KT가 인공지능(AI) 에이전트가 기업 데이터를 정확히 이해하고 실제 업무를 수행할 수 있는 전사 데이터 활용 체계를 구축했다. 사내 업무 지식과 절차, 의사결정 기준, 현장의 암묵지 등 파편화된 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 체계화한 '에이전틱 데이터 플로우'로 업무 혁신을 꾀한다.
이상봉 KT AX데이터랩장은 3일 언론브리핑에서 “AI 에이전트는 데이터를 기반으로 사람과 협력하며, 협력의 기반은 데이터 신뢰성에서 나온다”며 “데이터와 의미, 판단, 개선이 유기적으로 연결되는 구조가 에이전틱 데이터 플로우”라고 밝혔다.
AI 에이전트는 사람과 달리 회의나 질문으로 맥락을 보완하지 못한다. 맥락이 없으면 그럴듯한 답을 지어내고 권한이 모호해도 그대로 실행한다. AI가 도메인 전문가 역할을 하려면 활용할 데이터와 그 의미, 업무 판단 기준, 평가·개선 방식을 사전에 정의해줘야 한다는 설명이다.
KT의 에이전틱 데이터 플로우는 K피처맵, K메타, KT온톨로지, K이밸류에이션으로 구성된다.
K피처맵은 가입·이용·상품·마케팅 등 흩어진 원천 데이터를 표준화한 1600여종 공통 데이터 자산이며, K메타는 데이터 표준·등급·관계·목록을 관리하는 거버넌스 플랫폼이다.
KT 온톨로지는 사내 용어와 정책, 업무 매뉴얼을 공통 의미 체계로 구조화한 시맨틱 레이어다. 네트워크 업무 매뉴얼을 AI 에이전트가 실행 가능한 워크플로우로 전환하는 작업이다.
실제 KT가 실무 용어를 SQL로 변환한 NL2SQL 에이전트 성능을 시험한 결과, 업무 맥락 정보를 주지 않았을 때 정확도는 18.8%에 그쳤지만 KT 온톨로지를 적용하자 81.2%로 늘었다.
K이밸류에이션은 결과뿐 아니라 계획 수립과 도구 호출, 의사결정 등 수행 과정 전반을 평가하는 KT의 AI 품질 평가 체계다. 한국어에 특화된 자체 벤치마크와 개인정보 노출·차별 응답 등 안전성 평가를 병행한다.
KT는 이번에 구축한 에이전틱 데이터 플로우의 내부 검증을 거쳐 하반기 적용 사례를 넓힐 방침이다. B2C 플랫폼인 마이K와 업무 자동화 에이전트 K-Claw, 정부 과제로 수행 중인 모두의 AI에 접목해 에이전트 활용성을 고도화한다는 구상이다. 향후에는 내부 서비스를 넘어 외부 고객사 대상으로도 모듈화 형태로 사업화까지 꾀한다.
KT 측은 “국내 최고 수준의 데이터 복잡도를 가진 환경에서 데이터 자산과 업무 지식, 운영 경험을 축적했다”면서 “이를 바탕으로 에이전틱 데이터 플로우를 지속 고도화해, 사람과 에이전트가 함께 일하는 새로운 업무 운영 방식을 만들어갈 것”이라고 밝혔다.
박준호 기자 junho@etnews.com
