[인터뷰] AI로 일하는 법, kt cloud는 이렇게 시작했습니다.

 

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]

 

안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.

 

요즘 기업들이 ‘AX(AI Transformation)'에 힘을 쏟고 있다는 이야기, 들어보셨나요? kt cloud도 예외는 아닙니다. 단순히 자동화를 넘어, 일하는 방식을 더 똑똑하게, 더 효율적으로 바꾸는 흐름이 사내 곳곳에서 시작되고 있어요.

 

그 중심엔 바로 IT서비스팀이 있습니다. kt cloud에서 가장 먼저 AI를 실무에 적용하고, 그 방법을 다른 조직과 적극적으로 공유해온 팀이죠. 이들의 이야기를 통해 진짜 업무 혁신은 어떻게 이뤄지고 있는지 직접 들어봤습니다.

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이 콘텐츠는 kt cloud IT서비스팀의 김승훈님, 추연경님과의 인터뷰를 재구성하여 만들어졌습니다.

 

왜 지금 'AI'일까요?

Q. 요즘 기업들이 'AI'에 집중하는 이유, 어떻게 보고 계세요?

“저는 결국 AI를 쓰는 사람과 안 쓰는 사람 사이에 격차가 생기기 시작했기 때문이라고 생각해요. 앞으로는 그 차이가 점점 더 커질 거고요. 예전에는 AI 기술이 있어도 대부분 직접 개발하거나 데이터를 다뤄야 해서, 전문가들의 영역이었죠.

그런데 지금은 상황이 완전히 달라졌어요. 누구나 쓸 수 있는 플랫폼이 생겼고, 우리 같은 실무자들도 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 생산성이 확 달라지는 환경이 만들어졌거든요.

그래서 요즘은 AI를 ‘어떻게 만들까’보다 ‘어떻게 잘 쓸까’가 훨씬 중요한 시대가 된 것 같아요. 예를 들어 반복적인 일은 AI가 대신 처리해주니까, 우리는 더 중요한 일에 집중할 수 있게 되잖아요. 이게 단순히 ‘일을 빠르게 처리한다’는 걸 넘어서, 일하는 방식 자체가 완전히 바뀌는 변화예요.

이런 이유로 기업들이 AI에 투자하고 있는 거고, 앞으로 5년 안에 AI를 잘 쓰는 사람이 다른 사람의 일까지 해내는 시대가 올 거라고 생각해요. 그래서 ‘AI가 일자리를 뺏는다’기보다는, ‘AI를 쓰는 사람이 안 쓰는 사람의 자리를 대신하게 될 거다’라고 봐야 할 것 같아요.”

 

“제가 보기엔, 몇 년 전부터 계속돼 온 디지털 전환 흐름이 어느 정도 한계에 다다르면서, 이제는 AI로 넘어가는 분위기가 자연스럽게 만들어지고 있는 것 같아요.

예전에는 ‘DX(Digital Transformation)’라고 해서, 시스템을 클라우드로 옮기고, 데이터 기반으로 의사결정을 하고, 업무 프로세스를 디지털화하는 데 집중했잖아요. 그런 작업들이 어느 정도 진행되고 나니까, 이제는 그 데이터를 가지고 실제로 ‘어떻게 더 잘 일할 수 있을까’라는 고민이 시작된 거죠. 마침 ChatGPT나 MS Copilot처럼 일하는 방식을 바꿔주는 도구들이 실제로 등장하고 있잖아요. 이런 툴들이 나오면서, 단순한 디지털화만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 이제는 AI 기반으로 실질적인 생산성을 높이는 방향으로 전환하고 있는 거라고 봐요.

단순히 디지털화만으로는 이제 경쟁력을 유지하기 어려운 시점이고, 결국은 AI를 얼마나 잘 활용하느냐가 기업의 성과를 좌우하는 시대가 오고 있다고 생각합니다.”

 

AI를 활용한 변화, 어떻게 시작됐나요?

Q. kt cloud 내부에서도 ‘업무 방식 좀 바꿔야겠다’는 목소리가 나온 계기가 있었나요?

“네, 실제로 올해 초부터 그런 이야기들이 많이 나왔어요. 예전에는 AI를 업무에 본격적으로 써보자는 분위기까지는 아니었거든요. 그런데 어느 순간부터 내부 채널을 통한 사례 공유가 자발적으로 시도되었고, 경영진 중심으로 AI를 실질적으로 일에 적용해보자는 제안이 많이 나오기 시작했어요. 자연스럽게 조직 전체 분위기도 바뀌기 시작했구요. 저희 팀이 지금 만들고 있는 ‘조용히 스며든 AI이야기’ 콘텐츠 시리즈도 사실 그런 흐름 속에서 시작된 거예요. 위에서 방향성을 제시해 주시고, 밑에서는 자연스럽게 AI를 일에 녹여보려는 시도들이 이어지면서 조직 안에 변화가 생긴 거죠.”

