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AI 에이전트 1500개한테 밥값 검사 들어간 SKT 직원 4000명 넘게 하나씩 AI 비서를 만들어놨는데 이제 이거 돈값 하냐를 하나하나 따지기 시작함 심지어 AI한테 사번까지 줌 직장인 입장에선 이거 꽤 남 얘기 아님 1. 1인 1 AI 에이전트부터 시작 올해 SKT는 전 직원이 자기 AI 에이전트를 직접 만들어 쓰게 했음 만든 사람만 4000명 넘고, 한 달에 쓰는 사람은 7500명 이상 정기적으로 돌아가는 에이전트가 1500개 정도라고 2. 이제는 성과·비용 평가 에이전트마다 효과가 얼마나 나는지, 회사가 토큰값 내는 게 의미가 있는지 하나씩 보는 중 팀장 말로는 줄이려는 게 목적은 아니고 성과 내려는 거라는데.. 듣는 직원 입장에선 그 말이 그 말 같기도 함 3. AI한테 사번 부여 데이터 권한, 시스템 연결, 보안은 개인이 혼자 못 뚫으니까 전사 TF가 맡아서 풀어주고 있음 그러면서 에이전트에 사번 붙이고 조직 단위로 협업하게 만드는 중 진짜 신입 한 명 들어온 취급임 4. 한 명 + AI로 기획·개발·검증 상반기에 서비스 개발 조직에서 실험을 했는데 구성원 한 명이 AI 에이전트랑 기획부터 개발, 검증까지 다 하는 방식으로 3개월쯤 돌렸다고 함 하반기엔 전사로 넓혀서 보는 중 개인적으로 이게 제일 의미심장하다고 봄 5. 외부 AI 쓰면 연 1~2억 네트워크센터 DB만 9000개 넘고 데이터 컬럼은 30만개쯤 여기에 외부 LLM으로 설명 붙이면 1년에 1~2억 이상 든다고 계산이 나왔대 그래서 자체 NPU랑 로컬 모델로 돌렸더니 비용은 줄고 답변 정확도는 40% → 80% 이상 돈 아끼면서 정확도 두 배ㄷㄷ 6. 민감정보는 AI한테 안 넘김 원본 데이터는 안 주고 처리 결과만 건네는 Z.E.Z라는 기술 만들어서 특허 출원함 의료비 정산 같은 민감한 업무에도 쓰려고 7. 다음 단계는 워크맵 직원 업무 자료랑 목표를 AI가 읽고 업무 절차 초안을 짬 그다음 직원이랑 대화하면서 표준 절차로 다듬고 그 과정에서 AI가 맡을 일을 찾아낸다고 함 팀장은 지금을 AX J커브 골짜기라고 표현했음 AI 처음 들이면 생산성이 잠깐 꺾였다가 다시 오르는 구간 앞으로 조직 생산성이나 매출 기여 숫자가 나올 거라고 내가 보기엔 회사가 "AI 한번 써봐" 하던 단계는 끝난듯 이제는 써서 뭐가 남았냐를 숫자로 보는 단계고 그 숫자는 사람 숫자랑도 같이 놓고 볼 거임 (4번이 딱 한 명이 몇 명 몫 하는지 보는 실험이니까) 물론 자기 업무용 에이전트 직접 만들어서 굴려본 사람은 워크맵 짤 때 오히려 제일 먼저 찾는 사람이 되겠지 AI 비서도 사번 받고 성과평가 받는 거 보니까 좀 무섭긴 함