※ [AI 만·사]는 ‘AI 만드는 사람들’이라는 의미로, SK텔레콤 내 AI 업무를 담당하고 있는 임직원 인터뷰 콘텐츠입니다.

AI 시대라 불릴만큼, 우리 주변에는 AI가 곳곳에 자리하고 있다. 글로벌 AI 컴퍼니로 거듭나고 있는 SK텔레콤 내에도 마찬가지다. AI 서비스를 만드는 사람들, AI를 활용하는 사람들, AI를 적용시키는 사람들까지 SKT 내에는 다양한 구성원이 AI 기술을 다루고 있다. 이번 [AI 만·사] 시리즈는 AI와 가까운 SKT 구성원과 그 업무에 대해 소개한다. 그 첫 번째 주인공은 AI를 적용시켜 SKT 구성원들의 업무를 더 매끄럽게 만드는 AI경영혁신팀 임세호 님을 만나본다.

업무에 AI를 불어넣는 AI경영혁신팀의 업무

Q. 임세호 님은 AI경영혁신팀에서 어떤 업무를 담당하고 있나요?
사내 업무 프로세스에 AI와 자동화를 적용하여 업무 효율화를 추진하고 있습니다.

Q. 업무는 어떻게 진행되나요?
각 부서에서 자동화가 필요한 내용을 포탈을 통해 요청하면 개발 가능성과 효과성을 검토한 후에 개발을 진행하게 됩니다. 기존에 RPARobotic Process Automation, 인간이 수행하는 작업을 로봇으로 자동화하여 처리하는 기술 기술로 정형적이고 반복적인 사내 업무를 자동화하는 게 주였다면, 이제는 AI를 접목하여 업무 자동화의 범위와 품질을 높이기도 하는 거죠.

Q. 기존 RPA 기술에 AI 기술을 더하면 어떤 장점이 있나요?
기존에는 단순 반복적인 업무를 RPA 기술로 자동화했다면, AI 기술을 통해서는 더 복잡하고 확장된 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들면, 이전에는 투자 관련 뉴스 동향을 키워드 기반으로 수집하는 작업을 자동화했다면, 현재는 LLM 기술을 적용시켜 경영진 동향, 신기술 개발 등 특정 정보를 선별하거나 요약하고 번역까지 할 수 있습니다.

Q. 업무에 AI를 적용시킬 때 어떤 부분을 주로 고려하시나요?
구성원이 해당 업무에 얼마나 많은 시간을 투입하고 있는지가 제일 중요합니다. 구성원의 업무를 AI와 자동화를 통해 줄여주고, 사람은 좀더 본질적인 업무에 집중할 수 있도록 해주기 위해서 입니다. 가령 법인카드의 구매·전표처리 등을 담당한 구성원은 잦은 문의로 업무에 집중할 수 있는 시간이 부족합니다. 1차적인 문의를 AI가 대신한다면, 담당자는 잦은 문의가 발생하는 문제를 개선하고 본질적인 활동에 집중할 수 있게 됩니다. 이렇게 구성원의 업무 투입시간이 높은 업무에 우선적으로 AI를 적용하고 있습니다.

업무 자동화 영역 속 LLM의 가능성을 확인

Q. AI를 적용시킨 업무는 어떤 장점이 있나요?
방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고 처리해, 인사이트를 도출할 수 있는 장점이 있습니다. 최근 많은 부분을 차지하고 있는 업무 중 하나가 문서 검색 어시스턴트를 개발하는 일입니다. RAGRetrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성 기술 기술을 통해 AI에게 대량의 문서를 학습시켜 구성원이 필요한 정보를 찾거나 분석하는 업무 일부를 대체 할 수 있습니다.

Q. AI를 적용시키면서 주의하는 부분도 있나요?
AI가 갖고 있는 정보의 부정확성과 제어성을 주의하고 있습니다. 예를 들자면, AI에게 질문했을 때, 사실과 다른 내용을 말하는 경우인데요. 이런 부분은 RAG 기술과 파인 튜닝(Fine-Tuning) 기술을 통해 환각을 없애고, 제어성을 높이고 있습니다. 또한, 멀티모달 LLM 등을 활용해 기존 텍스트에 국한된 데이터 분석 범위를 넓혀 업무 완성도를 높이는 시도도 추진하고 있습니다.

