이상봉 KT AX미래기술원 AX 데이터랩장(상무)은 3일 서울시 종로구 인사동 광화문 클럽806에서 에이전틱 데이터 플로우 전략을 발표하고 있다. /사진=양진원 기자


통신사 KT가 그동안 축적한 데이터를 기반으로 AI 에이전트 사업을 고도화하는 데 속도를 낸다. AI 에이전트가 사내 데이터를 정확하게 이해하고 활용할 수 있는 기반을 갖춰 차별화된 서비스를 선보이겠다는 구상이다.

이상봉 KT AX미래기술원 AX 데이터랩장(상무)은 3일 서울 종로구 인사동 클럽806 서울에서 자사의 AX 데이터 전략을 소개했다. 이 상무는 "AI 에이전트 시대가 왔다"며 "에이전트 개수가 굉장히 늘어나고 중요한 위치를 차지할 거라고 생각한다"고 운을 뗐다. 이어 "기업이 가치를 만들어내기 위해서는 에이전트와 사람이 협업하는 구조가 중요하다"고 말했다.

최근 AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 빠르게 진화하고 있다. 에이전트 간 협력이 늘어날수록 데이터와 업무 기준을 공유하기 위한 복잡성도 함께 증가한다. 이 때문에 AI 에이전트를 도입하고도 조직 전반으로 확산하는 데 어려움을 겪는 기업이 적지 않다는 것이 KT의 진단이다.

KT는 에이전트들이 기업 데이터를 정확하게 이해하고 협력할 수 있는 기반이 필요하다고 보고 데이터 활용 체계인 '에이전틱 데이터 플로우'를 구축했다. 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.

이를 위해 KT는 가입, 이용, 상품, 마케팅 등 전사 데이터를 표준화·통합한 공통 데이터 자산 'K Feature Map'을 구축했다. 고객 프로파일, 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 1600여 종의 표준 데이터 자산을 제공하며 품질 검증과 버전·권한 관리 체계를 적용해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 안정적으로 활용하도록 지원한다.

해당 데이터가 어떤 데이터와 연결되고 업무에 활용 가능한지까지 AI 에이전트가 이해하는 것도 중요하다. 대부분 기업에서는 이러한 정보가 여러 시스템과 문서에 흩어져 있어 AI가 정확하게 판단하기 어렵다. KT는 데이터 거버넌스 플랫폼 'K Meta'로 이를 보완했다. K Meta는 데이터의 명칭·정의·형식을 표준화하고 목록과 위치, 데이터 간 관계를 관리하며 개인정보·기밀정보의 보안 등급과 활용 권한을 함께 제공한다.

실제 업무 수행에는 기업의 업무 규칙과 정책, 용어, 프로세스에 대한 이해도 필요하다. 이러한 정보는 대부분 문서 형태로 흩어져 있어 에이전트가 바로 활용하기 어렵다. KT는 사내 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 노하우를 공통 의미 체계로 구조화하는 시맨틱 레이어 'KT 온톨로지'를 구축하고 있다.

AI 에이전트가 실제 업무에 활용되기 위해서는 성능뿐만 아니라 신뢰성과 운영 안정성 확보가 필수적이다. KT는 AI 품질 평가 체계 'K Evaluation'을 운영하고 있다. 오픈 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 자체 벤치마크를 구축해 AI 모델부터 에이전트까지 종합적인 품질 평가를 수행한다.

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.