KT · AICE LECTURE
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2026 산학협력 기업특강

AI Changes Everything.What About You?

AI가 바꾸는 일의 미래, 그리고 여러분이 준비해야 할 역량

2026. 07. 14 KT IT부문 박기철
01 KT 소개와 우리 조직
02 거대한 흐름
03 DX에서 AX로
04 시장·기업·기술의 변화
05 당신의 변화
06 마치며
01 — KT 소개

KT, 어떤 회사입니까?

AICT Company — 대한민국 인터넷의 역사를 만들어 온 AI 융합 Tech Company, 자랑 좀 하겠습니다

0조
No.1 통신사 매출
연결매출 기준 ('25)
0년 연속
No.1 인터넷 브랜드
인터넷의 역사가 곧 KT의 역사
0만 가구
No.1 IPTV — 지니 TV
국내 미디어 시장 선도
Top 40
글로벌 통신 브랜드 가치
KT 38위 (SKT·LGU+ 50위 밖)
5 Biz
사업 영역
IT · CT · Media · 금융 · 부동산
S등급
ESG 평가 최우수
6개사만 획득, 통신사 유일
A Class
글로벌 신용평가
3대 신용평가 모두 A, 10년간 최고 수준
Only 1
AICE
국내 최초·유일 국가공인 AI 인증
제가 있는 서비스플랫폼담당은 에너지 · AI 전력중개 교육 · AICE 플랫폼 Mobility · GIS IoT 통합 플랫폼 AICC · 고객 CX — 5대 사업에 AX 기술을 적용하고 있습니다
01 — 우리 조직

제가 있는 조직은요 — 5대 사업을 AX로

서비스플랫폼담당은 AIDM(AI 주도 모델링)과 Agent, 두 축으로 5대 사업 현장을 바꾸고 있습니다

AX
서비스플랫폼담당
KT IT부문 · IT플랫폼본부
AIDM · 모델링 Agent · 실행
1에너지

AutoResearch로 AIDM 구현 — 전력수요·발전량 예측모델을 자동 생성

AIDM
2교육

AI 시험 E2E — 시험감독·출제/채점·시험환경관리 전체를 Agent로 관리

Agent
3Mobility

타타대우·현대와 협업 — 정비 Agent로 현장 정비사를 지원

Agent
4IoT

산업 AX 환경 리포팅 + IoT 이상진단을 모델링·Agent로 점검

AIDM·Agent
5AICC

CS 도메인에 대화 기반·음성 기반 Agent를 적용해 CX 혁신

Agent
모델을 만들고(AIDM), 에이전트가 실행합니다(Agent) — 뒤에서 다룰 AX의 축소판이 이미 우리 현장에서 돌아가고 있습니다.
02 — 거대한 흐름

근육의 혁명은 끝났고, 두뇌의 혁명이 시작됐습니다

인간 노동의 원천 구성비(%) — 산업혁명은 300년에 걸쳐 근육을 대체했고, 인지혁명은 지금 같은 곡선을 그리고 있습니다

출처: Jiajie Zhang (UTHealth SBMI, 2023) · Cognitive Revolution
서기 · 기록 노동
주판 · 기계식 계산기
메인프레임 · PC
신경망 AI ← 지금 여기
직접 지시 · 기계어
절차 정의
구조 · 추상화
의도 전달 · 자연어 ← 지금
천공카드 → FORTRAN → JAVA/Python → 자연어. 기계에게 일 시키는 언어가 마침내 인간의 언어가 되었습니다. 우리는 신경망 AI 전환의 초입에 서 있습니다.
03 — DX에서 AX로

지난 10년, DX의 본질은 "디지털 인프라" 전환이었습니다

DX 화두 ①

클라우드 전환

  • On-prem → AWS · Azure · GCP
  • 속도·확장성·표준화를 위한 인프라 전환
DX 화두 ②

데이터 플랫폼 & 분석

  • Data Lake · BI · CDP
  • 데이터를 쌓고, 보이게 하고, 활용하려는 시도
DX 화두 ③

디지털 역량

  • 코딩 · Agile · Product Org
  • 새로운 일하는 방식과 역량 모델
Infrastructure · Platform · Capability DX의 공통 키워드 — 하지만 "디지털 인프라 확보와 실제 전환 사이엔 큰 간극"이 남았습니다
03 — DX에서 AX로

AX, 무엇이 달라졌는가 — $10T 규모의 거대 기회

클라우드가 소프트웨어 시장을 바꿨다면, AI는 서비스 시장 전체를 바꿉니다

초기 클라우드 → 클라우드 전환 → AI 기회

$350B
소프트웨어 시장 내
초기 클라우드
$6B에서 출발
$650B
15년 동안 클라우드가
SW 시장을 재편
$400B 도달
$10T
법률·의료·상담 등
거대 서비스 시장 전체
아직 $75B — 이제 시작
기존 단순 모델의 파라미터 구조 (예: 넷플릭스 추천)
y = wx + b
↓ 현재 AI 모델의 파라미터 규모
10,000,000,000,000
10조 개의 파라미터 — 규칙 기반과는 완전히 다른 지능의 층위
미국 법률 서비스 시장($400B) 하나가 글로벌 클라우드 시장과 맞먹습니다. AI는 소프트웨어가 아니라 "사람의 서비스"를 재편하러 왔습니다.
— 그래서 AX(AI Transformation)입니다.
04 — 변화 ① 시장