Q. 멀티모달(Multi-Modal) LLM을 사용하면 AI를 사용할 수 있는 업무의 영역이 어떻게 확대되나요?
멀티모달 LLM은 단순히 텍스트뿐만 아니라, 이미지, 소리 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 AI 모델입니다. 그럼, AI가 파악할 수 있는 영역도 넓어지고, 그만큼 처리할 수 있는 업무가 많아지는 거죠.

Q. 구성원의 업무에 적용했던 AI 서비스 중 가장 기억에 남는 것을 꼽자면 무엇인가요?
PR실과 진행했던 보도자료 작성 업무를 자동화한 ‘나피알(나PR)’ 사원이 기억에 남습니다. 나피알은 다양한 보도자료 요청을 스스로 판단하고 작성하는 로봇입니다. 기존에는 방대한 양의 학습 데이터가 필요했는데, LLM을 통해 빠르게 구현했습니다. 업무 자동화 영역 속 LLM의 가능성을 봤던 과제라 기억에 남습니다. 초기 생성형AI를 업무에 적용한 과제도 기억에 남습니다. ICT 기술문서를 학습해 질문에 대답하는 Assistant나 투자 회사 관련 뉴스 모니터링 등인데요. 생성형 AI를 적용하기 쉽고 결과물에 대한 구성원의 반응도 좋은 대표적인 영역입니다.

어시스턴트적인 LLM의 특징에 들어맞는 업무 영역

Q. 임세호 님이 담당하신 업무의 목표는 무엇인가요?
기술을 통해 사람이 하는 업무를 대신하는 시스템을 만드는 것, 그 자체가 목표라고 생각합니다. 현재 세계적으로 가장 뜨거운 이슈인 생성형 AI 기술을 활용하기 가장 좋은 분야가 업무 자동화 영역이라 생각합니다. 그만큼 이 분야에서 변화의 속도는 더 빨라 질 것이며 그 과정에서 실제 구성원이 효용 가치를 느끼는 시스템과 서비스를 만드는 것이 목표입니다.

Q. SKT는 현재 글로벌 AI 컴퍼니로서 다양한 AI 서비스를 다루고, AI 업무를 처리하고 있습니다. 그 속에서 AI 자동화 업무를 담당하고 있는 AI경영혁신팀의 역할은 어떤 의의를 가질까요?
“작은 아이디어도 빠르게 적용하고, 기술적 지식이 없더라도 업무에 식견이 있는 구성원이라면 누구라도 쉽게 AI를 활용할 수 있게 하는 것”이 AI경영혁신팀의 역할이라고 하겠습니다.

LLM이 처음 나왔을 때, 사람들은 그 기술에 깜짝 놀라며 기계가 인간을 대체할 수 있겠다는 놀라움과 함께 두려움도 느꼈습니다. 하지만 실제 회사의 업무에 AI를 적용할 때 가장 많이 느끼는 점은 아직은 AI가 사람을 완벽하게 대체할 수 없고, 사람과 협력하면서 일의 성과를 높일 수 있다는 것입니다. 회사에는 다양한 시스템이 있고, 어떤 업무는 사람이 PC만으로 수행하기도 합니다. AI경영혁신팀은 다양한 시스템과 LLM이 자연스럽게 접목할 수 있도록 도와주고, PC만으로 작업하는 업무도 지원할 수 있는 Tool을 보유하고 있습니다.

[AI 만·사] 1편에서는 LLM의 활용가치가 높은 업무 영역에서 AI를 통해 혁신을 시도하는 ‘AI를 만드는 사람’ AI 경영혁신팀 임세호 님을 만나봤다. 이번 인터뷰를 통해서 업무에 AI를 적용시켜 효율성뿐만 아니라 정량적 가치까지 창출해 나가는 SKT AI 업무혁신팀의 업무를 보다 자세히 알 수 있었다.