KT의 사내 해커톤 kode:vibeJAM은 직무와 상관없이 AI 개발도구로 아이디어를 구현해보는 자리로, 다양한 조직의 임직원이 팀을 이뤄 도전하는 실험 무대입니다. 트랙은 창의형(Track A)과 전문형(Track B) 두 갈래로 운영됐고, 과제는 ‘업무 효율화’와 ‘사내 편의 서비스’ 범주 안에서 자유롭게 선택해 진행되었는데요, 본선 진출 팀에게는 트랙별로 GitHub Copilot, Cursor IDE(Pro) 등 AI 개발 도구 지원도 더해져 실제 현업 문제를 빠르게 프로토타이핑할 수 있도록 설계됐죠.
이번 글에서는 그 중 Track A 1위 수상팀 “영업 미팅 전 ‘첫마디’ 준비”라는 아주 현실적인 부담을 AI로 줄여낸 우승팀 CoFlow의 이야기를 담았습니다.
먼저 간단히 팀 소개와 참여하게 된 계기는 무엇인가요?
저희는 각자 다른 부서에서 일하다가, 현업에서 반복되는 ‘일하는 방식의 문제’를 더 나은 방법으로 해결해 보고자 한 팀으로 모였습니다. 팀 이름 CoFlow는 협업(Co-work)과 흐름(Flow)을 합친 말로, 함께 고민하고 함께 해결하면서 자연스럽게 성장하자는 뜻을 담고 있습니다.
법인영업 업무 특성상 다양한 기업의 키맨과 협력사, 외부 관계자들을 계속 만나야 합니다. 그런데 미팅에서 어떤 이야기로 대화를 이어가고, 어떻게 친밀도를 높일지 고민되는 경우가 많았습니다. 기업의 주요 이슈, 지역 현안, 업계 동향처럼 알아야 할 정보는 많지만, 이를 매번 조사하고 정리하는 일은 현실적으로 쉽지 않기 때문입니다.
C레벨 미팅 전에 고객 담당자가 관련 정보를 정리해 드리는 모습을 보며 “나도 나만의 비서가 있으면 좋겠다”는 생각을 하게 됐습니다. 특히 법인영업 주니어들은 다양한 기업과 산업군에 대한 지식이 부족해 대화를 이어가기 어려움을 많이 느끼는데, 이런 기능이 있다면 실질적으로 도움이 될 거라 판단했습니다.
이번 해커톤에서 만든 프로젝트를 소개해 주세요.
법인 영업대표에게 가장 어려운 순간은 의외로 고객과의 ‘첫마디’를 뗄 때입니다. 바쁜 일정 속에서 고객 정보를 일일이 찾기 어렵고, 막상 만나도 뻔한 이야기로 시작되는 경우가 많기 때문입니다.
저희는 “AI가 미팅 전 대화 준비를 대신해 준다면 어떨까?”라는 질문에서 프로젝트를 시작했습니다. SalesTailor는 명함을 촬영하면 AI가 고객 맞춤형 스몰토크 주제를 즉시 생성해 줍니다. 영업대표는 미팅 직전에 AI가 제안한 ‘대화 치트키’를 확인하고, 더 자연스럽게 대화를 시작해 관계 형성의 속도를 높일 수 있도록 설계했습니다.
현업에서 마주하던 문제 중 ‘이건 AI가 해결해야 한다’고 느낀 지점은 무엇이었나요?
광희: 현업에서 반복되는 작업을 볼 때마다 “이건 사람이 매번 할 필요가 있을까?”라는 질문이 들었습니다. 반복적인 정보 수집과 정리는 시간 소모가 크고, 정작 더 중요한 일(전략 수립이나 고객 관계 강화)에 쓸 시간을 줄여버립니다.
지훈: 게다가 정보가 여러 곳에 흩어져 있어 수동 검색과 정리가 반복되다 보니 시간이 많이 들고, 담당 고객이 많아질수록 중요한 이슈나 입찰 정보를 놓칠 가능성도 커집니다. 고객사별 최신 이슈를 충분히 파악하기 어려워 깊은 대화와 관계 형성에도 한계가 생겼고, 이런 지점에서 AI 자동화의 필요성을 강하게 느꼈습니다.
문제를 해결하기 위해 사용한 기술 스택은 무엇인가요?
보라: 이번 프로젝트에서는 개발 보조–자동화–기획 검증 세 영역에서 AI 도구를 활용했습니다. 코드 작성과 디버깅에는 GitHub Copilot, 핵심 자동화 프로세스는 n8n으로 구현했습니다. 또한 “구상한 결과물이 실제로 구현 가능한가”를 검증하고 로직을 구체화하는 과정에서는 Gemini, ChatGPT, Claude를 병행하며 대화하듯 설계를 다듬었습니다.
이 프로젝트가 KT 전사에 확산되면, 일방식 변화 측면에 어떤 임팩트가 있을까요?
