"이해도·신뢰성 높인 AI 에이전트"···KT, 데이터 활용 체계 구축

데이터 활용 체계 '에이전틱 데이터 플로우' 소개"AI 에이전트 협력, 데이터가 방법···기업 가치 좌우""데이터·의미·판단·개선 단계 유기적으로 연결돼야"

KT가 3일 서울 종로 클럽806에서 '에이전틱 데이터 플로우' 관련 스터디를 진행했다. 사진=김세현 기자

KT가 인공지능(AI) 기업 데이터를 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는 전사 데이터 활용 체계 '에이전틱 데이터 플로우(Agentic Data Flow)'를 구축했다. 진화하는 AI 시대에 각 기업들의 협력과 업무를 도울 수 있는 데이터 체계를 구체화해 새로운 업무 운영 방식을 만들어 간다는 방침이다.

KT는 3일 서울 종로 클럽806에서 자사의 데이터 활용 체계인 '에이전틱 데이터 플로우(Agentic Data Flow)'를 선보였다. 에이전틱 데이터 플로우는 AI 에이전트가 데이터를 정확하게 파악하고 활용할 수 있도록 하고, 기업 고유 맥락을 이해해 업무를 수행할 수 있게 만들며, 수행 결과를 지속적으로 검증해 개선까지 이끌어내는 것이 특징이다.

이상봉 KT AX 데이터랩장(상무)은 "AI 에이전트 시대가 왔으며 그 수는 급격하게 늘어나고 있다"며 "AI 에이전트로 협력할 수 있는 유일한 방법은 데이터라고 생각하며, 이때 기업이 가치를 만들어내기 위해서는 에이전트와 사람이 협업하는 구조가 굉장히 중요하다"고 말했다.

해당 데이터 체계는 세부적으로 ▲K 피처 맵(K Feature Map) ▲K 메타(K Meta) ▲KT 온톨로지(KT Ontology) ▲K 이밸류에이션(K Evaluation)으로 구성된다.

먼저 K 피처 맵은 AI 에이전트가 즉시 활용할 수 있도록 표준화해주는 자산이다. 원천 데이터를 일일이 탐색하고 가공하는 절차를 줄여 데이터 준비 시간을 단축하며, 분석의 속도와 정확도를 높인다. 현재 K 피처 맵은 고객 프로파일, 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산을 제공하고 있다.

이 상무는 "검증된 데이터, 표준화된 데이터를 권한과 통제가 적용된 상황에서 최신화가 되는 데이터를 에이전트가 빠르고 효율적으로 사용하게 한다는 것이 K 피처 맵과 같은 공통 데이터 자산의 역할"이라고 설명했다.

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

KT 온톨로지의 경우 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 기업의 지식을 에이전투가 이해하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행할 수 있는 형태로 구조화한다.

K 이밸류에이션은 오픈 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 자체 벤치마크를 구축해 AI 모델부터 에이전트까지 종합적인 품질 평가를 수행한다. 전반적인 부분을 평가해 문제 발생 시 원인을 분석하고 개선으로 연결하는 선순환 체계를 구축할 수 있다.

이 상무는 "해당 4개의 체계가 에이전틱 데이터 플로우의 핵심 요소라고 생각한다"며 "데이터 자산이 없을 때 발생하는 문제, 업무 맥락을 제대로 파악하지 못하는 문제, 개선이 제대로 안되는 문제들을 해결하기 위해 시스템을 지속 축소하고 개발하고 있다"고 강조했다.

이어 이 상무는 "재무 에이전트 또는 세일즈 에이전트 등과 같은 기술들 역시 적용되거나 활용되도록 할 예정"이라고 부연했다.