0.들어가며 Snowflake Summit 26에서 가장 인상 깊었던 것은 새로운 AI 기능의 수가 아니었습니다. 더 근본적인 변화는 데이터 플랫폼의 역할이 바뀌고 있다는 점이었습니다. 과거의 데이터 플랫폼이 데이터를 모으고 분석하는 공간에 가까웠다면, Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼은 AI가 신뢰할 수 있는 맥락을 이해하고, 필요한 데이터를 찾아
SAP는 이제 ERP를 파는 것이 아니라, AI가 업무를 이해하고 실행하는 비즈니스 플랫폼을 만들고 있다. 시작하며 안녕하세요. ERP 혁신 과제를 담당하고 있는 프로세스혁신팀 심경언 입니다. 2026년 5월, 미국 올랜도에서 진행한 SAP Sapphire에 참석하였습니다. 이번 행사에서 가장 크게 느낀 점은, SAP가 더 이상 ERP를 단순한 업무 처리
안녕하세요. IT전략본부 박희원, 김정준입니다. 지난 5월, 미국 애틀랜타 조지아 월드 콩그레스 센터(GWCC)에서 개최된 Red Hat Summit 2026에 참석하였습니다. 올해 행사의 주요 주제는 '엔터프라이즈 환경에서 Agentic AI를 운영하기 위한 플랫폼 전략'이었습니다. 특히 오픈소스 기반의 Hybrid Cloud 환경에서 AI 에이전트를 대
안녕하세요, KT AX미래기술원 Frontier AI Lab 입니다. 저희는 언어, 시각, 음성, 그리고 모델 경량화 및 서빙 최적화를 담당하는 팀들이 모여, 생성형 AI 모델을 개발하고 이를 서비스에 안정적으로 적용하는 일까지 함께 연구 개발하고 있습니다. 최근 언어모델이 빠르게 발전하면서 AI는 일상 가까이로 들어왔습니다. 하지만 우리의 소통은 언어뿐
1. 도입: 멀티모달 환경, 우리는 AI를 어떻게 평가해야 할까? 최근 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리하는 '멀티모달 AI' 모델의 품질 경쟁이 치열합니다. 하지만 모델이 통제된 환경을 넘어 실제 비즈니스 현장에 투입되려면, 단순한 벤치마크 점수를 넘어선 '실질적인 품질 기준'이 반드시 필요합니다. 멀티모달 환경에서는 기존처럼 단일 모달 중심의 지표만
▶ 국내 최대규모 한국어 멀티모달 안전성 평가 데이터셋…KT·고려대 공동개발 ▶ 기존 벤치마크 대비 저비용·고효율 달성...전 세계 문화권 즉시 적용 가능 ▶ KT Responsible AI 전담 조직, 한국형 AI 안전성 평가 생태계 지속적으로 선도 KT 직원들이 ‘KSAFE-MM’ 개발을 진행하는 모습 KT(대표이사 박윤영)가 멀티모달 대형언어모델(ML
0. 들어가며 본 글은 당시 진행된 내부 MVP 기반 프로젝트 경험을 바탕으로 작성되었으며, 기술 검토 및 시행착오 중심의 사례 공유 목적입니다. 안녕하세요! KT AX플랫폼본부에서 에이전트 기획을 담당하고 있는 유주원입니다. 여러분은 "당사의 실제 비즈니스 문제를 해결하는 에이전트를 만들어보자"는 제안을 들으면 무엇이 가장 먼저 떠오르시나요? 단순히 편리
들어가며: 정산 검증 체계 고도화를 위한 RA Agent의 시작 KT의 정산 업무는 다양한 서비스 이용 데이터와 청구·수납 정보를 기반으로 수행되는 고정밀 운영 영역입니다. 특히 기준 정보의 정확성과 데이터 정합성이 중요한 업무 특성상, 상품 정책 변경이나 신규 서비스 반영 과정에서는 문서·시스템·운영 데이터 간의 일관성을 유지하는 것이 핵심 과제로 작용합
안녕하세요, KT Agentic AI Lab에서 산업 도메인 워크플로우를 AI Agent로 개선하여 효율과 생산성을 높이는 업무를 담당하고 있는 홍승관입니다. 2026년 5월 25일~29일, 키프로스 파포스에서 개최된 멀티 에이전트 시스템 분야의 권위있는 학술대회 AAMAS (International Conference on Autonomous Agents
최근 챗봇과 AI Agent를 함께 활용하는 구조가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 서로 다른 실행 주체가 하나의 흐름으로 연결하는 데에는 여전히 한계가 존재합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계한 Agent Connector 구조와 사용자 의도를 기반으로 실행 주체를 연결하는 방식을 소개합니다. OverView 최근 서비스 전반에서 챗봇
