📰 kt ds, AI 그룹웨어 'Works AI' 오픈
그룹웨어 메인 화면에 AI Agent Portal 배치…구성원에 'AI 일상화' 지원
KT그룹 IT서비스 전문기업 kt ds(대표 이상국)는 구성원 경험(DEX, Digital Employee Experience) 지원을 위한 인공지능(AI) 기반 그룹웨어 '웍스(Works) AI'를 오픈했다고 29일 밝혔다.
Works AI는 최신 대규모 언어 모델(LLM) 기술과 MS의 애저 네이티브 환경 기반이다. 회사 구성원 AI 생활화를 돕는 차세대 그룹웨어다. AI로 업무 효율성을 높이기 위해 구성됐다.
'AI 에이전트 포털'을 그룹웨어 메인 화면에 배치해 구성원이 업무 시작과 동시에 AI 추천 정보를 확인하도록 했다. AI 에이전트 포털은 기업 내에서 가상 개인 비서나 에이전트를 통해 다양한 업무를 수행한다. AI 기반 지능형 대화 인터페이스, 업무 자동화, 정보검색, 시스템 통합 기능 등을 제공한다.
보고서 작성, 인터넷 검색, 소프트웨어 개발, 인프라 엔지니어링 등 다양한 업무에서 AI를 활용할 수 있다. 구성원이 직접 필요한 플러그 인을 설계하거나 동료들과 공유하는 'AI 메이커스' 기능을 갖췄다.
안정성과 속도를 강화한 것도 장점이다. Azure App Service, Cosmos DB, Azure AI Service 등 MS Azure의 최신 기술을 적용했다.
사내 정보와 외부 데이터를 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스와 웹 검색 기능도 통합했다. 구성원이 필요한 정보를 더욱 쉽고 빠르게 찾도록 지원한다. 실시간으로 외부 데이터베이스나 문서를 검색한다. 가장 관련성 높은 정보를 사용자에게 제공한다.
kt ds는 향후 음성명령 기능 등을 강화한 DEX를 제공하기 위해 관련 기술 개발에 주력한다. 이상국 대표는 “AI와 클라우드 기술은 디지털 전환 시대 핵심 동력”이라며 “Works AI를 통해 구성원이 AI를 일상적으로 접할 수 있는 환경을 만들어 업무 효율성을 높이겠다”고 말했다. 이어 “구성원 경험이 곧 고객경험 혁신으로 이어지는 체계를 구축할 것”이라고 덧붙였다.
kt ds는 KT그룹 IT서비스 기업이다. Cloud와 AI, RPA 등 AX와 DX를 위한 핵심기술과 솔루션을 보유했다. 산업계에 통신 분야 IT서비스를 제공한다.
사업 영역을 금융·유통·공공 등 여러 산업군으로 IT 서비스로 확장했다. 다양한 산업군을 대상으로 IT 컨설팅, 시스템 구축·운영, IT 자산 공급 등 서비스를 제공한다. 이상국 CEO 취임 후 'Cloud와 AI 전문 SW기업'으로 성장하고 있다.
✍ 요약
1. 주요 내용 요약
KT그룹의 IT 서비스 전문기업 kt ds는 구성원의 업무 효율성을 높이기 위해 AI 기반 그룹웨어 'Works AI'를 공개했습니다.
- 기술: 최신 대규모 언어 모델(LLM)과 Microsoft Azure 네이티브 환경
- 목적: 구성원의 AI 활용 일상화를 통해 업무 효율성 증대
2. 주요 기능
- AI 에이전트 포털
- 그룹웨어 메인 화면에 배치
- 가상 개인 비서나 에이전트를 통해 보고서 작성, 정보 검색, 업무 자동화 등 다양한 작업 지원
- AI 메이커스 기능
- 구성원이 직접 필요한 플러그 인을 설계하거나 동료들과 공유 가능
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스
- 사내 정보와 외부 데이터를 결합해 관련성 높은 정보를 실시간 제공
- 외부 데이터베이스와 문서 검색 기능 통합
- Azure 기술 활용
- Microsoft Azure App Service, Cosmos DB, Azure AI Service 등 최신 기술을 활용해 안정성과 속도 강화
3. 목표 및 비전
- 음성명령 기능 등 추가 개발로 구성원 경험(DEX) 지원 강화
- 디지털 전환(DX)의 핵심 기술인 AI와 클라우드 기반의 업무 환경 조성
- 구성원 경험(DEX)을 통해 고객경험 혁신(DCX)으로 연결되는 체계 구축
4. kt ds 배경 및 비전
- kt ds는 KT그룹의 IT서비스 기업으로 Cloud, AI, RPA 등 DX 및 AX 중심 기술을 보유
- 금융, 유통, 공공 등 다양한 산업군으로 IT서비스를 확장 중
- 이상국 CEO 취임 후 Cloud와 AI 전문 SW기업으로 성장
5. 한 줄 요약
kt ds는 최신 AI와 클라우드 기술을 활용한 'Works AI' 그룹웨어를 통해 업무 효율성을 높이고 디지털 전환 시대에 맞춘 혁신적인 DEX 환경을 제공합니다.
