KT는 인공지능(AI) 에이전트가 기업의 데이터를 이해하고 실제 업무를 수행할 수 있도록 데이터 활용 체계를 구축했다. 데이터의 의미와 업무 맥락, 판단 기준까지 이해하는 전문가로 AI 에이전트의 역할을 확대하겠다는 목표다.
이상봉 KT AX미래기술원 AX데이터랩장(상무)은 3일 열린 기자 스터디에 참석해 자사 에이전틱 데이터 플로우 기술에 대해 설명했다.
KT의 에이전틱 데이터 플로우는 AI 에이전트가 기업의 데이터를 정확히 이해하고 업무 맥락에 맞춰 활용할 수 있도록 데이터의 수집·가공부터 구조화, 평가까지 전 과정을 하나의 흐름으로 연결한 체계다.
AI 에이전트는 사람과 달리 업무 맥락을 제대로 파악하지 못하거나 잘못된 사실을 그럴듯하게 생성하는 한계가 있다. KT는 이같은 문제를 개선하고 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 실제 업무를 수행할 수 있도록 에이전틱 데이터 플로우를 구축했다.
KT의 에이전틱 데이터 플로우는 △K 피처맵(Feature Map) △K 메타(Meta) △KT 온톨로지(Ontology) △K 이밸류에이션(Evaluation) 등 크게 네가지 축으로 구성된다.
K 피처맵은 KT의 전산 공통 데이터 자산으로 흩어진 고객 데이터를 AI가 활용할 수 있게 표준화해 모아둔 것이다. 수집한 고객의 특성을 기반으로 검증된 약 1600개의 정보로 구성돼 있다.
이 상무는 "여기저기 흩어져 있고 다양한 테이블로 구성된 원천 데이터를 미리 수집 가공해 데이터 자산으로 미리 만들어 둔 것"이라며 "고객에 대한 정보가 필요할 때 AI 에이전트가 K 피처맵에 접속해 필요한 정보를 활용할 수 있다"고 설명했다.
K 메타는 데이터 거버넌스 플랫폼이다. 표준 관리, 등급 관리, 관계 관리, 목록 관리 등 네 가지 영역으로 구성돼 있다.
이 상무는 "부서마다 같은 의미의 데이터를 서로 다른 용어로 사용하는 경우가 있다. 용어나 기준을 미리 정리해 서로 호환될 수 있도록 하는 게 표준 관리다. 등급 관리는 개인정보처럼 접근에 주의가 필요한 데이터의 보안 등급과 권한을 관리하는 것"이라고 설명했다.
이어 "관계 관리는 데이터들이 서로 어떤 관계를 갖고 있는지 정리해주는 것이고, 목록 관리는 필요한 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 데이터의 의미와 위치를 연결해 관리하는 기능"이라고 덧붙였다.
KT 온톨로지는 사내 용어와 정책, 매뉴얼 등 다양한 형태의 데이터를 하나의 체계로 구조화하는 역할을 한다. 이 상무는 "AI 에이전트가 기업의 맥락 정보를 제대로 이해하지 못하면 업무를 수행할 수 없다"며 "이를 해소하기 위해 시맨틱 레이어를 구축해 업무 지식과 데이터를 연결하고, 에이전트가 필요한 정보를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 방식"이라고 설명했다.
K 이밸류에이션은 AI의 성능과 안정성을 평가한다. 이 상무는 "기본적인 AI 모델뿐만 아니라 실제 AI가 적용된 솔루션이나 에이전트화된 모델의 결과를 평가하고 개선하는 데 활용하고 있다"며 "품질 평가뿐만 아니라 유해하거나 부적절한 응답이 없는지, 개인정보가 노출되지는 않는지 등도 함께 평가하고 있다"고 말했다.
KT는 에이전틱 데이터 플로우의 내부 검증을 거친 뒤 향후 적용 사례를 확대할 예정이다. 이 상무는 "B2C 플랫폼인 MY K, 업무 자동화 에이전트 K-클로는 모두의 AI 등에 에이전틱 플로우 기술을 적용할 예정"이라고 말했다.
