SKT, 'AX 혁신 2.0' 가속…개인 AI 활용 넘어 조직 생산성 높인다

에이전트 1500개 운영…한때 7000개까지 늘어난 에이전트 효율성 평가·관리

AX 이네이블러 TF·샌드박스·카탈리스트 가동…데이터·보안·업무 프로세스 재설계

10월 30일 오전 SK텔레콤 이천 인재개발원에서 열린 ‘SKT AX Camp’에서 김인수 SKT AI Board 팀장이 ‘AX 혁신 2.0’ 방안에 대해 소개하고 있다.ⓒSKT

SK텔레콤이 전사 AX(AI 전환)를 한 단계 더 고도화하기 위해 ‘개인에서 조직으로, 활용에서 성과로’를 핵심 방향으로 삼고 ‘AX 혁신 2.0’을 가속화한다. ‘AX 혁신 2.0’은 구성원 개개인의 AI 활용을 넘어 조직의 업무 프로세스와 협업 방식을 AI 중심으로 재설계하는 데 초점을 맞췄다.

데이터 접근, 시스템 연계, 보안 등 AI 도입 과정에서 발생하는 장애물을 해소하고 이른바 ‘AX J커브’의 골짜기를 넘어 조직 전반의 생산성을 높이는 것이 목표다. AX J커브는 AI 도입 초기에는 재교육과 업무 재설계, 데이터·조직 정비 등에 따른 부담으로 생산성이 일시적으로 낮아질 수 있지만, 이를 극복하면 생산성이 크게 높아지는 현상을 뜻한다.

지난달 30일 오전 SK텔레콤 이천 인재개발원에서 열린 ‘SKT AX Camp’에서 김인수 SKT AI Board 팀장은 “SK텔레콤의 AX 방향은 개인에서 조직으로, 활용에서 성과로 진화하고 있다”고 언급했다.

그는 SKT의 'AX 1.0'이 구성원들이 각자 AI를 만들어보고 활용하면서 성과를 내는 단계였다면, 'AX 2.0'부터는 조직 차원의 성과를 만드는 방향으로 옮겨가고 있다고 설명했다.

실제 SK텔레콤은 올해 들어 구성원이 AI 도구를 활용해 에이전트를 만들고 업무 효율성을 높이는 문화를 확산해 왔다.

AI 에이전트를 직접 만들어 본 구성원은 4000명을 넘어섰으며, 사내에서 정기적으로 활용되는 AI 에이전트도 1500개에 달한다. 에이전트는 한때 약 7000개까지 늘었지만, 회사 업무에 필요한지와 실제 효율성을 기준으로 선별하는 과정을 거쳐 현재 규모로 정리됐다.

김 팀장은 “1500개도 상당히 압축된 숫자”라며 “에이전트 개수를 줄이는 것 자체가 목적이 아니라 각각의 에이전트가 얼마나 효과를 내는지, 회사가 토큰 비용을 지불할 만큼 효율적인지를 평가하고 있다”고 설명했다. 에이전트 수를 일률적으로 줄이기보다는 실제 성과에 따라 추가하거나 통합하는 방식으로 관리하고 있다는 취지다.

AX 이네이블러 TF·샌드박스·카탈리스트 도입…일하는 방식 변화 가속

SK텔레콤은 ‘AX 혁신 2.0’의 핵심 실행 프로그램으로 ▲AX 이네이블러 TF(AX Enabler TF) ▲AX 샌드박스(AX Sandbox) ▲AX 카탈리스트(AX Catalyst)를 운영하고 있다.

먼저 ‘AX 이네이블러 TF’는 AI 활용 과정에서 발생하는 공통적인 어려움을 전사 차원에서 해결한다. 교육·지원 체계 개선과 함께 데이터·보안 등 기술 인프라도 고도화하고 있다. 아울러 AI 에이전트 사번제 도입과 평가 체계 마련 등 에이전트가 실제 업무에 안착할 수 있도록 경영 인프라를 재설계하는 역할도 맡는다.

‘AX 샌드박스’는 기존 업무 방식을 AI 중심으로 처음부터 재설계하는 프로그램이다. 상반기에는 서비스 개발 조직에서 한 명의 구성원이 기획·개발·검증을 AI 에이전트와 함께 수행하는 실험을 진행했다. 하반기에는 전사 각 조직으로 범위를 확대해 여러 구성원과 AI 에이전트가 함께 일하는 새로운 협업 방식을 모색하고 있다.

‘AX 카탈리스트’는 AX 혁신을 선도하는 구성원이 전사 변화의 촉매 역할을 하도록 지원하는 제도다. 지난 9월 현업에서 자발적으로 AI를 적극 활용하고 업무에 적용해 온 구성원 10명이 1기 카탈리스트로 선정됐다.

김 팀장은 “선발된 10명은 MNO, AI CIC, 스태프 등 여러 조직에 고르게 분포돼 있다”며 “이들은 기존에 하던 업무와 각자 맡은 과제 영역에서 활동하고 있다”고 설명했다.

