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AI 에이전트 시대, SKT AX와 멀티 LLM의 활용 방안

일반 리포트 2025년 04월 18일
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목차

  1. 요약
  2. AI 에이전트의 진화와 비즈니스 혁신
  3. 멀티 LLM의 활용 가능성 분석
  4. Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축
  5. AI 도입에 따른 ROI 실현
  6. 결론

1. 요약

  • AI 에이전트의 혁신은 오늘날 기업 운영에 있어 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, SK텔레콤의 AI 전환(AX)과 멀티 LLM을 활용함으로써 그 가능성을 극대화할 수 있습니다. 이 전략의 핵심은 AI 기술을 활용하여 기업 생산성을 확대하고 고객 경험을 개선하는 것입니다. 여러 통계 결과를 살펴보면, 기업의 57%가 최근 2년 이내에 AI 에이전트를 도입하였고, 이들 중 83%가 작년 중에 도입을 완료한 것으로 확인되었습니다. 이는 AI가 단순한 실험적 도구에서 벗어나, 기업 전략에 필수적으로 작용하고 있음을 보여줍니다. AI 에이전트는 다양한 임무를 자동화해 비즈니스의 효율성을 높이는데 기여하고 있으며, 특히 AI 지식상담 시스템과 같은 성공 사례는 여러 산업에서 그 효과를 입증하고 있습니다. 이를 통해 고객 서비스의 품질이 제고되고, 운영 비용이 절감되는 등 실질적인 비즈니스 성과가 나타나고 있습니다. 최근의 연도별 조사에 따르면, AI를 도입한 기업의 92%가 투자 수익률(ROI)을 실제로 실현하고 있으며, 이는 기업이 AI 기술을 통해 경쟁력을 강화할 수 있는 기반이 됩니다. 이러한 통계는 AI 기술이 고객 맞춤형 서비스와 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게 함으로써 기업 운영 혁신에 있어서 중대한 역할을 하고 있다는 점을 뚜렷하게 보여주고 있습니다.

2. AI 에이전트의 진화와 비즈니스 혁신

  • 2-1. AI 에이전트의 개념

  • AI 에이전트란 기본적으로 인공지능이 내장된 소프트웨어 시스템으로, 특정 임무를 수행하기 위해 설계된 컴포넌트를 의미합니다. 이들은 여러 작업을 자동화하여, 비즈니스 운영에서의 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 현재 AI 에이전트는 클라우드 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 데이터 처리 및 분석을 자동화하는 데 그 목적이 있습니다. 기업들은 AI 에이전트를 사용하여 작업을 신속하게 수행하고, 일반적인 고객 응대에서부터 복잡한 데이터 분석까지의 범위에서 다양하게 활용하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 기술의 발전과 함께 그 기능이 진화하고 있으며, 단순한 자동화 도구에서 벗어나 독립적으로 학습하고, 결정을 내리는 에이전트형 AI로 변화하고 있습니다.

  • 2-2. 기업의 기대와 현실

  • 많은 기업들이 AI 에이전트를 통해 기대하는 바는 업무의 효율성을 극대화하고, 고객 경험을 향상시키는 것입니다. 조사에 따르면, 기업의 57%가 지난 2년 내에 AI 에이전트를 도입하였으며, 이 중 83%는 작년에 도입한 것으로 나타나고 있습니다. 이러한 현상은 AI 에이전트가 단순한 실험적 도구에서 벗어나 전략적인 필수 요소로 자리 잡고 있음을 시사합니다. 그러나 많은 기업이 AI가 자율적으로 작업을 수행하기보다는, '추천' 또는 '분석'에 그치기를 원한다는 점에서 실제 도입 과정에서는 기대와 현실 간의 차이가 존재합니다. 즉, 많은 기업이 AI 기술의 응용에 있어 제한적 접근을 선호하며, 이 과정에서 기술의 잠재력을 충분히 발휘하지 못하는 경우가 발생하고 있습니다.