시장은 이제 '투자'가 아니라 '수익'을 요구합니다

Market ①

AI Monetization

  • OpenAI — 광고 실험 6주 만에 연매출 $1억 돌파
  • Meta — AI Agent를 기업용 구독(SaaS)으로 판매
  • JPMorgan — AI Agent로 PB 매출 +20%
Market ②

Strategic Weaponization

  • 미국 — AI를 국가안보 자산으로 선언, 민간이 최전선
  • 중국 — AI 국가전략·기술자립, 정부 주도
  • AI 소버린 = 'AI에 올라타는 나라'가 되기 위한 기반
Market ③

AI의 일상화

  • 한국 CPI 개편('26.7) — 생성형 AI 구독료 진입
  • 고사리·도라지 퇴출 — 상품에서 서비스로 이동
  • AI는 이미 '전기요금' 같은 생활 인프라
"AI는 이제 기술이 아니라 시장의 가장 큰 수익 테마가 되었습니다."
04 — 변화 ② 기업

더 좋은 모델을 고르는 시대는 끝났습니다 — 결국은 현장

Company ①

현장에서 작동하게 하라

  • Prompt → Context Engineering → MCP/A2A 연결 → Harness(안전한 Agentic 운영)
  • FDE(Forward Deployed Engineer) 조직 신설 러시 — AWS는 $10억 투입 (CNBC 6.30)
  • '누가 현장에서 잘 작동하게 구현하느냐'로 게임 체인지
Company ②

토큰 태우기, 이제 그만

  • Cheaper Tokens, Bigger Bills — 단가는 내렸지만 총비용은 증가
  • 기업들 '토큰비 다이어트' 돌입 — 최근 1달 22%↓ (Silicon Data)
  • 무게중심: 사용량 → 성과와 완결 (Focus on Outcomes, Gartner)
Company ③

조직이 작아진다

  • 글로벌 테크 해고 12만 명 (Layoffs, 2026 상반기)
  • Tiny Teams — 비용 최적화가 아닌 강점 극대화 관점의 초소형 팀
  • Solopreneur — 직원 없이 시스템으로 수익을 만드는 1인 CEO
위기이자 기회 — AI를 부릴 줄 아는 작은 팀과 개인에게 지렛대가 주어집니다.
04 — 변화 ③ 기술

모델은 배경으로, 가치는 Orchestration으로

Tech ①

Model Commoditization

모델의 몫은 11%뿐
  • AI 경제는 성장하지만 모델이 벌어온 돈은 11%
  • 성능 격차 축소 · API 가격 하락 · 오픈웨이트 확산
  • 현실 전략: 모델을 조합하고 Data·Workflow·Domain 지식을 붙여라
Tech ②

Orchestration Era

"프롬프트 박스는 죽었다"
  • 모델 성능 경쟁 → Routing · Control 경쟁
  • 기업 고유 Workflow·Policy·Context가 핵심 자산
  • 승자: Vertical SaaS + 가드레일·모니터링
Tech ③

Agentic Skills의 진화

1세대 API
"가져온다"→ 2세대 MCP
"위임한다"→ 3세대 Skill
"주입한다"
  • AI가 Tool을 부르던 시대에서, 정책·Workflow를 Agent에 주입하는 시대로
기술의 중심 질문이 바뀌었습니다 — "어떤 모델이 좋은가?"가 아니라 "누가 일의 흐름을 지휘하는가?"
05 — 당신의 변화

실행이 싸지면, 무엇의 값이 커지는가

Anthropic 경제 리포트(2026.6)가 말하는 진정한 승자 — 지금부터 5가지 데이터로 확인합니다

✕

가치가 낮아지는 사람

  • 코딩 문법을 잘 알고 실행하는 사람
  • 코드를 빠르게 작성하는 사람
  • 시키는 것을 정확히 수행하기만 하는 사람
✓

가치가 커지는 사람

  • 도메인 전문성을 가진 사람
  • 비즈니스 문제를 정의하고 설계할 수 있는 사람
  • 무엇을 어떻게 만들지 기획할 수 있는 사람
실행 비용이 0으로 수렴할수록, 문제를 고르는 눈과 판을 설계하는 능력의 프리미엄이 커집니다.
05 — 당신의 변화 · Anthropic Report

사람은 What/Why, AI는 How/Do

The Division of Labor — 사람이 '무엇을 할지' 정하면, Claude가 '어떻게 할지'를 결정합니다 (AI 관여도별 세션 분포)