🔍 추가 조사한 내용
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 개발된 자연어 처리 기술
- Retrieval: 어딘가에 가서 요청된 무엇인가를 집어 오는 것
- Augmented: 원래 것에 뭔가 덧붙이거나 보태어 더 충실하게 좋아졌다
- Generation: 프롬프트라고 하는 사용자 질문/질의에 대한 응답을 텍스트로 생성
1. LLM의 한계
- 사실 관계 오류 가능성
- 방대한 데이터를 학습하지만 항상 정확한 정보를 제공하지는 않음
- 잘못된 정보나 허위 정보를 진실로 간주하고 전파할 수 있음
- 맥락 이해의 한계
- 문장 단위의 이해는 가능하지만 장문의 글이나 복잡한 맥락 파악은 어려울 수 있음
- 세계 지식과 상식 추론 능력이 부족하여 심층적인 이해에 한계 존재
2. 주요 구성 요소
- 질의 인코더(Query Encoder): 사용자의 질문을 벡터 형태로 인코딩하여 이해
- 지식 검색기(Knowledge Retriever): 인코딩된 질문을 기반으로 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색
- 지식 증강 생성기(Knowledge-Augmented Generator): 검색된 지식을 활용하여 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변 생성
3. 동작 과정
- 사용자의 질문이 주어지면 질의 인코더가 이를 벡터 형태로 변환
- 지식 검색기가 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색
- 검색된 정보는 지식 증강 생성기의 입력으로 전달
- 지식 증강 생성기는 이 정보를 활용하여 사용자 질문에 대한 답변을 생성
🔗 관련 링크
RAG(검색 증강 생성)란? – LLM 단점을 보완하는 기술
RAG Workflow ( Retrieval-Augmented Generation AI)
Enrich LLMs with Retrieval Augmented Generation (RAG)
💡 현직자에게 할 질문
1. RAG 기술의 실질적 활용과 적용 사례
Works AI에 적용된 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 사내 정보와 외부 데이터를 결합하여 관련성을 높이는 방식으로 설명되어 있습니다. Works AI에서 RAG 기술이 특정 업무 프로세스(예: 보고서 작성, 정보 검색 등)에서 실제로 어떤 방식으로 작동하며, 업무 효율성을 어떻게 향상시키는지 구체적으로 설명해 주실 수 있나요? 또한, RAG 기술이 적용된 서비스가 기존 AI 기반 그룹웨어와 비교했을 때 어떤 차별화된 성과를 가져왔는지도 궁금합니다.
2. AI 메이커스 기능의 사용자 활용성과 확장 가능성
사용자가 직접 플러그 인을 설계하고 동료들과 공유할 수 있는 AI 메이커스 기능은 매우 혁신적으로 보입니다.
실제 사용 사례에서 이 기능을 통해 구성원들이 창출한 유용한 플러그 인이나 업무 효율성 향상 사례가 있다면 구체적으로 공유해 주실 수 있을까요? 이 기능이 향후 외부 개발자나 파트너사에게도 개방될 계획이 있는지, 혹은 플랫폼으로 확장 가능성이 있는지도 궁금합니다.
3. 음성명령 기능과 DEX(디지털 직원 경험) 강화
향후 음성명령 기능을 포함한 DEX 강화 계획이 언급되었습니다.
음성명령 기능이 구체적으로 어떤 업무 영역에서 활용될 계획이며, 기존의 AI 기반 인터페이스와 어떤 차별성을 제공할 것으로 기대되나요? DEX를 지원하기 위해 Works AI가 계획 중인 추가적인 기능이나 장기적인 로드맵이 있다면 알려주실 수 있나요?