 

사내 AI 활용 문화 확산을 위해 IT서비스팀에서 시리즈로 발행 중인 ‘조용히 스며든 AI이야기’

Q. 기존 업무 문화나 방식에서 특히 불편하거나 비효율적이라고 느낀 부분이 있다면요?

“사실 저는 오히려 불편함을 인식하지 못한 채 일해온 면이 컸던 것 같아요. 그동안 해오던 방식이 너무 익숙해져 있어서, 크게 문제의식 없이 자연스럽게 반복했던 거죠. 물론 AI는 예전부터 간단하게 써오긴 했어요. 회의 내용을 요약하거나, 메일 작성할 때 도와주는 정도? 명령어나 설정값이 잘 기억 안 날 때 간단히 물어보는 용도로도 썼고요. 근데 그때는 그냥 ‘조금 더 편해졌다’ 정도였지, AI로 일하는 방식 자체를 바꾸자는 생각은 없었던 것 같아요.

이번에 시리즈 콘텐츠를 준비하면서 AI를 더 깊게 다뤄보게 됐는데, 그제서야 ‘내가 AI를 제대로 써본 적이 없었구나’라는 생각이 들었어요. 기능 하나하나만 쓰는 게 아니라, 다양한 업무에 정말 유기적으로 연결해서 쓸 수 있다는 걸 새삼 느꼈거든요.

그래서 저희는 어떤 특정 업무가 불편해서 AI를 도입했다기보다는, 먼저 AI를 잘 써보자는 문화가 만들어졌고, 그 안에서 점점 사용 범위가 넓어지고 있는 흐름이에요. ‘이거 불편하니까 AI로 바꾸자’라기보다는, AI가 먼저 들어오고 나서 오히려 일하는 방식을 새롭게 보게 된 케이스라고 생각해요.”

 

Q. 그래도 처음부터 내부에서 쉽게 받아들여졌을 것 같진 않은데요. “우리 AI 한번 써보자” 했을 때, 직원들의 반응은 어땠나요?

“처음에는 AI에 대한 반응이 솔직히 좀 미지근했어요. 저희 팀이 사내에서 시리즈 콘텐츠를 만들었을 때도, 대부분 그냥 "아, 그런가 보다" 정도였고, 실제로 관심을 가지는 분들은 많지 않았거든요. 이모티콘으로 ‘좋아요’만 누르고 끝나는 반응이 대부분이었죠.

그런데 요즘은 분위기가 확실히 달라졌어요. ‘이거 어떻게 만드는 거예요?’ ‘우리 이런 업무에도 쓸 수 있을까요?’ 이런 식의 실질적인 질문들이 오기 시작하면서, '아 이제 진짜 조직 안에서 변화가 움직이고 있구나' 하는 걸 체감하고 있어요. 아무리 좋은 도구가 있어도, 아무도 질문하지 않으면 그냥 멈춰 있는 거잖아요. 질문이 오기 시작해야 진짜 변화가 시작된다고 생각해요.

이런 흐름을 더 확산시키기 위해, 요즘은 리버스 멘토링 방식의 활동도 시도하고 있어요. AI에 익숙한 실무자들이 그렇지 않은 분들과 경험을 나누면서, '이건 이렇게 써볼 수 있어요'하고 직접 도와드리는 거죠. 특히 조직의 리더들이 이런 과정을 통해 AI를 직접 써보기 시작하면, 그다음부터는 자연스럽게 실무자들도 AI를 업무에 적용하게 되는 구조가 만들어져요. 피드백이나 지시도 AI 기반으로 오가기 시작하니까요.

무엇보다도 이런 흐름이 가능했던 건, 경영진과 팀 차원에서 먼저 방향을 명확히 잡아주신 덕분이에요. 실무자들끼리 ‘우리 해보자’고 하면 조직 전체가 움직이긴 쉽지 않거든요. 하지만 위에서 먼저 ‘가보자’는 메시지를 주셨기 때문에, 팀 내에서도 자연스럽게 '그럼 우리도 한번 해보자'는 공감대와 실행 의지가 생겼고, 실제 행동으로 이어질 수 있었던 것 같아요. 저는 그런 부분이 조직 문화 변화의 진짜 출발점이었다고 생각해요."

 

실제로는 AI를 어떻게 쓰고 있나요?

