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AI 에이전트·툴 유즈

KT "AI 경쟁력, 모델 성능보다 실행력이 좌우"

ZDNet Korea·2026-10-06

요약

KT AX사업부문장 박상원 전무는 AI페스타2026 AI서밋 키노트에서 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 업무 성과로 이동하고 있다고 진단했다. 기업의 AI 도입 과정에서는 보안·비용·환각·규제가 장벽으로 작용하며, 에이전틱 AI 플랫폼 도입 후 월 20억원의 토큰 비용이 발생한 사례도 있다고 소개했다. KT는 AX의 3대 조건으로 신뢰·효율·실행을 제시하고, 토큰팩토리·에이전틱온·FDE(Forward Deployed Engineer) 등을 통해 이를 지원한다고 밝혔다. 아모레퍼시픽, 우리은행, 메리츠화재 등 실제 적용 사례도 함께 공개됐다.

큐레이터 노트

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모델 성능보다 현장 적용 역량을 강조한 진단은, AI 도입의 성패가 보안·비용·책임 소재 같은 거버넌스 설계에 좌우된다는 업계 공통 과제와 맞닿아 있다.

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토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.
환각
AI 모델이 사실이 아니거나 근거 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상을 말한다.

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