신범식 SK브로드밴드 AT·DT 개발담당이 구성원마다 업무용 AI 에이전트를 직접 만들고 쓰는 ‘1인 1 에이전트’를 사내 인공지능 전환(AX)의 우선 과제로 제시했다. 회사가 2026년 2월 구축한 사내 개발 플랫폼 ‘플레이그라운드’에서 운영되는 AI 앱은 8월 21일 기준 약 1900개, 현장에 적용된 AI 에이전트는 60개다. 6월 말 확인된 앱 800여 개와 에이전트 30여 개보다 적용 범위가 늘었다는 점에서 이번 계획은 선언보다 실제 사용 확산에 무게가 실린다.
개발 권한과 통제 장치는 분리하지 않았다. SK브로드밴드는 7월 코딩 경험이 없어도 드래그 앤 드롭으로 에이전트를 만드는 ‘아르고스 스튜디오’와 사내 LLM(대규모 언어 모델) 이용 권한·접근 절차를 관리하는 ‘아르고스 게이트웨이’를 함께 내놨다. 전 직원의 제작 진입 장벽을 낮추되 누가 어떤 모델과 데이터에 접근했는지 관리해야 실제 업무 도구로 확대할 수 있다는 설계다. 조직 단위의 전문 업무를 지원하는 ‘아르고스 코드’는 향후 제공할 계획으로, 현재 완료된 기능과 계획 단계 기능을 구분할 필요가 있다.
에이전트가 읽을 데이터의 품질도 핵심 조건이다. 회사는 사내 시스템 데이터를 정형화하고 자연어 검색을 지원하는 온톨로지(개념과 관계를 구조화한 지식 체계) 기반 ‘오리온’과 비정형 문서를 AI가 읽기 쉬운 형태로 바꾸는 ‘AI 큐브’를 적용하고 있다. 네트워크센터와 AT·DT센터가 함께 만든 플레이그라운드는 네트워크 데이터 분석과 코딩 지원을 묶어 두 달 이상 걸리던 개발 환경 준비를 5분으로 줄였다. 현업이 중앙 개발조직에 모든 서비스를 요청하는 대신 직접 문제를 정의하고 에이전트를 만드는 구조가 1인 1 에이전트 전략의 실제 사용 방식이다.
수치로 보면 플레이그라운드의 확산과 별도 거버넌스 도입이 동시에 진행됐다. 다만 앱 수는 개발·운영 중인 전체 항목이고 AI 에이전트 수는 현장 적용 항목이어서 두 숫자를 같은 성과 지표로 해석하면 안 된다.
독자 관점의 실사용 가치는 개발 대기 시간을 줄이고 현장 지식을 서비스로 옮기는 데 있다. 대표 사례인 관제·진단 에이전트 ‘C-One’은 고객경험지표와 네트워크 데이터를 연결해 이상 징후와 점검 우선순위를 제시하며, 회사는 이를 탐지부터 처리·복구까지 수행하는 자율 복구 에이전트로 고도화할 계획이다. 한계도 분명하다. 회사는 도입·운영 비용을 공개하지 않았고, 데이터 정합성·접근 권한·결과 설명 가능성·현장 검증을 지속해야 한다. 따라서 1인 1 에이전트의 성패는 에이전트 개수보다 실제 업무 성과와 오류 통제, 조직 단위 생산성 개선을 얼마나 입증하느냐에 달렸다.
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