KT가 인공지능(AI)을 소프트웨어 개발을 위한 보조 도구에서 벗어나 기획과 디자인, 품질관리, 운영 등 IT 업무 전반을 아우르는 핵심 업무 체계로 확장한다. AI를 활용한 실제 혁신 사례를 전사에 공유하고 업무 표준으로 정착시켜 기업 전반의 AX(AI 전환) 속도를 높인다는 전략이다.
KT는 24일 경기도 성남시 KT 판교사옥에서 IT부문과 IT 전문 그룹사 KT DS가 함께 참여한 ‘AID-X Demo Day’를 열고 AI 기반 업무 혁신 사례와 차세대 AX 기술을 공개했다.
이번 행사의 핵심은 KT가 추진하는 ‘AID-X(AI-Driven Everything)’를 실제 업무 현장에 확산하는 데 있다. AID-X는 기존 AI 기반 개발 체계인 AIDD(AI-Driven Development)를 한 단계 확장한 개념이다. 소프트웨어 개발 과정에 AI를 적용하는 데 그치지 않고 기획부터 UX·UI 디자인, 품질관리(QA), 서비스 운영 등 IT 업무 전반에 AI를 내재화하는 것이 목표다.
KT는 이를 통해 사람이 문제를 정의하고 의사결정을 내리는 역할에 집중하는 동시에 AI가 분석과 개발, 검증 등 프로젝트 수행 과정의 상당 부분을 지원하는 새로운 협업 방식을 구축한다는 구상이다.
업계에서는 KT의 이번 행보가 AI를 특정 부서의 생산성 향상 도구가 아닌 전사적인 업무 혁신 플랫폼으로 활용하려는 움직임이라는 점에서 주목하고 있다. 생성형 AI가 기업의 업무 방식 자체를 바꾸는 상황에서 AI 활용 역량을 개별 직원이나 프로젝트의 경험에 맡기기보다 표준화된 프로세스로 정착시키는 것이 장기적인 AX 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다.
이날 행사에서는 실제 현업에서 AID-X를 적용해 생산성과 품질을 개선한 사례들이 소개됐다. 개발자가 반복적으로 수행하던 분석과 개발 업무를 AI가 지원하거나 데이터 연계와 모델링 과정 등을 자동화해 개발 효율을 높인 사례가 대표적이다.
특히 KT 구성원들은 성공 사례뿐 아니라 AI를 업무에 적용하는 과정에서 발생한 시행착오와 개선 경험까지 공유했다. 이를 통해 프로젝트별로 축적된 노하우를 조직 차원의 지식 자산으로 전환하고, 향후 유사한 업무에 재활용할 수 있는 기반을 마련했다는 설명이다.
AID-X의 적용 범위가 전통적인 IT 개발 영역을 넘어 차세대 기술로 확대되고 있다는 점도 눈길을 끌었다.
대표적으로 ‘K RaaS’ 기반 휴머노이드 로봇의 Physical AI 개발 과정이 공개됐다. 시연에서는 휴머노이드가 사람의 자연어 명령을 이해하고 주변 환경과 사물을 인식한 뒤 물체를 집어 지정된 위치로 옮기는 과정을 선보였다.
AI가 로봇의 움직임과 주변 환경을 동시에 이해해야 하는 Physical AI 개발에서는 반복적인 동작 검증과 안전성 확보가 중요하다. KT는 AI를 활용해 로봇 동작을 반복적으로 검증하고 안전 기능을 적용하는 과정을 효율화함으로써 개발 과정에서 발생하는 시행착오를 줄이는 방안을 공유했다.
이는 AID-X가 소프트웨어 개발에 국한되지 않고 AI와 로봇이 결합하는 Physical AI 분야까지 확대될 수 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 향후 통신 인프라와 AI, 로봇 기술을 결합한 서비스 개발에서도 AI 중심의 업무 체계가 활용될 가능성이 커질 것으로 전망된다.
AI 기반 품질관리 기술도 공개됐다. KT는 다양한 스마트폰과 애플리케이션, 운영체제 환경에서 실제 이용자 관점으로 서비스를 검증하는 AI 기반 테스트 플랫폼을 소개했다.
이 플랫폼은 AI가 모바일 화면을 사람처럼 인식하고 애플리케이션의 기능을 이해한 뒤 테스트 시나리오를 자동으로 생성하고 실행하는 방식이다. 통신 서비스는 다양한 단말과 OS 환경에서 안정적인 품질을 확보해야 하는 만큼 테스트 범위가 넓고 반복 작업도 많다는 점에서 AI 적용 효과가 큰 분야로 꼽힌다.
KT에 따르면 AI 기반 테스트 자동화를 통해 테스트 소요 시간은 약 50% 줄었고 품질은 20% 향상됐다. 테스트 커버리지는 80% 확대돼 기존보다 짧은 시간에 더 많은 환경을 검증할 수 있게 됐다.
업계에서는 AI 기반 QA 자동화가 통신 서비스의 품질 경쟁력을 높이는 동시에 개발 비용과 출시 기간을 줄이는 효과로 이어질 수 있다는 평가가 나온다. 특히 서비스와 단말이 복잡해질수록 사람이 직접 수행하는 테스트만으로는 대응에 한계가 있는 만큼 AI를 활용한 자동 검증 체계가 향후 디지털 서비스 개발의 핵심 요소가 될 가능성이 높다는 분석이다.
일상적인 업무 개선에 AI를 활용한 사례도 소개됐다. KT는 판교 사옥 셔틀버스 운행 데이터를 분석해 노선을 최적화한 사례를 공개했다. 전문적인 코딩이나 데이터 분석을 담당하지 않는 직원도 자연어로 AI에 질문하고 데이터를 분석해 업무 개선에 활용할 수 있다는 점을 보여준 사례다.
이는 AI 활용의 범위를 개발자와 데이터 전문가 중심에서 일반 직원으로 확대할 수 있다는 점에서 의미가 있다는 평가다. AI가 기업 내부의 업무 데이터를 이해하고 직원의 요구를 자연어로 처리할 수 있게 되면 현장 구성원이 직접 문제를 발견하고 해결하는 ‘현업 주도형 AX’가 가능해질 수 있기 때문이다.
전시 공간에서는 AID-X 기반 개발 거버넌스와 핵심 기술, 실제 고객 서비스 적용 사례를 비롯해 다양한 차세대 AX 기술도 함께 공개됐다. KT는 이번 행사를 통해 개별 프로젝트에서 검증된 AI 활용 사례를 조직 전체로 확산하고, IT 개발과 운영 과정에 AI를 기본적으로 적용하는 문화를 구축한다는 방침이다.
시장에서는 KT가 AID-X를 통해 AI 전환의 방향성을 ‘기술 도입’에서 ‘업무 방식 변화’로 전환하고 있다는 점에 주목하고 있다. 단순히 AI 솔루션을 도입하는 것보다 구성원이 실제 업무에서 AI를 활용하고, 성공 사례와 실패 경험을 조직 차원에서 축적하는 구조를 만드는 것이 AX의 지속 가능성을 높일 수 있다는 이유에서다.