  • 2-3. AI 기술을 통한 비즈니스 혁신의 사례

  • AI 에이전트의 실제 활용 사례로는 여러 산업에서의 성과가 주목받고 있습니다. 금융권에서는 우리은행의 'AI 지식상담 시스템'이 좋은 예로, 애전틱 RAG(Agentic Retrieval-Augmented Generation)와 리즈닝(Reasoning) 기술이 결합된 시스템으로, 직원들이 복잡한 질문을 할 때 자동으로 정확한 답변을 제공합니다. 이러한 시스템은 기존의 여러 문서를 검색하는 수고를 덜어주며, 업무의 정확도와 속도를 향상시키는 데 크게 기여하고 있습니다. 이외에도 제조업, 소매업, 의료 분야 등에서도 AI 에이전트를 도입하여, 리스크 관리 및 고객 서비스의 혁신을 이끌어내고 있습니다. 특히, 기업들이 AI를 통해 얻는 ROI(투자 대비 수익률)는 이러한 비즈니스 혁신의 중요한 지표로, AI 기술이 기업 운영의 혁신을 가능하게 함을 보여줍니다.

3. 멀티 LLM의 활용 가능성 분석

  • 3-1. SKT AX란?

  • SKT AX는 SK텔레콤의 AI 전환을 위한 전략적 접근으로, 최신 AI 기술을 바탕으로 기업의 운영 방식을 혁신하려는 목표를 가지고 있습니다. 이는 AI를 통해 고객 서비스를 향상시키고, 생산성을 높이며, 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다. 특히, 멀티 LLM(Multi Large Language Model) 활용은 기존의 AI 시스템을 넘어 다양한 언어와 문화에 적합하게 적용될 수 있는 가능성을 열어줍니다. SKT AX는 이러한 멀티 LLM을 통해 데이터 기반의 의사 결정과 고객 맞춤형 서비스를 실현하고자 합니다.

  • 3-2. ChatGPT, Claude, Perplexity의 특징

  • ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, 대화형 AI 시스템에서 뛰어난 성능을 보입니다. 인간과 유사한 대화를 생성할 수 있는 이 모델은 여러 산업에서 고객 지원을 포함한 다양한 분야에 활용되고 있습니다. Claude는 Anthropic에서 개발된 모델로, 보다 안전하고 윤리적인 AI를 지향합니다. 이는 사용자와의 상호작용에서 더 나은 선택과 결과를 제공하기 위해 고안되었습니다. 마지막으로 Perplexity는 정보 검색과 대화형 응답 생성을 결합하여, 사용자가 정보에 즉각 접근할 수 있도록 지원합니다. 이 세 모델은 각기 다른 특징과 접근 방식을 통해 기업이 필요로 하는 AI 솔루션을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 3-3. 비즈니스에서의 활용 사례

  • 비즈니스 환경에서 멀티 LLM의 활용 사례는 매우 다양합니다. 예를 들어, 고객 지원 분야에서는 ChatGPT를 이용하여 고객의 문의에 실시간으로 응답하며, 대화의 흐름을 자연스럽게 이어갈 수 있도록 돕습니다. Claude는 기업 내부의 의사 결정 과정을 지원하는 데 사용되며, 안전한 대화를 통해 조직의 미션과 가치에 부합하는 정보 처리를 가능하게 합니다. Perplexity는 데이터 분석과 정보 검색 기능을 함께 제공하여, 비즈니스 인사이트를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 한국전력공사(KPX)와 같은 기업에서는 RAG(검색 증강 생성) 챗봇 모델을 구축하여 고객의 요구에 즉각적으로 응답하는 서비스를 제공하고 있으며, 이는 고객 만족도를 대폭 향상시키는 결과를 가져왔습니다. 이러한 사례들은 멀티 LLM이 비즈니스의 다양한 측면에서 혁신적인 변화를 주도할 수 있는 가능성을 잘 보여줍니다.

4. Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축

  • 4-1. 구축 방법론

  • Private LLM 기반 RAG(검색증강생성) 챗봇 모델 구축은 많은 기업들이 인공지능을 통해 고객 서비스 및 비즈니스 프로세스를 혁신하고자 하는 가운데 떠오르고 있는 접근법입니다. RAG 모델은 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 엔진을 결합하여 사용자의 질문에 대한 정확한 답변을 제공하고, 이로 인해 고객 경험의 질을 향상시키는 데 기여합니다. 구축 방법론에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 첫 번째 단계로는 **데이터 수집 및 준비**가 있습니다. 챗봇이 훈련받을 수 있는 데이터셋을 구축하기 위해 관련 문서, FAQ, 고객 대화 기록 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이 단계에서는 데이터의 품질을 높이기 위해 비정형 데이터를 정제하고 구조화하는 과정이 필요합니다. 두 번째 단계는 **모델 선택 및 튜닝**입니다. 기업의 필요에 따라 다양한 LLM 모델 중에서 적합한 모델을 선택하고, 특정 용도에 맞게 파인튜닝을 진행합니다. 예를 들어, 고객 서비스에 특화된 용도로 LLM을 학습시키기 위해서는 고객과의 일반적인 질문 및 응답 패턴을 기반으로 튜닝해야 합니다. 세 번째 단계는 **검색 엔진의 통합**입니다. RAG 모델은 LLM과 검색 기능을 결합해야 하므로, 사용자가 입력한 질문에 대해 빠르게 관련 정보를 검색하고, LLM이 이를 바탕으로 더 정교한 답변을 제공할 수 있도록 설계되어야 합니다. 이를 위해 Elasticsearch와 같은 강력한 검색 엔진을 사용할 수 있습니다. 마지막으로, **테스트 및 배포** 과정이 있습니다. 실제 사용자 환경에서 모델을 테스트하여 예상치 못한 오류나 문제를 수정하고, 피드백을 기반으로 지속적으로 개선 과정을 거쳐야 합니다.

  • 4-2. 한국전력공사 사례 분석

  • 한국전력공사는 Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델을 구축한 대표적인 사례로, 이 모델을 통해 고객의 문의를 자동으로 처리하여 서비스 효율성을 크게 향상시켰습니다. 한국전력공사는 고객의 전기 요금 관련 문의와 고장 신고 등의 다양한 질문을 시간대별로 분석하고, 자주 묻는 질문 및 답변을 데이터베이스화하여 챗봇의 응답 정확도를 높였습니다. 특히, 한국전력공사는 다양한 고지서와 사용량 데이터를 챗봇에 연계하여 사용자가 자신의 요금 정보를 직접 확인할 수 있는 기능을 추가함으로써 고객 편의를 배가시켰습니다. 이러한 유기적인 데이터 연계는 RAG 모델이 효과적으로 작동할 수 있는 기반을 마련하였고, 사용자의 요구에 따른 응답을 실시간으로 제공할 수 있게 했습니다. 또한, 고객 피드백을 바탕으로 모델의 성능을 지속적으로 개선하여 사용자의 불만 사항을 빠르게 해결하는 한편, 고객의 의견을 반영한 맞춤형 서비스 제공이 가능하게 되었습니다. 이러한 접근은 고객의 만족도를 향상시킬 뿐 아니라, 운영 비용 절감으로 이어지는 긍정적인 순환을 만들어냈습니다.

  • 4-3. RAG 챗봇의 실제 적용 사례

  • Private LLM 기반 RAG 챗봇의 실제 적용 사례는 여러 산업에 걸쳐 확산되고 있습니다. 예를 들어, **이커머스 산업**에서의 적용이 두드러집니다. 최근 많은 온라인 쇼핑몰들은 RAG 모델을 기반으로 고객 상담 챗봇을 도입하여 사용자 경험을 높이고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 제품에 대한 질문을 입력하면, 챗봇은 관련된 정보를 신속하게 검색하여 정확한 답변을 제시하고, LLM 기능을 통해 더욱 자연스러운 대화가 가능하도록 구현됩니다. **헬스케어 분야**에서도 RAG 챗봇의 활용이 늘어나고 있습니다. 병원이 챗봇을 통해 진료 예약, 처방전 문의, 회사 정책 안내 등을 처리하면서 의료진의 부담을 경감시키고 있습니다. 이를 통해 환자들은 더욱 신속하고 편리하게 서비스를 이용할 수 있으며, 많은 정보가 한 곳에 중앙 집결되어 관리되는 장점을 누릴 수 있습니다. 실제로, 한 헬스케어 기업에서는 이러한 RAG 챗봇 도입 후 응답 시간 단축 및 고객 문의 해결률이 30% 이상 증가하는 성과를 보였습니다. 이러한 긍정적인 사례들은 RAG 모델이 다양한 산업 속에서도 효과적으로 적용될 수 있음을 잘 보여줍니다.

