd8ae144f9ccdb73aea49fdc8ac4947780eb82dda82b2b22abca4" dmcf-pid="Hf2RIwMVoB" dmcf-ptype="general">현재 고객 프로파일과 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산이 구축됐다. AI가 업무를 맡을 때마다 원천 데이터의 위치를 찾고 다시 가공하는 과정을 거치지 않아도 되는 셈이다.</p> <p contents-hash="922fc6cb2d4ae27bc61b19f37f90574bd44a3be31a68f913ba3281b758bbcb28" dmcf-pid="X4VeCrRfgq" dmcf-ptype="general">데이터는 품질 검증과 버전 권한 관리가 이뤄지고 보안 검토와 접근 권한 설정도 사전에 거친다. AI가 필요한 정보를 빠르게 가져다 쓰면서도 허용되지 않은 데이터에 접근하는 일을 막기 위한 장치다.</p> <p contents-hash="319140ce185a899024787a08eedba981edc979f37376ad0d170c4557980f93a7" dmcf-pid="Z8fdhme4oz" dmcf-ptype="general">K 메타는 AI에 데이터의 의미를 알려준다. 데이터의 이름과 정의, 형식뿐 아니라 저장된 위치와 다른 정보와의 연결 관계를 관리한다. 개인정보나 기밀정보 여부, 보안 등급과 사용 권한도 함께 제공한다.</p> <p contents-hash="44bc3827dcad7dd99871238fe27585fb2a30b8119fce96e656bc496ff5ebb0b5" dmcf-pid="564Jlsd8A7" dmcf-ptype="general">예컨대 AI가 고객 분석을 맡았다면 어떤 고객 데이터가 존재하는지를 찾는 데서 끝나지 않는다. 각각의 정보가 무엇을 의미하고 서로 어떻게 연결되는지, 현재 맡은 업무에 사용해도 되는 정보인지까지 판단할 수 있다. AI가 기업 데이터를 제대로 읽기 위한 일종의 지도와 사용설명서를 함께 제공하는 방식이다.</p> <p contents-hash="2dadee054c5bf8f8e0e3efaab0938ce7a8704e2b5a8fcc36b106922efc3e5dc2" dmcf-pid="1P8iSOJ6ou" dmcf-ptype="general"><strong>매뉴얼 운영 노하우까지 연결…AI가 판단하고 실행한다</strong></p> <p contents-hash="c380983bbf926faa7746bd698cc0ef1823cc1e9527c7c5ea21e1bee7fa9957b9" dmcf-pid="tQ6nvIiPAU" dmcf-ptype="general">데이터를 찾고 이해한 다음에는 회사가 실제로 일하는 방식을 알아야 한다. 같은 정보를 갖고 있어도 회사의 정책과 업무 절차를 모르면 AI가 실제 업무를 대신하기 어렵기 때문이다.</p> <p contents-hash="adef7b23bb4b718d9b28d3098f11b4fa7453be6f3bb137a8e614bdc93aae9cb7" dmcf-pid="FxPLTCnQNp" dmcf-ptype="general">KT 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 사내에서 사용하는 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 과정에서 쌓인 노하우를 서로 연결된 의미 체계로 구조화해 AI가 상황에 맞는 판단을 내릴 수 있도록 한다.</p> <p contents-hash="ccaabb9178b3e795a9a6ac34a255a23ecf5fe0cde4b2938e28e082c264678597" dmcf-pid="3MQoyhLxo0" dmcf-ptype="general">사람이 읽고 따라 하던 업무 매뉴얼과 운영 절차도 AI가 직접 실행할 수 있는 워크플로우로 바꾼다. 직원 개인이나 조직에 축적됐던 업무 경험을 디지털 자산으로 만들어 AI가 판단하고 실제 업무를 처리하는 데 활용하는 것이다.</p> <p contents-hash="d208079f6182ad33cd5f503f56b82a3c1a04147bddb9f6cd28073ebb26fa7232" dmcf-pid="0RxgWloMj3" dmcf-ptype="general">AI가 일을 제대로 했는지는 K 이밸류에이션이 확인한다. 공개 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경을 반영한 자체 평가 기준을 활용해 AI 모델과 에이전트의 품질을 점검한다.</p> <p contents-hash="6292affa038cea48bc904e105765f370194b776ddb377d8aec0ae6102cb304a3" dmcf-pid="peMaYSgRjF" dmcf-ptype="general">최종 결과만 평가하지 않는다. AI가 업무를 시작하면서 어떤 계획을 세웠는지, 필요한 도구를 제대로 호출했는지, 각 단계에서 어떤 판단을 내렸는지까지 살펴본다. 잘못된 결과가 나오면 오류가 발생한 지점을 찾아 다시 개선할 수 있는 구조다.</p> <p contents-hash="b53968950fa993d0b0d3f9f44b9db671533840c888124201023a377675ebe444" dmcf-pid="UsrTK7vmNt" dmcf-ptype="general">KT는 에이전틱 데이터 플로우를 마이K와 세일즈 에이전트, 소상공인 에이전트 등에 적용하고 있다. 출시 예정인 업무 자동화 가칭 에이전트 'K-Claw'에도 적용할 계획이다.</p> <p contents-hash="934960b1663bddd6fdf24e3c70a06ab2f220da826e9ac9407afc30fcfe711a6e" dmcf-pid="uOmy9zTsN1" dmcf-ptype="general">모두의AI와 연계해 적용 범위도 넓힌다. KT가 통신 사업을 운영하며 축적한 데이터와 업무 지식, 운영 경험을 AI가 활용할 수 있는 자산으로 바꾸고 이를 다양한 산업과 업무 영역으로 확장한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="b8ca456ed2e7dbb87ca5ca0378f2e940b8559fad18713fb0f331fb1acb6ab534" dmcf-pid="7IsW2qyOg5" dmcf-ptype="general">이상봉 AX미래기술원 AX데이터랩장은 "<span>KT가 목표로 하는 것은 회사 데이터를 알고 있는 AI가 아니라 회사에서 어떻게 일하는지까지 아는 AI"라며 "필요한 데이터를 스스로 찾고 의미를 파악한 뒤 사내 규칙에 따라 판단하고 업무를 수행하며, 그 과정과 결과까지 검증하는 AI 에이전트를 실제 업무 현장에 투입할 계획이다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="aa44d0fcccc263d1d8b2e54df6432dccb78bbf9e5162363627068bf9a7d7e949" dmcf-pid="zCOYVBWIgZ" dmcf-ptype="general">박수형 기자(psooh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [영상] 김동환 포티투마루 대표 "독자 AI 모델 확보, 산업 주권·경제 경쟁력 좌우" 09-03 다음 베스핀글로벌, 미국 교통 인프라에 AI 입힌다…대규모 프로젝트 뒷받침 09-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
