AI로 데이터 분석 8시간→10분…KT룹 AX 혁신 한자리에

개발 기간 30% 단축 사례부터 피지컬AI·AI 보안 기술까지 공유

KT 직원들이 제조·물류 현장에 활용할 휴머노이드 로봇의 작업 기술을 학습하고 고도화하는 ‘Robot Skill Flywheel’ 기술을 시연하는 모습ⓒKT

KT가 데이터 분석과 소프트웨어 개발부터 로봇·교통·보안까지 사업 전반에 인공지능(AI)을 접목한 사례를 공개했다.

KT는 사업과 기술, 일하는 방식 전반에서 추진 중인 AX 혁신 성과와 경험을 공유하는 ‘2026 AID-X Day’를 14일부터 15일까지 이틀간 KT 판교빌딩에서 개최했다고 15일 밝혔다.

AID-X(AI-Driven Everything) Day는 기존 ‘AID-X Demo Day’와 ‘AX Tech Connect’를 통해 공유해 온 AX 혁신 사례와 연구개발(R&D) 성과를 한데 모아 다양한 조직의 경험과 기술을 보다 폭넓게 공유하고 연결하기 위해 마련한 행사다.

KT의 다양한 부서와 그룹사가 참여해 고객의 일상을 변화시키는 AI 서비스부터 산업 현장에 적용할 특화 AX 기술, 업무 혁신 사례까지 폭넓게 선보였다. 구성원들이 그간사업과 기술, 업무 현장에서 축적해 온 AX 역량을 서로 공유하고, 주요 기술과 적용 사례를 직접 살펴보고 체험할 수 있도록 구성했다.

이날 행사는 Business·Innovation·Work·Tech 4개 영역의 AX 사례 및 연구 개발 성과 전시와 발표 세션, AI 서비스를 개발하는 해커톤으로 진행됐다.

고객과 데이터 이해하고 산업 현장으로 확장…사업·기술 전반의 AX 혁신 소개

Business 영역의 전시에서는 AI가 데이터 활용과 고객 경험, 기업 영업 방식을 변화시키는 사례를 소개했다.

KT의 데이터 분석 플랫폼 ‘MAGMA BI/DW’는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존에 여러 시스템에서 데이터를 직접 찾아 내려 받고 가공해야 했던 분석 업무를 ‘AI에게 묻는 분석’ 방식으로 전환한 사례다.

마이케이티와 KT멤버십 등의 앱 리뷰와 고객센터 VOC를 AI로 분석해 반복되는 개선 요구를 분석하는 기술도 선보였다. 이를 통해 약 8시간 가량 소요되던 분석 업무가 10분 이내로 단축돼 고객의 의견을 더욱 신속하게 반영할 수 있게 됐다.

이밖에 AI Agent를 활용해 고객정보와 상품·서비스, 상담이력 등을 분석하고, 고객별 맞춤형 상품 추천부터 영업활동 기록, 후속 영업기회 발굴까지 지원하는 B2B 영업 분야 AX 혁신 사례를 소개했다.

Innovation 영역에서는 AI가 제조·물류와 모빌리티 등 산업 현장으로 확장되는 모습을 구현했다. 휴머노이드 Physical AI는 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하고, 클라우드·엣지·온디바이스 환경을 연결해 새로운 작업을 지속적으로 학습·검증하는 ‘Robot Skill Flywheel’ 기술을 소개했다. KT는 이를 로봇 서비스 플랫폼인 ‘KT RaaS(Robot-as-a-Service) Suite’와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진하고 있다.

차량 정비 분야에서는 AI Agent가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고, 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 ‘정비·보증 AX Agent Pack’을 선보였다. 미래 모빌리티 분야에서는 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 지원하는 UAM(도심항공교통) 교통관리 AX 플랫폼을 소개했다.

Work 영역에서는 AI를 실제 업무 프로세스에 접목해 임직원과 개발자의 일하는 방식을 변화시키는 사례를 공유했다. 전사 AI Agent 관리 플랫폼 ‘AX Works’는 구성원이 업무에 필요한 AI Agent를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증·권한 관리와 데이터 보안, 품질 모니터링 등을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험을 조직의 업무 자산으로 축적·활용하는 것이 특징이다.

KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 UI 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술도 소개했다. 실제 4개 프로젝트에 적용했으며, 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 단축했다.

Tech 영역에서는 AI 시대의 안정적 서비스 운영을 뒷받침하는 네트워크·보안 기술을 소개했다. AI Agent가 웹서비스의 보안 취약점을 탐색·분석하는 ‘AI 보안진단 플랫폼’과 비정상 문자 발송 및 소액결제 등의 이상 패턴을 AI로 탐지하는 고객 보호 기술을 비롯해 6G, 양자보안, AI Operator 등 차세대 기술을 시연했다.

KT가 축적해 온 AI 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 기술 전시 행사 ‘AX Tech Connect’도 동반해 고객의 일상과 산업 현장에서 활용할 수 있는 다양한 AX 기술을 소개하고, AI 서비스의 발전 방향을 제시했다.

고객 접점에서는 멀티 에이전트 오케스트레이터 기술을 적용한 마이케이티 앱 내 ‘마이 AI’ Agent와 '지니TV AI Agent'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업·업무 분야에서는 특허 작성 Agent, 온톨로지 기반 AI 수주전략 Agent, IT 취약계층을 위한 공공 AI 키오스크 등 다양한 특화 기술을 소개했다.

‘믿:음 K 3.0’과 차세대 음성 Agent, ‘모두의 AI’에 적용되는 개인 맞춤형 전문가 Agent ‘KT-Claw’, ‘토큰팩토리’의 프롬프트 압축·모델 라우터 기술을 비롯해 AI 가드레일 등 AI 활용 확대를 뒷받침하는 기반 기술도 공유했다.

경험과 시행착오도 공유…그룹 전체 혁신 역량으로 확산

전시와 함께 진행된 발표 세션에서는 그룹 임직원들이 완성된 AX 성과뿐 아니라 실제 업무에 AI를 적용하는 과정에서 겪은 변화와 시행착오, 이를 해결하며 얻은 경험과 노하우를 나눴다.

대표적으로 KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI Native 개발체계 ‘kode’를 통해 ‘AI가 만들고, 사람이 결정한다’는 새로운 소프트웨어 개발 방식을 소개했다. ‘kode’는 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 전 과정에 AI를 적용하고, 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적·재사용하는 체계다. AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하는 동안 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하고 최종 품질을 검증하는 것이 특징이다.

복잡한 재무 데이터를 AI가 이해하고 분석할 수 있도록 만든 ‘CFO Agent’ 구축 경험도 공유했다. 기존 재무자료의 의미와 계층을 유지하면서 데이터를 AI가 이해할 수 있는 구조로 재설계하고, 회사·사업·기간별 재무정보 비교와 추세·원인 분석 등을 자연어로 수행할 수 있도록 했다.

AI로 업무 문제 직접 해결…32개 팀 참여한 ‘AID-X Hackathon’

이번 행사에서는 KT그룹 임직원이 실제 업무에서 발생하는 문제를 AI로 해결하는 해커톤도 함께 열렸다.

해커톤은 임직원이 자신의 업무에서 해결해야 할 문제를 직접 발굴하고, AI를 활용해 실제 업무에 적용할 수 있는 Agent와 Workflow, 서비스를 구현하는 것을 목표로 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 예선을 거쳤으며, 총 32개 팀이 본선에 진출해 열띤 경합을 펼쳤다. KT는 해커톤에서 발굴된 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고, 다른 조직으로 확산해 나갈 계획이다.

KT는 이번 AID-X Day에서 공유된 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용함으로써 개별 조직의 혁신을 KT그룹 전체의 AX 역량으로 발전시킬 계획이다. 또한 내부에서 검증한 AX 경험을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 ‘AX Platform Company’로의 전환을 가속화한다는 방침이다.

옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 “AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어, 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다”며 “현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다”고 말했다.

한편 KT는 지난 9월 21일 ‘모두의 AI’ 컨소시엄 출범식을 열고 국민 체감형 인공지능(AI) 서비스 개발을 본격화했다. 다음·무신사·직방·EBS 등 16개 참여 기업과 협력해 공공·교육·금융·쇼핑·부동산 등 다양한 분야의 기존 서비스에 AI를 접목하고, 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 ‘이음 인사이드’ 전략을 추진하고 있다.