티쓰리큐, 한국도로공사 RoADi 유지관리 및 고도화 사업 착수

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 9월 21일AI 코딩

티쓰리큐가 한국도로공사의 생성형 AI 서비스 'RoADi' 고도화 및 유지관리 사업을 수주하며, 단순 챗봇을 넘어 업무 수행형 AI 에이전트 플랫폼으로의 공공 AX(AI 전환) 실증 모델 구축에 본격적으로 나섰습니다.

이 글의 핵심 포인트

1티쓰리큐, 한국도로공사 RoADi 고도화 및 유지관리 사업 수행 착수
2경영분야 AI 에이전트 구축을 포함한 총 3개 사업 동시 추진
3단순 질의응답 시스템을 업무 수행형 AI 에이전트 플랫폼으로 진화 목표
4자사의 DX/AX 전주기 공통플랫폼 EDPP 기술 및 AI 에이전트 개발 방법론 적용
5RAG, 멀티모달, 에이전트 오케스트레이션 등 최신 AI 기술 적용

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

공공 부문의 AI 도입이 단순한 정보 검색 수준을 넘어 실제 업무 프로세스를 수행하는 'AI 에이전트' 단계로 진입했음을 보여주는 상징적 사례입니다. 이는 공공기관의 AX(AI 전환)가 실질적인 생산성 향상으로 이어질 수 있는지를 검증하는 중요한 척도가 될 것입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기업과 공공기관들이 파편화된 데이터를 통합하고 이를 활용해 업무 효율을 극대화하려는 AX 수요가 급증하고 있습니다. 특히 RAG(검색 증강 생성)와 멀티모달 기술을 결합해 전문적인 업무 영역에 특화된 AI 모델을 구축하려는 움직임이 가속화되고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

단순 LLM API를 활용한 래퍼(Wrapper) 서비스를 넘어, 데이터 처리부터 운영 관리까지 아우르는 엔드투엔드(End-to-End) 플랫폼 역량이 기업의 핵심 경쟁력이 될 것임을 시사합니다. 이는 AI 에이전트 오케스트레이션 기술을 보유한 기업들에게 새로운 시장 기회를 제공합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국의 공공 및 엔터프라이즈 시장은 보안과 데이터 신뢰성이 매우 중요하므로, Private LLM과 RAG 기술을 결합한 맞춤형 솔루션 개발이 향후 B2나 B2G 시장 선점의 핵심 열쇠가 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

티쓰리큐의 이번 행보는 단순한 용역 수주를 넘어, '플랫폼 기반의 AI 에이전트'라는 명확한 비즈니스 모델을 공공 시장에서 증명하려는 전략적 시도로 평가됩니다. 특히 데이터 수집부터 운영까지 전 과정을 관리하는 EDPP 플랫폼을 적용함으로써, 고객사가 겪는 'AI 도입 후 운영 및 품질 관리'라는 페인 포인트를 정확히 타격하고 있습니다. 이는 AI 스타트업이 단순 모델 개발을 넘어 운영 안정성(Reliability)을 어떻게 확보할 것인가에 대한 해답을 제시합니다.

하지만 리스크도 존재합니다. 공공기관의 방대한 데이터를 학습시키고 에이전트화하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 보안 이슈와 할루시네이션(환각) 문제는 서비스의 신뢰도를 결정짓는 치명적인 변수입니다. 또한, 특정 기관에 특화된 에이전트 개발은 높은 커스터마이징 비용을 발생시켜 확장성(Scalability)을 저해할 우려가 있습니다. 따라서 티쓰리큐가 이번 프로젝트를 통해 얼마나 범용적인 '에이전트 개발 방법론'과 '표준화된 플랫폼'을 구축하여 타 기관으로 빠르게 수평 전개할 수 있느냐가 지속 가능한 성장의 관건이 될 것입니다.

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