"할인 프로모션 분석해줘" 한마디면 끝…KT, AI 데이터 체계 구축

1600여종 표준 데이터 자산부터 업무 맥락·AI 품질 평가까지

이상봉 KT AX 데이터 랩장(상무)이 서울 광화문 클럽806에서 '에이전틱 데이터 플로우'를 소개하고 있다.ⓒ데일리안 조인영 기자

KT가 파편화된 기업 데이터를 표준화하고 업무 맥락까지 학습시켜 AI가 스스로 일할 수 있는 기반인 '에이전틱 데이터 플로우'를 3일 공개했다.

이날 서울 광화문 클롭806에서 진행된 브리핑에 따르면 '에이전틱 데이터 플로우'는 세부적으로 ‘K 피처 맵’, 'K 메타', ‘KT 온톨로지’, ‘K 이밸루에이션’으로 구성된다. AI 에이전트가 데이터를 정확하게 파악하고 활용할 수 있도록 하고, 기업 고유 맥락을 이해해 업무를 수행할 수 있게 만들며, 수행 결과를 지속적으로 검증해 개선까지 이끌어낸다.

'K 피처 맵', AI 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 표준 데이터 자산

기업 내 데이터는 다양한 시스템에 분산돼 있어 원하는 내용을 찾고 가공하는 과정에 많은 시간이 소요된다. 또한 동일한 고객이나 상품이라도 시스템마다 기준과 정의가 달라 일관된 활용이 어려운 경우가 많다. KT는 가입, 이용, 상품, 마케팅 등 전사 데이터를 표준화·통합한 공통 데이터 자산 'K 피처 맵(K Feature Map)'을 구축해 이러한 문제를 해결한다.

AI 에이전트는 K 피처 맵을 통해 검증된 표준 데이터를 즉시 활용할 수 있다. 원천 데이터를 일일이 탐색하고 가공하는 절차를 줄여 데이터 준비 시간을 단축하고, 분석의 속도와 정확도를 높인다. KT는 접근 권한과 보안 검토를 사전에 완료한 데이터로 K 피처 맵을 구성해 AI 에이전트가 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 했다.

K 피처 맵이 없으면 여러 원천 시스템을 개별적으로 조회해야 해 속도가 느려지고 복잡성이 커지며 오류가 발생할 수 있다.

현재 K 피처 맵은 고객 프로파일, 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산을 제공한다. 품질 검증과 버전·권한 관리 체계를 적용해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 안정적으로 활용할 수 있도록 지원한다.

이날 브리핑을 맡은 이상봉 KT AX 데이터 랩장(상무)은 "검증된 데이터, 표준화된 데이터를 권한과 통제가 적용된 상황에서 최신화가 되는 데이터를 에이전트가 빠르고 효율적으로 사용하게 한다는 것이 K 피처맵과 같은 공통 데이터 자산의 역할"이라고 설명했다.

'K 메타', AI가 기업 데이터를 안전하게 활용하도록 하는 데이터 거버넌스

AI 에이전트가 고객 분석 업무를 수행하기 위해서는 단순히 데이터를 찾는 것만으로는 충분하지 않다. 해당 데이터가 무엇을 의미하는지, 어떤 데이터와 연결되는지, 개인정보는 아닌지, 업무에 활용 가능한 정보인지까지 이해해야 한다.

하지만 대부분의 기업에서는 이러한 정보가 여러 시스템과 문서에 흩어져 있어 AI가 정확하게 판단하기 어렵다. KT는 데이터 거버넌스 플랫폼 ‘K 메타(K Meta)’를 통해 이러한 문제를 해결하고 AI 에이전트가 기업 데이터를 사람 수준으로 이해하고 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있다.

K 메타는 데이터의 명칭·정의·형식을 표준화하고, 데이터 목록과 위치, 데이터 간 관계를 체계적으로 관리하며, 개인정보·기밀정보의 보안 등급과 활용 권한을 함께 제공하는 KT의 데이터 거버넌스 플랫폼이다.

"할인과 오퍼 프로모션을 했는데 성과 분석을 해줘"라는 지시를 내렸을 경우 할인, 프로모션 테이블이 어디에 있는지 알려주는 시스템이 K 메타 시스템이다.