SK텔레콤은 이들에게 AI 모델 활용 비용과 기술·데이터 연계 등을 지원해 새로운 시도를 뒷받침한다. 카탈리스트들은 직접 개발한 에이전트와 AX 경험을 다른 구성원에게 전파하는 동시에, AX 확산을 가로막는 기술적·제도적 문제를 선제적으로 발굴하는 역할도 한다.

실제 활동 사례로는 악성 앱 분석 자동화가 있다. 통신 사업 특성상 보안이 중요한 만큼 악성 앱에 포함된 서버 링크 등 위험 요소를 분석해야 하는데, 앱 전체를 사람이 일일이 확인하기는 어렵다. 이를 담당하던 구성원들이 업무상 필요에 따라 분석 과정을 자동화하는 에이전트를 직접 개발하고 기능 개선까지 진행하고 있다는 설명이다.

카탈리스트가 AX 추진 과정에서 데이터·권한·시스템·보안 등의 문제를 발견하면 AX 이네이블러 TF와 함께 해결한다. 이를 통해 다른 구성원들이 동일한 어려움을 겪지 않도록 하는 선순환 체계도 구축하고 있다.

데이터 안심존·AI 연계·업무 재설계까지…AX J커브 골짜기 넘는다

SK텔레콤은 ‘AX 혁신 2.0’을 통해 AI 활용을 더욱 가속화할 수 있는 기술도 개발해 도입하고 있다.

대표적으로 AI에 데이터 원문을 직접 노출하지 않고도 업무를 처리할 수 있는 ‘Z.E.Z(Zero Exposure Zone)’ 기술을 개발하고 특허를 출원했다.

10월 30일 오전 SK텔레콤 이천 인재개발원에서 열린 ‘SKT AX Camp’에서 김인수 SKT AI Board 팀장이 ‘AX 혁신 2.0’ 방안에 대해 소개하고 있다.ⓒSKT

개인정보 등 민감한 원본 데이터를 별도 영역에서 안전하게 관리하고, AI에는 메타데이터·비교 토큰·계산값 등 업무에 필요한 처리 결과만 전달하는 구조다. 이를 통해 데이터 보호와 AI 활용을 양립시킬 수 있도록 했다.

SK텔레콤은 AI가 데이터를 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 ‘데이터 데스크(Data Desk)’도 마련했다.

기존 데이터는 시스템과 개발자 중심으로 관리돼 AI가 데이터의 업무적 의미를 파악하기 어려운 경우가 많았다. 데이터 데스크는 각종 데이터에 대한 설명과 업무적 맥락을 자동으로 생성해 AI 에이전트가 필요한 정보를 쉽게 찾아 활용할 수 있도록 한다.

김 팀장은 데이터 데스크의 활용 사례로 '네트워크센터 데이터'를 소개했다. 해당 데이터베이스는 9000개가 넘고, 설명을 붙여야 하는 데이터 항목은 약 30만개에 달한다. SK텔레콤은 각 데이터의 의미와 설명을 자체 로컬 모델을 활용해 정리했다. 김 팀장은 "해당 작업을 외부 LLM으로 처리할 경우 비용이 1~6억원에 이를 것"으로 추산했다.

구성원과 조직의 업무를 AI가 이해할 수 있는 형태로 정리하는 ‘워크맵(Work Map)’도 추진하고 있다. 워크맵은 기존 업무 자료와 목표 등을 바탕으로 AI가 업무 흐름을 먼저 파악하고, 구성원과의 대화를 통해 업무 지도를 만드는 방식이다.

개인과 조직의 업무 프로세스를 체계적으로 정리해 사람과 AI가 함께 일하는 표준 절차를 수립하고, AI 에이전트를 적용할 수 있는 업무도 발굴한다.

워크맵은 개인의 업무에서 출발해 팀과 조직의 업무까지 연결하는 것이 특징이다. 업무별 표준 절차인 SOP(Standard Operating Procedure)를 축적하고 업무의 맥락을 자산화해 향후 AI 에이전트를 설계하는 기본 자료로 활용한다. SK텔레콤은 워크맵 기능을 AX 진입점인 사내 플랫폼에 배포할 계획이다.

SK텔레콤은 이 같은 기술과 시스템을 통해 데이터 보호와 활용의 균형을 확보하고, AI 에이전트의 업무 적용 범위를 넓혀 조직 차원의 AX 기반을 강화해 나갈 계획이다.

김 팀장은 “AX는 하지 않을 수 없는 시대이며, AX를 하려면 반드시 J커브를 거쳐야 한다”며 “J커브의 골짜기를 천천히 넘어갈 것인지, 빠르게 넘어갈 것인지는 선택의 문제”라고 말했다. 이어 “SK텔레콤은 AX 무브먼트를 통해 빠르게 진행할 수 있는 방법을 찾고 있다”고 덧붙였다.