"AI 정답률 40%→80%"…SKT, 사내 데이터부터 뜯어고쳤다 작성일 11-01 17 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">데이터 항목에 업무상 의미·설명 부여…AI 에이전트 정확도 개선<br>9000개이상 DB·30만개 데이터 항목 관리…민감정보 보호 기술도 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5z0vNJFY5c"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9d211f594cee6c72399f35b177c12bcbcf18db552137742450a6667e05863a24" dmcf-pid="1qpTji3GtA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김인수 SK텔레콤 AI Board 팀장이 사내 AX 전략에 대해 설명하고 있다. ⓒ뉴스1 신민경 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/NEWS1/20261101090208622rwor.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="ZUvcP9lwtk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/NEWS1/20261101090208622rwor.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김인수 SK텔레콤 AI Board 팀장이 사내 AX 전략에 대해 설명하고 있다. ⓒ뉴스1 신민경 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8a18277c4314c1f2ff5f0897bf210a775ba02ce72a22f942c24653974edf3ff2" dmcf-pid="tBUyAn0HZj" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 신민경 기자 = SK텔레콤(017670)이 사내 인공지능(AI) 에이전트의 업무 정확도를 높이기 위해 기업 데이터부터 정비하고 있다. 기존 데이터 항목에 업무상 의미와 설명을 부여한 결과, AI 에이전트의 질문 정답률이 약 40%에서 80% 이상으로 높아졌다는 설명이다.</p> <p contents-hash="811896abd42669359e26b008e628ec8954f0b56f97534e40cf253b1a2b5b372e" dmcf-pid="FbuWcLpX5N" dmcf-ptype="general">김인수 SK텔레콤 AI Board 팀장은 지난 30일 경기 이천시 SK텔레콤 인재개발원에서 열린 인공지능 전환(AX) 전략 발표에서 이 같은 데이터 정비 성과를 공개했다.</p> <p contents-hash="7f05847111687a5c9c0ec16cf3bded42e1157564b41a6e6e45eaa13011ac0713" dmcf-pid="3K7YkoUZta" dmcf-ptype="general">기업이 보유한 데이터는 대부분 기존 업무 시스템이나 개발자 중심으로 관리돼 왔다. 데이터 항목의 이름과 형식만으로는 실제 업무에서 어떤 의미로 쓰이는지 파악하기 어려운 경우가 많다.</p> <p contents-hash="21a6db48d60a78d78145c09205b729b7f4a6cebea21a5b09a2d0d99ec7b1ec12" dmcf-pid="0yhN4BIkZg" dmcf-ptype="general">사람은 업무 경험을 바탕으로 데이터의 의미를 이해할 수 있지만, AI 에이전트는 필요한 데이터를 찾아도 그 의미를 정확히 해석하지 못할 수 있다. AI를 업무에 투입하기 위해 모델의 성능뿐 아니라 데이터 자체를 AI가 이해할 수 있도록 정비해야 하는 이유다.</p> <p contents-hash="f3caad3e5273da65a7ed372cb8d54e43a341c6d5682bb09596197b70c31673fd" dmcf-pid="pWlj8bCEZo" dmcf-ptype="general">SK텔레콤이 개발한 '데이터 데스크'(Data Desk)는 사내 데이터 항목에 업무상 의미와 설명을 부여하는 기술이다.</p> <p contents-hash="ca6db21fa226e72ffce8bf3993c9e065021ec0351cca1464f3fd6b5a6e13250d" dmcf-pid="UYSA6KhDZL" dmcf-ptype="general">김 팀장은 "데이터 항목의 의미와 설명을 정비하기 전에는 AI 에이전트의 질문 정답률이 약 40%에 머물렀지만, 정비 이후에는 80% 이상으로 높아졌다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="14de8e52d037352e742ed8bf99eb1a6d58fc44aac9b21b9042537869114655b7" dmcf-pid="uGvcP9lwYn" dmcf-ptype="general">AI 모델을 교체하거나 에이전트 수를 늘리는 것만이 아니라, 기존 데이터의 의미를 정리하는 작업으로도 업무 정확도를 개선할 수 있다는 것이다.</p> <h3 contents-hash="2d8bb3378d2fba2424664a01913561c180946a3df36b717d7be0054288d3032d" dmcf-pid="7HTkQ2SrZi" dmcf-ptype="h3">DB 9000개 이상·데이터 항목 30만 개…AI 운영 비용도 과제</h3> <p contents-hash="f8bde98e0c82cd28ce74bd145ea29c3aad33d0172fc12149fe5f18c1b5c897d6" dmcf-pid="zXyExVvmZJ" dmcf-ptype="general">SK텔레콤이 실험한 네트워크 관련 데이터베이스(DB)는 9000개 이상이며, 데이터 항목도 약 30만 개에 달한다.</p> <p contents-hash="730aa2db5a2cad68bbea5822babba58dd3b146c8283a0bfa1e38e6bd1118459d" dmcf-pid="qZWDMfTsGd" dmcf-ptype="general">이처럼 방대한 데이터를 AI 에이전트가 활용하려면 필요한 정보를 정확히 찾고 해석하는 능력뿐 아니라 처리 비용도 관리해야 한다.