“인공지능(AI)은 모델 개발이나 개별 기술의 문제가 아닌 데이터를 출발점으로 해야 합니다. 모델과 에이전트를 연결하고 거버넌스와 평가까지 포함한 운영 가능한 시스템으로 접근할 필요가 있습니다.”

이세정 KT 디시전인텔리전스랩장(상무·최고데이터책임자 CDO)는 AI를 실제 실행 가능하게 만들기 위해서는 데이터 확보부터 거버넌스, 평가까지 연결된 실행 체계가 필요하다고 강조했다.

이 CDO는 “실제 AI 적용해 보면 모델 성능만으로는 운영 단계까지 올라가지 않았고, 데이터 준비와 판단의 근거 평가가 연결되지 않으면 PoC(개념검증)에 머문다는 한계가 있었다”며 “KT는 데이터 파운데이션에서 시작해 모델 에이전트, 평가와 피드백이 반복되는 데이터-to-AI를 실행 전략으로 설계했다”고 말했다.

전자신문과 한국통신사업자연협회(KOTA)가 주최한 MWC26 바르셀로나 포럼이 지난 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 피아그란비아 전시장에서 열렸다. 이세정 KT 디시전인텔리전스랩장 상무가 발표하고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com

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기업은 신뢰 가능한 학습 데이터 확보 한계, AI가 이해 못하는 데이터 구조, 통제·설명 불가능한 AI 의사결정 문제 등 AI 도입 과정에서 데이터 한계에 직면하고, 이는 효과적인 AI 활용을 가로막는다. 이를 해결하기 위해서는 AI 품질과 신뢰 핵심인 '데이터 AI 준비도'가 중요하다고 이 CDO는 강조한다.

KT는 이런 문제점을 파악하고 고품질 데이터를 기반으로 데이터정제, 거버넌스 AI모델·에이전트 평가를 연결한 체계를 구축했다.

우선 K데이터얼라이언스와 내부 통신·업무·그룹 데이터를 수집·정제해 중앙화했다. 여기에 표준·보안·품질 기준 확보에 거대언어모델(LLM) 기반 자동화를 단계적으로 적용, 현업의 AI 활용 속도와 규모를 감당할 수 있는 수준으로 데이터 자산화를 진행 중이다.

이어 가장 마지막 단계로 AI평가를 거치게 된다. 데이터 준비가 완료되고 거버넌스가 체계화된 후 이를 완성하는 최종 검증 단계를 뜻한다. AI 평가는 '데이터-투-AI' 체계를 완성하는 단계로, 거버넌스에 대한 투자가 AI 품질과 신뢰로 연결됐는지 검증하는 핵심 장치가 된다.

이 CDO는 “AI를 평가할 때 모델에 대한 평가만 해서는 충분하지 않다”며 “에이전트를 평가하는 것이 중요한데, 실제 시나리오에서의 동작을 중심으로 역할 역량 평가와 같은 방식으로 검증하고, 최적화하는 과정이 필요하다”고 말했다.

이를 바탕으로 우리나라 AI 발전을 위해서는 정부의 정책적 지원도 중요하다고 이 CDO는 밝혔다. 국가 차원의 공동 라이선싱 허브를 마련해 데이터 양극화를 해소하고, 산업별 AI 모델에 즉시 투입 가능한 표준 파이프라인을 정부 주도로 민간과 협력해 정의할 필요도 있다. 아울러 자율형 에이전트 차원의 데이터 주권 보호와 규제 가이드랑니 수립, 한국적 AI 모델 평가 지표 연구 활성화 역시 정부 지원이 필요한 상황이다.

이 CDO는 “이제 통신사의 인프라를 AI데이터센터나 회선 같은 물리적인 인프라로 한정해선 않된다”며 “데이터 준비, 거버넌스, 평가까지 포함한 AI가 운영 가능한 기반까지 포함하기 때문”이라고 강조했다.

정용철 기자 jungyc@etnews.com

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