KT "AI 경쟁력, 잘 만드는 것보다 잘 쓰는 데 달렸다"

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 10월 6일AI 산업

KT의 박상원 AX사업부문장은 AI 경쟁의 중심이 모델 개발 기술에서 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 'AI 활용(AX)'으로 이동하고 있음을 강조하며, 신뢰·효율·실행을 핵심 성공 조건으로 제시했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1AI 경쟁의 무게중심이 모델 개발 기술에서 실질적 성과를 만드는 'AI 활용(AX)'으로 이동함
2성공적인 AX를 위한 3대 조건으로 신뢰(보안/통제), 효율(비용/모듈화), 실행(현장 적용)을 제시
3KT는 토큰팩토리, 에이전틱온 등 기업용 에이전틱 AI 플랫폼을 통해 보안과 비용 문제를 해결하고자 함
4아모레퍼시픽(R&D 데이터 연결), 우리은행(거래 처리형 AICC), 메리츠화재(영업 어시스턴트) 등 실제 적용 사례 공유
5단순 PoC를 넘어 기업의 비즈니스 로직과 데이터를 연동하여 ROI를 극대화하는 실행 역량 강조

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 성숙도가 높아짐에 따라 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, 실제 비즈니스 워크로드에 AI를 어떻게 통합하여 실질적인 ROI(투자수익률)를 뽑아낼 것인가가 기업의 생존을 결정짓는 핵심 요소가 되었기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

LLM의 발전으로 기술적 장벽은 낮아진 반면, 기업들은 보안 유출 우려, 높은 토큰 비용, 환각 현상, 데이터 주권 문제 등 실제 도입 및 운영 단계에서의 실무적 난제에 직면해 있는 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 에이전트가 단순 상담을 넘어 금융 거래와 같은 실질적 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진입함에 따라, 인프라부터 서비스까지 연결된 풀스택 AX 솔루션과 이를 현장에 이식할 수 있는 실행 역량이 업계의 새로운 표준이 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국은 과거 초고속 인터넷 인프라를 기반으로 강력한 디지털 생태계를 구축했던 경험이 있는 만큼, 확보된 산업 데이터를 기반으로 AI를 산업 전반에 빠르게 이식하는 '실행력' 중심의 전략이 글로벌 경쟁력을 좌우할 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이제 AI 산업의 승부처는 '모델의 파라미터 수'가 아니라 '비즈니스 로직과의 결합도'로 옮겨가고 있습니다. KT가 제시한 FDE(Forward Deployed Engineer) 모델은 기술을 단순히 공급하는 것을 넘어, 고객의 페인 포인트를 찾아 현장에 직접 이식하는 '실행 중심의 서비스'가 향후 B2B AI 시장의 핵심 경쟁력이 될 것임을 시사합니다. 스타트업 창업자들은 범용 모델 개발보다는 특정 산업의 도메인 지식과 AI를 결합하여 즉각적인 생산성 향상을 증명할 수 있는 버티컬 AX 솔루션에 집중해야 합니다.

다만, 이러한 AX 전략에는 '비용 효율성'이라는 거대한 트레이드오프가 존재합니다. 에이전틱 AI가 복잡한 업무를 수행할수록 호출되는 토큰 양과 컴퓨팅 자원 소모는 기하급수적으로 늘어날 수 있으며, 이는 기업의 수익성을 악화시키는 리스크가 될 수 있습니다. 따라서 기술적 완성도만큼이나 '최소 비용으로 최대 효과를 내는 최적화 기술'과 '데이터 보안 가드레일'을 동시에 확보하는 것이 기술적 우위를 점하는 핵심이 될 것입니다.

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