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1. 탄생 배경 : 새로운 소통방식 필요 KT 기술혁신부문은 1천명이 넘는 규모의 구성원이 있는 조직입니다. 근무 사옥도 광화문/우면/판교/송파/IDC 등 분산되어 있고, R&D와 IT 등 다양한 직군의 기술 전문가들이 섞여 있습니다. 다양한 조직문화와 정서, 동시다발적으로 발생하는 기술 소식 등 서로 공유하고 싶은 이야깃거리는 많았지만, 실제로 소통하는

AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만, "누가 가장 잘 만드는가?"보다 중요한 질문은 따로 있습니다. “어떤 AI가 실제로 현장에서 쓰이고, 시간이 지날수록 더 성장하고 있는가?” KrompThon은 이 질문에 대한 KT의 답입니다. 2024년, ‘AI 활용 사례 발굴’에서 출발한 이 대회는, 2025년, ‘AI Agent 제작 + 실제 업무 적용 + 지속

안녕하세요. KT에서 고객/유통플랫폼 개발을 담당하고 있는 곽내원입니다. 이 글에서는 가장 가까이서 고객을 맞이하는 KT고객센터 상담사가 상담 업무를 수행할 때 활용하는 AI 상담 Assist 서비스와 그 중 핵심 기능인 지식추천 Agent의 개발 과정을 상세히 소개하고자 합니다. PoC(Proof of Concept) 단계부터 시작하여 정확도 평가, 그리

들어가며 KT AI Data Engineering Center는 최근 Databricks 기반의 MAGMA 플랫폼과 Palantir Foundry 간 연동 PoC를 수행했습니다. 이 과정에서 얻은 주요 기술적 경험을 지난 9월 12일 Databricks CIO Forum에서 발표하기도 했는데요, 이번 글에서는 Forum 참여와 실제 PoC 과정에서 얻은 실

안녕하세요, KT에서 AI Biz Synergy 업무를 맡고 있는 원종서입니다. KT가 올해 공공, 금융, 글로벌 분야에서 거둔 최근 성과와 이행 현황 및 이에 대한 전체적인 프로세스 혁신 관점에 대해 공유하고자 합니다. 2025년은 KT AI B2B 사업에 큰 성과가 있었습니다. 하지만 이러한 성과 뒤에는 관련 임직원 분들의 치열했던 노력과 헌신이 있었기

시작하며 안녕하세요, Data Engineering 부서에서 일하고 있는 장문영입니다. 저희 팀은 KT의 Azure Data Platform을 구축,운영하는 역할을 담당하고 있습니다. 오늘은 Databricks workspace Migration의 경험과 그 과정에서 얻은 Lesson Learn을 공유하고자 합니다. 문제점 Landing Zone내에 존재하

목소리로 다가오는 새로운 위협 “○○은행 고객센터입니다. 지금 계좌에서 이상 거래가 감지되었는데요…” 몇 년 전까지만 해도 보이스피싱은 어눌한 억양과 단순한 대본 때문에 쉽게 눈치챌 수 있는 경우가 많았습니다. 하지만 최근 들어 상황은 급격히 달라졌습니다. 딥페이크(Deepfake) 기술이 일반화되면서, 실제 지인이나 금융기관 상담원의 목소리를 그대로 흉내

안녕하세요. KT Decision Intellilgence Lab 한소은입니다. 저는 2025년 8월 3일부터 7일까지 캐나다 토론토에서 열린 KDD 2025 (Knowledge Discovery and Data Mining) 학회에 참석하였습니다. 이번 KDD EAI workshop에 AI Safety와 관련된 연구를 발표할 기회를 얻었고, 동시에 전 세

안녕하세요, Gen AI Lab 최해윤입니다. 저는 6월 11일 부터 15일까지 미국 테네시주 내슈빌에서 열린 CVPR 2025 (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에 참석하여 연구 성과를 발표하고, 최신 기술 동향을 파악할 기회를 가졌습니다. 컴퓨터 비전 분야의 최고 권위를 자

"반복적인 일은 사람이 아니라 시스템이 해야 한다." 시작하며 Github와 Copilot은 이제 단순한 개발 도구를 넘어, 조직의 개발 문화를 근본적으로 변화시키는 핵심 플랫폼이 되었습니다. 그러나 도입과 정착, 그리고 무엇보다 효율적인 운영 체계 구축은 많은 시행착오를 요구합니다. 이번 글에서는 KT DevOps 엔지니어링 부서에서 경험한 Github