인공지능(AI)이 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대가 도래했다. 그러나 에이전트 간 협력이 늘어날수록 데이터와 업무 기준을 공유하기 위한 복잡성도 함께 증가한다. 이로 인해 많은 기업들이 AI 에이전트를 도입하고도 조직 전반으로 확산하는 데 어려움을 겪고 있다.
KT는 데이터 활용 체계인 ‘에이전틱 데이터 플로우(Agentic Data Flow)’를 구축해 AI가 기업 데이터를 업무와 연결해 이해하고, 실제 업무를 수행하며 그 결과를 통해 지속적으로 발전하는 구조를 확립했다. 이는 모두의AI 프로젝트를 비롯해 KT의 다양한 사업 영역에 적용될 예정이다.
KT는 지난 3일 서울 종로구 클럽806에서 언론스터디를 열어 에이전틱 데이터 플로우의 개념과 활용 방향에 대해 소개했다.
이상봉 KT AX미래기술원 AX데이터랩장(상무)은 “앞으로 기업 현장에서 활용되는 에이전트 수가 급증할 전망인데, 에이전트와의 협력 기반은 데이터”라며 “KT는 데이터와 의미, 판단, 개선이 유기적으로 연결되는 에이전틱 데이터 플로우를 구축했다”고 설명했다.
KT 에이전틱 데이터 플로우는 ▲K 피쳐 맵(K Feature Map) ▲K 메타(K Meta) ▲KT 온톨로지(KT Ontology) ▲K 이밸류에이션(K Evaluation) 등 4가지 요소로 구성된다.
먼저 K 피쳐 맵은 가입, 이용, 상품, 마케팅 등 전사 데이터를 표준화·통합한 공통 데이터 자산이다. AI 에이전트는 K 피쳐 맵을 통해 검증된 표준 데이터를 즉시 활용할 수 있다. 원천 데이터를 일일이 탐색하고 가공하는 절차를 줄여 데이터 준비 시간을 단축하고, 분석의 속도와 정확도를 높인다.
현재 K 피쳐 맵은 고객 프로파일, 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여종의 표준 데이터 자산을 제공한다. 품질 검증과 버전·권한 관리 체계를 적용해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 안정적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
다음으로 데이터 거버넌스 플랫폼 K 메타가 있다. K 메타는 데이터의 명칭·정의·형식을 표준화하고, 데이터 목록과 위치, 데이터 간 관계를 체계적으로 관리하며, 개인정보·기밀정보의 보안 등급과 활용 권한을 함께 제공한다. 이를 통해 AI 에이전트는 필요한 데이터를 빠르게 찾고 그 의미와 연결 구조, 사용 가능 여부를 정확히 파악해 데이터 연결 오류와 의미 혼재, 규정 위반 위험을 줄이면서 안전하고 일관되게 업무에 활용할 수 있다.
KT는 시멘틱 레이어(공통 의미 체계)인 KT 온톨로지도 구축하고 있다. 실제 업무 수행을 위해서는 데이터뿐 아니라 기업의 업무 규칙과 정책, 용어, 프로세스에 대한 이해가 필요하기 때문이다. KT 온톨로지는 사내 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 노하우 등 다양한 지식을 공통 의미 체계로 구조화해 AI 에이전트가 기업의 업무 맥락을 이해하고 일관된 판단과 실행을 수행할 수 있도록 지원한다.
특히 KT 온톨로지는 기업의 지식을 에이전트가 이해하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행할 수 있는 형태로 구조화한다. 업무 매뉴얼과 운영 절차, 정책을 실행 가능한 워크플로우로 전환함으로써 사람의 경험과 노하우를 디지털 자산으로 축적하고 재활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순한 정보 제공자가 아닌 업무를 수행하는 디지털 동료로 진화할 수 있다.
K 이밸류에이션은 운영 안정성을 제고하기 위한 AI 품질 평가 체계다. K 이밸류에이션은 오픈 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 자체 벤치마크를 구축해 AI 모델부터 에이전트까지 종합적인 품질 평가를 수행한다. 에이전트의 업무 수행 결과뿐 아니라 계획 수립, 도구 호출, 의사결정 등 업무 수행 과정 전반을 평가함으로써 문제 개선으로 연결하는 선순환 체계를 구축할 수 있다.
KT는 에이전틱 데이터 플로우를 마이K, 세일즈 에이전트, 소상공인 에이전트, 업무 자동화 에이전트 K-Claw(가칭, 출시 예정) 등 다양한 서비스와 업무 영역에 적용하며 완성도를 높이고 있다. 또한 모두의AI 서비스와의 연계를 통해 다양한 산업 및 업무 도메인으로 에이전트 활용 범위를 확대하며 에이전틱 AI 생태계를 확장해 나갈 방침이다.
이 상무는 “내부에서 데이터 사이언스 에이전트로 충분히 검증을 하고 있고, 하반기 내 다양한 사례에 확대 적용할 예정”이라며 “이를 모듈화해 내년에 출시하는 계획을 갖고 있다”고 전했다.
이화연 기자 hylee@segye.com