기획 세션 (사람 주도) 실행 세션 (AI 주도) Claude의 의사결정 지분(%) →
코딩디버깅운영문서작성분석테스팅변화관리 → 어떤 직무든 AI 활용이 기본 역량이 됩니다
출처: Anthropic, 「Agentic coding and persistent returns to expertise」 (June 16, 2026)
AI 시대에도 가장 중요한 역량은 문제를 정의하고 방향을 판단하는 능력입니다.
05 — 당신의 변화 · Anthropic Report

알아야 부려먹는다 — 전문성이 AI 생산성을 결정합니다

같은 프롬프트, 다른 결과

도메인 전문성 수준(Novice→Expert)에 따라 AI가 한 턴에 해내는 일이 달라집니다

작업 수행량 4.9 → 11.7 · 출력 단어 607 → 3,200. AI는 전문가를 대체하지 않고 더 강하게 증폭시킵니다.

겨우 5%p 차이라구요?

코딩 과제 성공률 — 개발 진입장벽이 무너지고 있습니다

비전공자도 도메인 지식 + AI 주도개발(AIDD)이면 개발자에 버금가는 결과물. 업무 가치도 +27% 상승(프리랜서 마켓) — 코딩·디버깅은 줄고 빌드·운영이 늘어납니다.

출처: Anthropic, 「Agentic coding and persistent returns to expertise」 (June 16, 2026)
여러분의 전공이 무엇이든 — 그 도메인이 여러분의 무기가 되고, AI가 나머지 실행을 채웁니다.
05 — 당신의 변화

어떤 인재가 되어야 하는가

비즈니스 감각과 AI 기술 이해를 동시에 갖춘 사람 — 바람직한 뇌 구조로 정리했습니다

문제가뭐지? 어떻게조율할까? 혼자도문제없어 AI로실행해볼까?
[ 바람직한 뇌 구조 ]

Domain 지식

문제에 집착하고, 적극적으로 소통하고, 자기 고유영역을 이해하는 사람

Builder

Data와 흐름을 Orchestration하여 실제로 만들어 내는 사람

Frontier

혼자서도 가능하다 — AI의 잠재력을 이해하는 도전정신

마치며 ① — 호모 파베르 · Homo Faber

도구를 쓰는 인간 — 가장 강력한 도구를, 가장 빨리

인류는 늘 도구로 한계를 넘어왔습니다. 이제 그 도구는 AI이고 — 승부는 '무엇을 아느냐'가 아니라 '누가 더 빠르고 유연하게 부리느냐'에서 갈립니다.

Gamma
Claude
Cursor
Gemini
YOU
도구를 부리는 사람
Grok
Midjourney
ChatGPT
NotebookLM
Perplexity
Runway
＋ 매주 새 도구
도구를 많이 아는 것보다, 상황에 맞게 빠르고 유연하게 갈아타며 문제를 극강의 속도로 끝내는 능력 — 그것이 호모 파베르의 핵심 경쟁력입니다.
마치며 ② — 여러분의 1만 시간
"성공은 개인의 재능만으로 만들어지지 않는다.
시대와 환경이 만들어 준 특별한 기회가 재능과 만날 때, 아웃라이어가 탄생한다."
Outliers (2008) · Malcolm Gladwell — 그리고 1만 시간의 법칙

세계 최고의 디지털 인프라

어디서나 연결되는 네트워크와 클라우드 — 실험 비용이 가장 낮은 나라에서 여러분은 시작합니다

AI를 국가전략으로

국가공인 AI 인증(AICE), AI 인재 투자 — 환경이 여러분의 도전을 뒷받침하고 있습니다

가장 싼 실행의 시대

혼자서도 만들 수 있는 시대 — 여러분의 1만 시간은 이전 세대보다 몇 배 빠르게 쌓입니다

재능을 넘어, 대한민국이라는 환경이 여러분의 무궁무진한 성장 가능성을 채워주고 있습니다. 이제 여러분의 1만 시간을 시작하세요.
마치며 ③ — 인간만이 할 수 있는 영역
"The goal might be to make machines in our image. But what I fear is that — perhaps without even quite noticing — we remake ourselves in theirs."

"우리의 목표는 인간을 닮은 기계를 만드는 것일지 모른다. 하지만 내가 두려워하는 것은, 우리가 그것을 제대로 인식하지도 못한 채 오히려 우리 자신을 기계의 모습으로 바꿔버리는 것이다."

We Are Not Machines (2026)Sarah O'Connor · Financial Times 칼럼니스트
소통감정공감 — 기계가 채울 수 없는 영역
인간다움을 유지하면서 AI를 쓸 곳을 고민해서 찾으세요. 분별없는 사용으로 사고력과 판단력이 저하되면 곤란합니다.
기계를 닮지 말고, 기계를 부리는 사람이 되십시오.
AI Changes Everything.
Now, Change Yours.
Thank You · KT 박기철