보라: 고객사 사업 영역, 지역 현안, 업종 주요 이슈 같은 정보를 더 쉽게 확보할 수 있고, 이를 바탕으로 대화에 참고할 만한 토픽을 빠르게 마련할 수 있습니다. 무엇보다 자료를 수기로 정리하지 않아도 명함 기반으로 자동 정리되는 방식은 대외 미팅이 많은 어느 조직에서든 활용도가 높습니다. 또 담당자가 바뀌어도 키맨과 이력, 주요 이슈가 축적·관리된다면 조직 차원의 데이터 자산이 될 수 있습니다.
광희: 현장에서는 ‘아이스브레이킹’ 역량이 상향 평준화될 가능성도 큽니다. 고객 맞춤형 스몰토크는 단순한 대화가 아니라 고객의 마음을 여는 전략적 도구입니다. “무슨 말로 시작할까”에 쓰이던 시간을 줄여, 고객 접근을 더 확신 있는 제안으로 전환시키는 계기가 될 수 있습니다.
이번 해커톤에서 잊을 수 없는 개발 에피소드가 있을까요?
광희: 철저히 준비했던 시나리오가 본선에서 그대로 작동하지 않았던 순간이 기억에 남습니다. 생성형 AI 특성상 매번 출력이 달라져 준비했던 흐름을 전면 수정해야 했고, 마감 압박 속에서 다시 제작을 진행했습니다. 당황스럽고 체력적으로도 힘들었지만, 그 과정에서 변수 대응 능력을 체득할 수 있었습니다.
보라: 1일차가 끝난 시점에도 완성도가 부족해 숙소를 잡고 새벽까지 작업했던 기억이 선명합니다. “상 못 받으면 숙박비 날리는 거다. 꼭 상 받자!”며 서로를 다독이며 끝까지 밀어붙였고, 팀의 열정이 가장 높았던 순간이었습니다.
바이브 코딩 기반으로 ‘다음에 해보고 싶은 프로젝트/확장 아이디어’가 있나요?
광희: 멀티 에이전트 기반의 1인 미디어 제작 스튜디오를 만들어보고 싶습니다. 사용자가 아이디어를 말하면 AI PD, 작가, CG 감독, 음악 감독 등 역할별 에이전트가 협업해 콘텐츠를 완성하는 방식입니다. 더 나아가 사용자가 ‘AI 제작진’을 직접 구성해, 같은 주제라도 연출 의도에 따라 완전히 다른 결과가 나오는 개인화 솔루션으로 확장해보고 싶습니다.
지훈: 또 다른 방향으로는 고객사/협력사 재무상태표 기반으로 사업 추진 가능 여부를 사전에 확인하거나, B2B 구축형 과제에서 프로세스별 진행 경과와 다음 절차를 자동 안내하는 형태의 프로젝트도 추진해보고 싶습니다.
이 경험이 본인의 직무 역량/커리어 방향에 변화를 줄 거라 생각하나요?
보라: AI와 개발은 거리가 먼 영역이라고 생각했지만, 이번 경험을 계기로 관련 자료를 스스로 찾아보고 이를 업무에 적용하거나 고객사에 제안하는 방법을 고민하게 됐습니다.
광희: 어떤 업무를 마주하든 “이 문제를 AI로 어떻게 해결할 수 있을까?”를 먼저 떠올리는 ‘AI First’ 마인드를 갖게 되었습니다. 문제를 정의하고, 해결을 설계하고, 실제 구현까지 연결해보는 경험이 커리어 방향에도 의미 있는 변화를 만들고 있다고 느낍니다.
지훈: AI·자동화·데이터 기반 업무 경험을 통해 컨설팅+테크 PM 역량을 강화했고, 현업 요구사항을 IT 솔루션으로 구현하는 능력이 향상되었습니다.
마지막으로, KT에 한마디 남긴다면?
보라: 사업 아이템 기반으로 현장 교육이 이뤄지더라도, 막상 고객사에 제안하면 추진이 어렵다는 이야기를 듣는 경우가 있습니다. 이런 지점들을 다양한 방향에서 함께 고민하고, 실제로 사업화될 수 있도록 연결해주는 지원이 강화되면 좋겠습니다.
광희: 이제는 특정 AI 하나에만 능통한 것보다, 다양한 모델을 빠르게 경험하고 최적의 도구를 찾아내는 유연성이 경쟁력인 시대라고 생각합니다. 다만 개인이 유료 구독 비용을 감당하기에는 진입 장벽이 높기 때문에, 회사 차원의 공용 지원이 확대된다면 직원들이 더 자유롭게 실험하고 상상력을 발휘하는 데 큰 동력이 될 것입니다.
지훈: 저희 팀이 수상한 아이템이 현장의 기업고객 영업 및 컨설팅 업무 담당 영업대표분들께 정말 많은 도움이 될 거라 생각합니다. 앞으로도 실제 KT 내부 유익한 서비스를 출시하기 위해 개선 및 완성도를 높이기 위한 기술적 지원을 해주시면 좋을 것 같습니다.
