[르포] 노트북 열었다, AI 띄웠다, 답 찾았다…‘확’ 바뀐 SKT 사무실 ‘풍경’

AI 사내 교육프로그램, 누적 ‘약 220명’ 참여
AX 생태계 구축 ‘출발점’…다양한 LLM 친숙 사용
실제 업무 적용 사례 증가 “전 직원 AI 적극 활용”


SK텔레콤 사내 인공지능(AI) 역량 강화 프로그램(EBB AX 클럽)에 참여한 직원들이 과제 수행을 하고 있다. [SK텔레콤 제공]


[헤럴드경제=고재우 기자] #. 지난 10일 오전 8시 40분, SKT 타워 지하 2층. SK텔레콤 신사업 추진 상황을 가정한 ‘청람신호고래붙이(심해 중층에 사는 소형 신호종)’ 사업화 관련 답을 찾으라는 과제가 주어지기 무섭게 직원들의 손이 바삐 움직이기 시작했다.

옆자리에 앉은 동료와 그 흔한 대화도 없었다. 테이블 위에는 노트, 필기구 대신 노트북만이 놓여 있었다. 직원들은 노트북 화면에 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 거대언어모델(LLM)을 띄우고, 해당 LLM에 URL, 관련 자료 등을 첨부했다.

“URL 세 개를 챗GPT에 올렸고 전체 답변까지 긁어서 준 후, ‘네가 해결해야 할 문제는 모두 URL에 있고 답변 또한 밑에 있으니, 이것들을 찾아서 답변을 채워줘’라고 문자와 답변을 정형화했다.”

LLM에 들어간 한 문장은 넘쳐나는 자료와 다양한 변수들, 그리고 예기치 못 한 상황까지 감당해야 할 ‘인간의 몫’을 획기적으로 줄여줬다.

오전 8시 56분. 노트북을 열고, AI를 띄운 후, 답을 찾기까지 ‘20분’이 채 걸리지 않았다.

SK텔레콤 사내 인공지능(AI) 역량 강화 프로그램(EBB AX 클럽)에 참가한 한 직원이 인공지능(AI) 검색 결과를 보고 있다. [SK텔레콤 제공]


▶EBB AX 클럽 반응 ‘폭발’…직원 AI 활용 ‘출발점’= 지난 10일 서울 중구 소재 SKT 타워에서 열린 ‘사내 인공지능(AI) 역량 강화 프로그램(EBB AX 클럽)’에서는 AI가 확 바꾼 SK텔레콤 사무실 풍경이 펼쳐졌다.

EBB AX 클럽은 SK텔레콤이 직원들을 대상으로 AI 실무를 익히도록 돕는 프로그램이다. 직원들은 실제 업무 상황을 가정해 제시된 과제 해결을 위해 AI를 활용한다.

직원들의 반응은 뜨거웠다. 올해 3월 출범 이후 지난 5월까지 총 8회 운영된 가운데 회당 평균 30명, 누적 220명이 참여했다. 이날에도 오프라인(34명), 온라인(50명) 등 총 84명이 프로그램을 수강했다.

인공지능 전환(AX) 생태계 구축이 화두인 상황에서 EBB AX 클럽은 직원 AI 활용의 ‘출발점’ 역할을 했다.

SK텔레콤 사내 인공지능(AI) 역량 강화 프로그램(EBB AX 클럽)에 참여한 직원들이 과제 수행을 하고 있다. [SK텔레콤 제공]


▶분야별 적절한 LLM 찾아 활용, 실제 업무에도 적용= 직원들이 힘을 쏟은 곳은 분야별로 적절한 LLM을 찾는 것이었다. LLM마다 각기 다른 답을 내놓기 때문이다.

이에 직원들은 SK텔레콤으로부터 지원받은 챗GPT 엔터프라이즈 외에도 제미나이, 클로드 등을 개인 결제를 통해 추가로 활용하는 경우가 많았다.

예를 들어 주어진 URL이 과제 출제를 위해 SK텔레콤 개발팀이 만든 ‘예시’인 탓에 제미나이는 적절한 답을 내놓지 못했다. 대신 챗GPT는 스스로 웹 검색을 활용해 정답을 제시했다.

비개발 직군 참여자인 김수지 경영전략실 Growth팀 매니저는 “필요한 자료를 모두 긁어서 URL과 함께 풀어 달라고 요청하는데, 한번 풀 때 LLM 세 개를 동시에 돌렸다”며 “이날 과제 수행에서는 챗GPT가 유용했고, 클로드는 활용하지 못했다”고 설명했다.

AI 프로그램을 통한 배움은 업무에 즉시 적용됐다. 발표 자료를 만들고, 회의록 녹음 및 실시간 정리, 실적 관리, 반복 업무 등이 모두 AI를 통해 이뤄진다.

최목원 T서비스기획2팀 매니저는 “소속이 AT/DT 기획 담당 산하라 (AI 활용에) 모두 적극적”이라며 “한 팀원은 발표 자료를 전부 클로드로 만들고, 회의록도 녹음을 바로 AI에 넣어 실시간으로 정리한다. 지역 마케팅 본부에서는 대리점 실적 관리를 하나씩 AX하고 있다”고 말했다.

김 매니저도 “경영전략실만 50명 이상인데, 잘하는 동료들은 LLM뿐 아니라 여러 툴을 오가며 교차 검증한다”며 “사람은 ‘다른 각도로 다시 보기’ ‘(AI가) 이건 잘못 찾았다’처럼 생각해야 하는 일에 더 집중하게 된다. 반복 업무는 AI에 넘기는 분위기이고, 올해부터 드라이브가 훨씬 강해졌다”고 덧붙였다.

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