투데이e코노믹 = 유서진 기자 | KT가 인공지능(AI) 에이전트가 복잡한 기업 데이터를 이해하고 실제 업무를 수행할 수 있도록 전사 데이터 활용체계인 ‘에이전틱 데이터 플로우’를 구축했다.

KT는 사내 여러 시스템에 흩어진 데이터와 업무 지식을 표준화하고 AI 모델·에이전트의 업무 수행 품질까지 검증하는 통합 체계를 마련했다고 3일 밝혔다.

에이전틱 데이터 플로우는 ‘K 피처 맵’, ‘K 메타’, ‘KT 온톨로지’, ‘K 이밸류에이션’ 등 4개 영역으로 구성된다.

기업에서 AI 에이전트를 업무에 활용하려면 단순히 데이터를 많이 확보하는 것만으로는 부족하다. 시스템마다 다른 데이터 명칭과 형식을 통일하고 정보의 의미와 보안 권한, 사내 업무 규칙을 AI가 이해할 수 있는 형태로 제공해야 한다.

여러 AI 에이전트가 함께 업무를 수행하는 경우에는 데이터와 업무 기준을 공유하는 과정이 더욱 복잡해진다. KT는 이를 하나의 흐름으로 연결해 AI 에이전트가 데이터를 탐색하고 판단한 뒤 업무를 실행하고 결과를 검증할 수 있도록 했다고 설명했다.

첫 단계인 K 피처 맵은 여러 사내 시스템에 분산된 데이터를 표준화한 공통 데이터 자산이다.

고객 프로필과 가입 정보, 상품·요금제, 서비스 이용 형태, 마케팅 정보, 온·오프라인 채널 행동 등 약 1600종의 표준 데이터 자산을 제공한다.

기존에는 서비스나 조직별로 원천 데이터를 찾아 별도로 가공해야 했지만, K 피처 맵을 이용하면 AI 에이전트가 표준화된 데이터를 바로 활용할 수 있다.

데이터 접근 권한과 보안 검토도 사전에 적용했다. AI 에이전트가 승인되지 않은 개인정보나 기밀정보에 접근하는 위험을 줄이고 검증된 데이터만 업무에 활용하도록 하기 위한 조치다.

K 메타는 기업 데이터의 명칭과 정의, 형식, 저장 위치, 데이터 사이의 관계를 관리하는 거버넌스 플랫폼이다.

개인정보와 기밀정보의 보안 등급, 이용 가능한 부서와 서비스, 접근 권한 등도 함께 관리한다. AI 에이전트는 K 메타를 통해 필요한 데이터가 어디에 있는지 찾고 그 의미와 연결 구조, 실제 업무에서 사용할 수 있는지 등을 판단한다.

KT 온톨로지는 사내 용어와 정책, 업무 지침, 운영 경험 등을 공통된 의미 체계로 구조화하는 ‘시맨틱 레이어’다.

사람은 업무 경험이나 회의, 동료와의 질의응답을 통해 용어의 의미와 업무 맥락을 파악하지만 AI 에이전트는 명시적으로 구조화된 정보가 필요하다.

KT 온톨로지는 같은 단어가 업무에 따라 다르게 쓰이거나 여러 용어가 동일한 대상을 가리키는 상황을 정리하고, 사내 규정과 업무 절차를 AI가 이해할 수 있는 관계 구조로 변환한다. 이를 통해 AI가 단순히 데이터를 검색하는 것을 넘어 회사의 업무 기준에 맞춰 판단하고 실행하도록 지원한다.

마지막 단계인 K 이밸류에이션은 AI 모델과 에이전트의 품질을 검증하는 평가체계다.

공개된 AI 성능평가 지표와 한국어·국내 산업 환경에 특화한 KT의 자체 평가 기준을 함께 활용한다.

답변의 정확도 등 최종 결과만 평가하지 않고 에이전트가 업무 계획을 어떻게 수립했는지, 적절한 시스템과 도구를 호출했는지, 각 단계에서 합리적인 의사결정을 내렸는지 등 업무 수행 과정 전체를 점검한다.

결과가 잘못됐을 때 어느 단계에서 문제가 발생했는지 추적할 수 있어 데이터와 모델, 업무 규칙 등을 구체적으로 개선할 수 있다는 설명이다.

KT는 에이전틱 데이터 플로우를 고객 서비스 ‘마이K’와 영업 업무를 지원하는 세일즈 에이전트, 소상공인 에이전트 등에 적용하고 있다.

출시를 준비 중인 업무 자동화 에이전트 ‘K-클로’에도 적용할 예정이다. K-클로는 이용자의 요청에 따라 여러 업무 도구를 활용하고 정해진 절차를 수행하는 실행형 AI 에이전트로 개발되고 있다.

향후에는 ‘모두의AI’ 서비스와 연계해 일반 고객과 기업·기관이 활용할 수 있는 다양한 산업별 AI 에이전트로 적용 범위를 확대할 계획이다.

이상봉 KT AX데이터랩장 상무는 “사람은 경험이나 회의, 질문을 통해 업무의 맥락과 정의를 파악하지만 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 판단한다”며 “복잡한 데이터 환경에서 축적한 자산과 업무 지식, 운영 경험을 바탕으로 사람과 에이전트가 함께 일하는 새로운 업무 운영 방식을 보여주겠다”고 말했다.