5. AI 도입에 따른 ROI 실현

  • 5-1. AI 조기 도입 기업의 통계

  • AI 조기 도입 기업에 대한 최근 조사 결과에 따르면, 이미 AI를 도입한 기업의 92%가 실질적인 투자수익률(ROI)를 실현한 것으로 나타났습니다. 스노우플레이크의 보고서에 의하면, 응답한 기업들 중 98%는 2025년 동안 AI 투자를 더욱 확대할 계획이라고 답변했습니다. 이러한 통계는 AI 기술이 실질적인 가치 창출을 통해 기업 운영에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

  • 5-2. 투자 대비 수익률(ROI)

  • AI에 대한 투자 수익률 측정을 살펴보면, 전체 응답자의 3분의 2가 생성형 AI 투자로 인해 기대 이상의 ROI를 거두었다고 합니다. 평균적으로 AI에 1달러를 투자했을 때, 약 1.41달러의 수익을 올리는 것으로 집계되었습니다. 이처럼 ROI 수치는 기업들이 AI 기술을 활용하여 얼마나 효과적으로 자원을 운영하고 있는지를 판단하는 중요한 지표로 작용합니다.

  • 5-3. AI 데이터 준비의 중요성과 도전 과제

  • AI 도입에 있어 데이터 준비는 핵심적인 요소입니다. 많은 기업들이 데이터 기반의 성공적인 AI 구현을 위해 자사 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 과정에서 어려움을 겪고 있습니다. 조사 결과에 따르면, 응답자의 71%가 제한된 자원 속에서 AI의 활용 분야를 최적화하는 데 어려움을 느끼고 있으며, 54%는 비용과 실행 가능성 측면에서 최적의 도입 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해서는 데이터 사일로 해소, 데이터 거버넌스 적용, 데이터 품질 관리 등의 여러 과제가 해결되어야 하며, 이는 AI 기술의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다.

결론

  • AI 에이전트와 멀티 LLM의 통합적 활용은 오늘날의 디지털 환경에서 비즈니스 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 SK텔레콤의 AX는 AI 기술 도입을 통한 비즈니스 운영의 효율성을 높이며, 기업이 그 가능성을 최대한 활용할 수 있는 경로를 제시합니다. Private LLM 기반의 RAG 챗봇 모델은 대규모 데이터 동시에 효과적으로 처리하며, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 데 있어 필수적입니다. 이러한 챗봇은 고객의 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 기능을 갖추고 있어, 기업의 전반적인 고객 경험을 향상시키는 중대한 역할을 하게 됩니다. 앞으로 기업들이 AI 기술을 어떻게 활용하느냐가 경쟁력의 결정적인 요소가 될 것입니다. 여기서 데이터 준비와 AI 도입 전략의 중요성이 더욱 부각됩니다. 품질 높은 데이터를 기반으로 한 AI 시스템의 구축은 비즈니스 모델의 혁신을 위한 열쇠가 될 것이며, 이는 기업의 지속 가능한 성장을 이루는 데 큰 기여를 할 것입니다. 이러한 환경 속에서 기업은 AI 기술을 통해 보다 나은 서비스와 제품을 제공하며, 궁극적으로 고객의 기대에 부응할 수 있을 것입니다.

용어집

  • AI 에이전트 [기술]: 특정 임무를 수행하기 위해 설계된 인공지능이 내장된 소프트웨어 시스템으로, 비즈니스 운영의 효율성을 높이는 역할을 하며 다양한 작업을 자동화합니다.
  • 멀티 LLM [기술]: 다양한 언어와 문화에 적합하게 적용할 수 있는 대규모 언어 모델의 집합으로, AI 시스템의 능력을 확장하고 데이터 기반 의사 결정을 돕습니다.
  • Private LLM [기술]: 기업이나 조직이 특정 요구에 맞춰 독립적으로 운영하는 대규모 언어 모델로, 데이터 보안과 개인화된 서비스 제공에 중점을 둡니다.
  • RAG 챗봇 [기술]: 검색 증강 생성(Recognition-Augmented Generation) 기술을 활용한 챗봇으로, 사용자의 질문에 대한 정확한 답변을 제공하기 위해 검색 엔진과 LLM을 통합합니다.
  • 투자 대비 수익률(ROI) [지표]: 투자한 자본에 대한 수익을 측정하는 지표로, 기업이 AI 도입을 통해 얻는 재무적 성과를 평가하는 데 사용됩니다.
  • 데이터 준비 [과정]: AI 시스템 구축에 필수적인 단계로, 데이터가 AI 기술에 적합한 형태로 정리되고 구축되는 과정입니다.
  • 생성형 AI [기술]: 사용자가 제공한 입력을 바탕으로 새로운 내용을 생성하는 AI 기술로, 자연어 처리와 이미지 생성 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

출처 문서