이 상무는 "추가 분석을 하기 위해서는 데이터들 사이의 관계를 알아야 한다. 그러기 위해서는 연결 관계를 찾아야 하는데, 그 관계도 K 메타 시스템이 제공한다"고 말했다.

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.

'KT 온톨로지', AI가 기업의 업무 맥락을 이해할 수 있게 하는 구조

실제 업무 수행을 위해서는 데이터뿐 아니라 기업의 업무 규칙과 정책, 용어, 프로세스에 대한 이해가 필요하다. 하지만 이러한 정보는 대부분 문서 형태로 흩어져 있어 AI 에이전트가 바로 활용하기 어렵다.

KT는 이를 해결하기 위해 시멘틱 레이어(Semantic Layer, AI가 기업 데이터 등을 공통 의미 체계로 연결해 업무 맥락을 일관되게 이해하고 활용하는 구조)인 'KT 온톨로지(KT Ontology)'를 구축하고 있다.

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.

시연을 통해 ‘최근 우수 고객의 OTT 혜택 요금제 유형별 회선 수를 알려줘’라고 요청하자, KT 온톨로지는 데이터 간 관계를 구조화해 유튜브 2340회선, 티빙 1870회선, 넷플릭스 1240회선, 디즈니플러스 690회선 등 OTT별 회선 수를 도출했다.

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 KT 온톨로지는 단순한 정보 제공자가 아닌 업무를 수행하는 디지털 동료로 진화할 수 있다. 이 상무는 "K 온톨로지에 KT에 있는 업무 지식과 데이터 지식을 쌓으면 에이전트가 쉽게 KT의 업무를 수행할 수 있게 만들 수 있다"고 설명했다.

'K 이밸류에이션', 과정부터 결과까지 검증하는 AI 품질 평가 체계

AI 에이전트가 실제 업무에 활용되기 위해서는 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성 확보가 필수적이다. KT는 AI 모델과 에이전트의 품질을 지속적으로 검증·개선하기 위한 AI 품질 평가 체계 'K 이밸류에이션(K Evaluation)'을 운영하고 있다.

K 이밸류에이션은 오픈 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 자체 벤치마크를 구축해 AI 모델부터 에이전트까지 종합적인 품질 평가를 수행한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 에이전트 운영 환경을 지원할 수 있다.

특히 K 이밸류에이션은 에이전트의 업무 수행 결과뿐 아니라 계획 수립, 도구 호출, 의사결정 등 업무 수행 과정 전반을 평가한다. 이를 통해 에이전트가 어떠한 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 확인할 수 있으며, 문제 발생 시 원인을 분석하고 개선으로 연결하는 선순환 체계를 구축할 수 있다.

이 상무는 "에이전트의 답변과 분석 결과가 실제 업무 기준에 부합하는지 지속적으로 검증하고 보완함으로써, 신뢰할 수 있는 에이전틱 데이터 플로우(Agentic Data Flow)를 완성하게 된다"고 말했다.

KT, 사람과 에이전트가 함께 일하는 새로운 업무 운영 방식 제시

KT는 에이전틱 데이터 플로우를 마이K, Sales Agent, 소상공인 Agent, 업무 자동화 Agent K-Claw(가칭, 출시 예정) 등 다양한 서비스와 업무 영역에 적용하며 기술의 완성도를 높이고 있다.

특히 Agent K-Claw를 '모두의AI' 서비스에 적용할 계획이다. 이를 포함해 다양한 산업 및 업무 도메인으로 에이전트 활용 범위를 확대하며 에이전틱 AI 생태계를 확장해 나갈 방침이다.

KT는 국내 최고 수준의 데이터 복잡도를 가진 환경에서 데이터 자산과 업무 지식, 운영 경험을 축적했다. 이를 바탕으로 에이전틱 데이터 플로우를 지속 고도화해 사람과 에이전트가 함께 일하는 새로운 업무 운영 방식을 만들어 갈 방침이다.

한편 KT는 자체 'AX 플랫폼'을 출시할 계획이다. 이 상무는 "내년에는 자체 개발 플랫폼을 선보일 예정"이라며 "현재 내부 데이터 사이언스 에이전트로 검증을 거치고 있으며, 하반기 사내 다양한 사례로 확장 적용한 뒤 모듈화해 내년에 정식 출시할 계획"이라고 밝혔다.