KT(030200)에 따르면 현재까지 15개 조직에서 ‘AX Design Clinic’을 통해 총 122건의 업무혁신 아이디어가 접수됐다. 이 가운데 데이터 수집·가공 자동화가 71건으로 가장 많았다. 승인·검토 프로세스 개선이 33건, 보고서·대시보드 생성이 12건으로 뒤를 이었다.
현업에서 가장 많이 요구한 것은 새로운 AI 기능 자체가 아니라 반복 업무를 줄이고 기존 업무 프로세스를 효율화하는 것이었다. KT가 AI 도입의 초점을 기술 자체에서 ‘업무 변화’로 옮기고 있는 이유다.
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기업들의 AI 활용이 확대되면서 현업에서는 AI를 어디에 적용할지, 기존 업무를 어떤 방식으로 바꿀지가 새로운 과제로 떠오르고 있다. KT는 업무 특성과 데이터를 먼저 분석한 뒤 AI 에이전트와 자동화 등 적합한 기술을 적용해 단순한 AI 도입을 실제 업무 개선으로 연결한다는 방침이다.
특히 KT는 AI 에이전트의 ‘숫자 늘리기’보다 실제 현업에서 성과가 확인된 사례를 확보하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 업무 방식을 표준 워크플로와 재사용 가능한 모델로 정립해 다른 조직에서도 활용할 수 있도록 한다는 구상이다. 조직마다 비슷한 기능의 에이전트를 따로 개발하는 비효율을 줄이고, AX 자산을 축적하는 효과도 기대하고 있다.
실제 업무 적용도 시작됐다.
SCM실은 구매와 소프트웨어(SW) 용역 계약에 필요한 규정과 절차, 운영 기준 등을 안내하는 ‘구매·계약 프로세스 통합 안내 Agent’를 추진하고 있다. 구매·계약 절차와 업무 기준, 관련 양식, 시스템 이용 방법 등을 통합 안내하고 담당 부서와 후속 절차까지 확인할 수 있도록 하는 방식이다. 반복 문의를 줄이는 동시에 업무 지식을 조직의 자산으로 축적하는 것이 목표다.
법무실에서는 ‘생활법률상담 예약·스케줄링 Agent’를 통해 상담 신청 접수부터 일정 배정과 조율, 변경·취소, 안내까지 반복되는 예약 업무를 자동화하고 있다. 담당자의 단순 업무를 줄이고 상담 운영의 속도와 정확성을 높이는 데 초점을 맞췄다.
재무 분야에서는 IR 자료를 기반으로 실적과 투자·예산 현황 등 주요 경영정보를 자연어로 조회하고 비교·분석할 수 있는 Agent를 활용하고 있다. 반복적인 자료 검색과 정리 시간을 줄이고 필요한 경영정보를 신속하게 확인할 수 있도록 해 데이터 기반 의사결정을 지원한다.
KT는 앞으로 AX Design Clinic에서 발굴·검증한 사례를 다른 조직과 그룹사로 확대할 계획이다. 개별 직원이나 특정 조직의 AI 활용을 넘어 검증된 업무 방식을 전사 표준으로 확산해 AI 기반 업무 혁신을 가속한다는 전략이다.
정찬호 KT IT전략본부장(상무)은 “AX Design Clinic은 AI Agent를 많이 만드는 것이 아니라 현업에 꼭 필요한 Agent와 업무 방식을 제대로 설계하고 실제 효과까지 검증하는 프로그램”이라며 “현업의 아이디어를 실질적인 업무 혁신으로 연결하고 검증된 사례를 조직의 AX 자산으로 축적·확산해 AI 기반 일하는 방식의 질적 고도화를 추진하겠다”고 말했다.