Q. 지금 kt cloud에서 AI를 도입하여 잘 활용하고 있는 대표적인 업무 프로세스가 있다면 소개해주세요.

“최근에 특히 인상 깊었던 건 ‘상황 대응 업무'에 AI를 접목한 사례예요. 사내 협업 시스템을 활용해, 상황 발생 시 과거 이슈 데이터를 참고해 자동으로 대응 흐름을 설계하는 구조를 만들었어요. 예를 들어 과거 유사 이슈에 대한 대응 방법이나 관련 자료를 자동으로 불러오고, 지라 채널을 만들어 관련 인원들을 초대해서 신속하게 대응할 수 있도록 했습니다. 이런 방식으로 업무 속도도 빨라지고 커뮤니케이션도 훨씬 효율적으로 바뀌었어요.

또 다른 사례는 신규 입사자 온보딩 과정에 AI를 활용한 건데요. 직책자와 신입 구성원이 인터뷰를 진행할 때, 면담 내용을 AI가 요약해서 정리해주는 기능을 붙였어요. 처음 AI를 써보는 분들도 ‘이런 것도 가능하구나’하는 반응을 보이시더라고요.

재무팀에서도 마감일이 다가올 때 법인카드 사용 내역 정산 업무를 자동화해서, 누가 아직 처리를 안 했는지 확인하고, 슬랙으로 안내 메시지를 보내는 프로세스를 구축했어요. AI 에이전트가 알아서 데이터에서 필요한 정보를 정리하고 알림을 보내는 거죠.

이런 사례들을 보면, AI가 업무 방식에 자연스럽게 스며들고 있다는 느낌이 들어요. 누군가는 자기가 AI를 쓰고 있다는 걸 인식하지 못할 수도 있지만, 어느 순간 그 흐름 안에서 일하고 있는 거죠. 중요한 건 거창한 기술이 아니라, 실제로 도움이 되는 방식으로 실무에 잘 녹아드는 것이라고 생각해요.”

내부 커뮤니케이션 채널을 활용해 AI 활용 가이드를 꾸준히 안내 중인 IT서비스팀

Q. AI 도입 전과 후에, 가장 눈에 띄는 변화는 무엇이었나요?

“가장 크게 느끼는 건, 조직 분위기 자체가 달라졌다는 거예요. 예전에는 AI 얘기를 꺼내면 조금 조심스럽거나, ‘그거 개발자들만 쓰는 거 아니야?’라는 반응도 있었거든요. 그런데 요즘은 ChatGPT나 Copilot 같은 툴을 다들 어느 정도는 써본 상태라서, 거부감이 거의 없어요.

그러다 보니까 제안이 나오는 방식도 달라졌어요. 예전에는 단순히 ‘이 업무 자동화 좀 됐으면 좋겠다’는 요청이었다면, 지금은 ‘이걸 AI로 바꿔볼 수 있을까요?’처럼 구체적인 업무 상황에 AI를 적용해보려는 논의가 많아졌어요.

이런 흐름을 보면, 조직 전체가 이제 AI를 ‘도입해야 하는 기술’이 아니라 ‘일하는 데 당연히 써야 하는 도구’로 받아들이고 있는 것 같아요. 실무자들끼리도 자연스럽게 ‘이건 AI로 해볼까?’ 하는 대화가 오가는 걸 보면, 진짜로 문화가 바뀌고 있구나 싶죠.”

 

“저희가 사내 업무용 AI 에이전트를 도입해서 활용하기 시작한 이후, 가장 크게 느끼는 변화는 ‘정보의 흐름이 끊기지 않는다’는 점이에요. 예전에는 누가 어떤 업무를 했는지, 관련 자료는 어디에 있는지 확인하려면 꼭 사람을 찾아가 물어보거나, 여러 군데 흩어진 문서를 뒤져야 했거든요. 그러다 보니 히스토리를 따라가기가 어렵고, 자연스럽게 시간도 많이 걸리고요.

그런데 지금은 AI 에이전트가 중간에서 일종의 허브 역할을 하다 보니, 업무 맥락을 훨씬 빠르게 파악할 수 있어요. 예를 들어 사내 문서나 회의록을 자동으로 요약해주고, 관련된 자료들을 연결해서 보여주는 기능을 활용하고 있는데요, 이게 단순한 기록 차원이 아니라, 이전 흐름과 논의를 이어주는 구조로 작동하고 있어요. 그래서 새로 합류한 팀원이든, 다른 부서와 협업 중인 담당자든 금방 배경을 파악하고 일에 바로 들어갈 수 있어서, 불필요한 재작업도 줄고 커뮤니케이션 효율도 훨씬 높아졌어요.

예전에는 ‘사람이 기억하고 있어야 이어지던 일’들이 많았다면, 지금은 AI가 그 흐름을 자연스럽게 잇는 방식으로 일하는 구조가 바뀌고 있다는 걸 확실히 느끼고 있습니다.”