</p> <p contents-hash="f52a16a91eeb03a632fab479a046dd5e2cbc2a866dc1a2650f900fe199445b93" dmcf-pid="B5YwR4yOHe" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 데이터 처리에 드는 비용을 줄이기 위해 자체 AI 모델을 활용하고 있다. 업무에 따라 AI 모델을 적절히 활용하면서 운영 효율을 높이겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="80d7c6c295d2e1cc65afac78d2b6ce21fe894b6fe2dacbfe32cb80684a17e304" dmcf-pid="b1Gre8WIXR" dmcf-ptype="general">사내 AI 에이전트가 빠르게 확산하면서 비용 관리의 중요성도 커졌다.</p> <p contents-hash="a0b5b2875e742ba9169ba2607cb04e8687fa16039402588ac2240cfa2d959413" dmcf-pid="KtHmd6YCYM" dmcf-ptype="general">김 팀장에 따르면 SK텔레콤의 사내 AI 에이전트는 한때 7000개 수준까지 늘어났으며, 현재 정기적으로 운영되는 에이전트는 약 1500개다.</p> <p contents-hash="0045f2c27562844ce131188f4c8427454c68e104a289ee920a72fc1565e8c7ea" dmcf-pid="9FXsJPGhZx" dmcf-ptype="general">김 팀장은 "각각의 에이전트가 얼마나 효과를 내는지, 회사가 여기에 토큰 비용을 지불하는 것이 효과적인지 평가하고 있다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="59aa88269284c61f2e211f7db677d379496dbcafa32ca29e5c05bb9e9ad81d27" dmcf-pid="2iMqWCQ9XQ" dmcf-ptype="general">김 팀장은 "압축이 목적이라기보다는 성과를 내고자 하는 것"이라며 "효과에 따라 에이전트가 더 만들어질 수도 있고 줄어들 수도 있다"고 말했다.</p> <h3 contents-hash="1a150ac0abcd1bf8b5acf1dea1255a27d82c914387522069c70eeb509301149d" dmcf-pid="VnRBYhx2YP" dmcf-ptype="h3">민감정보 노출 막고 업무 절차도 정비</h3> <p contents-hash="b868cd150ab9d4e1283399d40e7d427c5380775978a59c83d34d8ca4bef37fcb" dmcf-pid="fLebGlMVH6" dmcf-ptype="general">AI 에이전트가 사내 데이터를 폭넓게 활용하려면 개인정보와 민감정보를 보호하는 체계도 필요하다.</p> <p contents-hash="190bc99e8568117002e28455bfb9559753006a56c5fd9c5ecef2ddfa878d4c99" dmcf-pid="4odKHSRfG8" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 민감한 원문 데이터를 AI에 직접 노출하지 않고 필요한 처리 결과만 전달하는 'Z.E.Z'(Zero Exposure Zone) 기술을 개발해 특허를 출원했다.</p> <p contents-hash="276c66587bfed13b90c939527cc3214aed4cd874d72ac4d62108a223659ccdb7" dmcf-pid="8gJ9Xve454" dmcf-ptype="general">AI가 업무에 필요한 정보를 활용하면서도 원문 데이터에 직접 접근하지 않도록 하는 방식이다.</p> <p contents-hash="62e498d3b0ed923b2ed27809d879d7f245853750b2f294732cbf5cf004314acc" dmcf-pid="6ai2ZTd85f" dmcf-ptype="general">직원들의 업무 흐름을 AI가 이해할 수 있는 형태로 정리하는 '워크맵'(Work Map)도 개발하고 있다.</p> <p contents-hash="1b2e5b072f47d87c76617969f395ab28b28a997f93f6b6777cad24e2b3824b46" dmcf-pid="PNnV5yJ65V" dmcf-ptype="general">기존 업무 자료를 토대로 업무 절차를 파악하고, 이 가운데 AI 에이전트가 수행할 수 있는 업무를 발굴하는 기술이다.</p> <p contents-hash="42fdff5177b9f5e08c2f47b07fda0ff9b97b1149e69a4bf4e5c80ff0876aaf13" dmcf-pid="QjLf1WiPY2" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 데이터 접근과 시스템 연계, 보안 등 개별 직원이 해결하기 어려운 문제에 대응하기 위해 'AX 이네이블러 태스크포스(TF)'도 운영하고 있다.</p> <p contents-hash="2d4a39123aae5450c3c544791d388863dd1011b4609083805f6056fba79a8df1" dmcf-pid="xAo4tYnQ59" dmcf-ptype="general">김 팀장은 "개인이 풀 수 있는 문제들은 상당 부분 풀렸지만 이제는 회사 차원의 지원이 필요한 과제들이 부각되고 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b51597e968c48fb6f39e12d1fe670cd9fc77c905674efd0bf8adfbe3afa5ec25" dmcf-pid="yUthoR5TYK" dmcf-ptype="general">이어 "SK텔레콤의 AX 방향은 개인에서 조직으로, 활용에서 성과로 진화하고 있다"며 "이제는 조직 차원에서 실질적인 성과를 만들어 가고자 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="40bea04272ccd90adf803cb3087029b393251fd9f3adb312bc31a6772d56f88a" dmcf-pid="WuFlge1yGb" dmcf-ptype="general">smk5031@news1.kr </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 [현장] "링크만 던져 놓고 보고서 쓰란다…그런데 쓰네?" SKT의 실전형 AI 실험 11-01 다음 "80곳 검토해 15곳 선정까지 단 8분"…SKT AI 업무 체험해보니 11-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
