KT, MS 코파일럿 전사 도입…활용 사례 점진적 확대
SKT·LGU+도 적용 범위 확장세…업무효율 제고 노려
서비스 상용화 전 시범 목적도…“답변 오류 개선 관건”
▲정명호 KT 기술혁신부문 테크전략 태스크포스(TF) 담당(상무)이 11일 오전 광화문 이스트 사옥에서 열린 기자설명회에서 사내 업무 AI 도입 사례를 설명하고 있다. 사진=이태민 기자
통신업계가 사내 업무에 인공지능(AI)을 속속 도입하고 있다. 업무 효율성·생산성을 높이는 한편 상용화에 앞서 기술 역량, 완성도를 점검하기 위한 움직임으로 분석된다.
KT는 11일 서울 광화문 이스트 사옥에서 기자설명회를 열고 사내에 AI를 적용해 업무 방식을 혁신한 사례를 공유했다.
마이크로소프트(MS)의 AI 모델인 코파일럿을 도입, 여러 업무 영역에 구축해 사례를 만들고 활용 범위를 점진적으로 넓히고 있다.
직원들이 활용할 수 있는 AI 에이전트 패턴은 7종으로, △검색증강생성(RAG) △규정 준수 및 리스크 관리(CMP) △임직원 학습 및 역량 강화(LEA) △반복 업무 프로세스(AUT) 등에 쓰이고 있다.
대표 사례로 인수인계 등에 활용할 수 있는 'AX 필승비법 에이전트', 투자하려는 사업에 대한 정보를 비교 분석하는 '정보기술(IT) 투자심의 에이전트' 등이 소개됐다. 직원들이 활용 중인 유용한 프롬프트(명령어)를 공유하는 프롬프트 공유 플랫폼 '크롬프트 버디'도 빠르면 다음달 공개할 예정이다.
기업고객·정부기관 등 고객사 맞춤형 AI 솔루션과 산업 특성 및 고객 수요를 반영한 도메인 특화 버티컬 AI 모델도 개발 중이다.
김민지 KT 기술혁신부문 과장은 “향후 에이전트 협업을 통해 시너지를 낼 수 있도록 모니터링·거버넌스 체계를 준비 중"이라며 “전 직원이 사용하는 웹 포털 등 다양한 업무 시스템들의 사용자 환경(UI)이 에이전트 형태로 바뀌어 나갈 것"이라고 말했다.
▲SK텔레콤 구성원이 에이닷 비즈의 앱·웹 화면을 보고 업무를 하고 있다.
앞서 SK텔레콤(SKT)·SK C&C도 임직원 300명을 대상으로 업무용 AI 솔루션 '에이닷 비즈'의 사내 비공개 베타테스트(CBT)를 시작했다. 일상 업무 특화 '에이닷 비즈'와 전문 업무 특화 '에이닷 비즈 프로페셔널'로 구분된다.
에이닷 비즈는 △사내·외 정보 검색 △회의록 작성 △일정 관리 △헬프데스크 등 기능을, 에이닷 비즈 프로페셔널은 법무·세무·홍보(PR) 등 전문 업무 영역에 특화된 맞춤형 업무 기능을 지원한다. CBT를 통해 개선 작업을 거쳐 상반기 내 상용화 버전을 출시할 계획이다.
LG유플러스는 지난해 △AI 카피라이터 △AI 고객언어변환기 등 솔루션을 개발, 사내에 적용하고 있다.
AI 고객언어변환기는 임직원이 작성한 안내 문구를 AI가 고객 관점 언어로 변환하는 솔루션이며, 자체 기술 '익시(ixi)'가 적용됐다. 출시 5개월 만에 이용률 1500건을 돌파했다.
AI 카피라이터는 성별·나이·구매 성향 등 타깃을 설정하면 이를 반영한 마케팅 메시지를 도출하는 솔루션이다. 이를 통해 업무 시간을 약 3분의 1가량 줄이고, 40% 이상의 고객 반응 향상률을 기록했다.
이같은 조치는 업무 생산성과 관련 사업 경쟁력을 동시에 높이기 위한 것으로 풀이된다. 업무 자동화를 통해 시간·비용효율을 높이는 한편 임직원의 AI 활용 역량을 강화하겠다는 취지다.
정명호 KT 기술혁신부문 테크전략 태스크포스(TF) 담당(상무)은 “AI는 기업 경영 의사결정과 업무 프로세스를 변화시키고, 제품·서비스 가치의 변화를 이끌어내는 혁신 요소가 돼가고 있다"며 “AI를 얼마나 잘 활용하는지가 기업·직원의 경쟁력을 평가하는 중요 척도가 될 것"이라고 설명했다.
이와 동시에 기업간거래(B2B)·기업소비자간거래(B2C) 시장에 AI 서비스를 선보이기 전 완성도 점검을 위한 절차가 되기도 한다. 대부분의 AI 모델이 현재 개발 초기 단계인 만큼 할루시네이션(답변 오류) 및 제어 가능성에 대한 우려가 따르기 때문이다. 업무 영역에 기술을 먼저 적용해 AI의 정확도·신뢰도 등 정량적 가치를 확인하고, 파인튜닝 기술을 통해 품질을 향상시킨다는 취지다.
이와 관련 정보통신기술(ICT) 업계 한 관계자는 “업무 과정에서 AI를 활용해 단순 반복 작업을 줄여 일을 쉽고 빠르게 처리할 수 있다는 인식이 정착되고 있는 단계"라며 “궁극 목적은 시장 출시를 통한 수익성 확보일 가능성이 높은데, 주요 고객층 설정 및 오류 개선, 차별화에서 갈릴 것"이라고 말했다.
;){kind=link}