 

앞으로의 계획은요?

Q. 지금보다 더 적극적으로 AI를 도입해보고 싶은 업무가 있다면요?

“지금도 내부적으로는 다양한 AI 툴들을 테스트해보면서 어떤 업무에 더 잘 맞을지 계속 고민하고 있는 상황이에요. 현재는 반복적이고 패턴화된 업무를 중심으로 내부용 AI 에이전트를 활용하고 있고요. 그 외에도 외부에서 제공되는 LLM 기반 AI 도구들, 예를 들면 ChatGPT나 다양한 SaaS 기반 AI 서비스들도 업무에 어떻게 접목할 수 있을지 시도 중이에요. 다만, 사내 시스템에 AI를 적용할 땐 아무래도 보안이나 데이터 관리 이슈가 있어서, 무작정 도입하기보다는 하나하나 신중하게 검토하면서 접근하고 있어요.

조금 더 확장해서 보면, 꼭 AI만이 아니라 RPA(Robotic Process Automation) 같은 기존 자동화 기술도 함께 고민하고 있습니다. RPA가 일의 ‘손과 발’이 되어 반복 작업을 처리하고, AI는 ‘머리’가 되어 판단과 요약을 담당하는 구조로 가져가면, 단순 자동화를 넘어서 실제 업무 효율화를 크게 높일 수 있을 거라고 보고 있어요. 현재도 Slack Bot과 같은 메시징 기반 자동화도 함께 연계해서 실시간 알림이나 업무 트리거 역할로 활용하고 있구요. 앞으로는 단일 툴을 도입하는 게 아니라, 업무 특성에 맞게 여러 기술을 조합해서 적용하는 방향으로 더 적극적으로 확장해보고 싶습니다.”

 

Q. AI를 도입하고 싶어도 문화로 정착시키는 데 어려움을 겪는 기업들이 많은데요, 그런 기업들에게 조언을 해주신다면요?

“AI는 '어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 도구’라고 생각해요. 같은 AI라도 누가, 어떤 질문을 던지느냐에 따라 전혀 다른 결과가 나오거든요. 그래서 중요한 건 기술보다도, 그걸 활용하는 사람의 질문력과 관점이라고 봐요. 저희는 지금도 사내에서 그런 문화를 확산시키고 싶어서 AI 활용 사례를 짧은 영상으로 소개하고 있어요. 단순히 '이 기능은 이렇게 씁니다'라는 설명이 아니라, ‘어떤 질문을 던지면 이런 결과가 나옵니다’라는 방식으로요. AI 도구 자체를 소개하는 게 목적이 아니라, AI를 일상 업무 속에서 자연스럽게 활용할 수 있는 환경을 만드는 것, 그게 목표에요. 지금은 기술이 문제가 아니라, 얼마나 잘 질문하고 시도할 수 있게 만들어주는 문화가 있는가가 더 중요하다고 생각해요. 기업이 처음부터 모든 걸 완벽히 준비할 필요는 없고, 작은 사례 하나라도 먼저 보여주고, 그걸 통해 사람들이 ‘어? 나도 해볼 수 있겠다’라고 느끼게 해주는 게 시작이라고 봅니다."

Q. 궁극적으로 kt cloud가 만들어가고 싶은 ‘AI 기반 업무 환경'은 어떤 모습일까요?

“저희가 지향하는 건, AI가 특정한 역할을 하는 도구가 아니라, 자연스럽게 업무 전반에 녹아들어 있는 환경이에요. 예전처럼 단순 반복 업무에만 자동화를 적용하는 게 아니라, 조금 더 복잡하고 전문적인 일에도 AI가 보조자로 함께하는 구조를 만들어가는 거죠. 예를 들면, 단순히 RPA 같은 자동화만 쓰는 게 아니라, 워크플로우 툴이나 다양한 AI 도구들을 잘 조합해서, 일하는 흐름 자체가 AI와 함께 설계되는 방향이라고 보시면 될 것 같아요.

궁극적으로는 구성원들이 AI를 특별한 기술로 인식하지 않고, 그냥 일할 때 자연스럽게 사용하는 기본 도구처럼 느끼는 환경이 되는 게 목표예요. 툴을 도입하는 건 어렵지 않지만, 그걸 어떻게 잘 스며들게 하느냐, 조직 안에서 당연하게 받아들이게 하느냐가 진짜 중요한 부분인 것 같고요. 그래서 kt cloud는 지금도 작은 사례부터 하나씩 시도해보면서, 조직 전체가 AI 기반으로 유연하게 일할 수 있는 문화를 만들어가고 있는 중입니다.”