사번 받은 AI, 업무 현장 투입…SKT ‘비용 효율’까지 챙긴다

토큰 비용 대비 성과 극대화
업무별 자원 배분 효율화
사용량 넘어 성과 중심으로
"업무 방식 근본적으로 재설계해야"

SK텔레콤이 제시한 'AX 시프트' 인포그래픽./SK텔레콤

SK텔레콤이 인공지능(AI)에 사번을 부여했다. AI를 단순한 업무 보조 도구가 아닌 직무를 맡고 성과를 내는 조직의 일원으로 편입하면서, AI 중심으로 일하는 방식 자체를 바꾸는 실험에 나섰다. 최근 기업들의 AI 전환도 활용 범위 확대에서 비용 대비 성과를 따지는 단계로 진화하고 있다. 업무별로 AI 모델과 연산 자원을 최적화하고, 성과에 따라 요금을 책정하는 등 이른바 '토성비(토큰 대비 가성비)' 경쟁도 본격화하는 모습이다.

29일 SK텔레콤에 따르면 회사는 지난 3월 비개발 직군을 포함한 전 구성원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 활용하는 '1인 1 AI 에이전트' 프로젝트를 추진했다. 이후 에이전트에 사번과 소속·직무·권한을 부여하며 구성원과 함께 일하는 업무 주체로 활용 범위를 넓히고 있다.

구성원은 AI와 함께 기획·개발·디자인 등 여러 역할을 수행하는 '멀티 롤' 방식으로 일한다. SK텔레콤은 사내 AI 개발 플랫폼 통합과 보안 체계 고도화를 통해 이러한 변화를 뒷받침하고, 조직 생산성 향상과 비즈니스 모델 혁신으로 이어간다는 계획이다.

이 같은 움직임은 AI 사용량보다 실질적인 성과를 중시하는 흐름과 맞닿아 있다. AI를 복잡한 업무에 적용할수록 여러 단계의 추론과 반복 작업에 필요한 입·출력 토큰 사용량이 늘어 비용 부담도 커지기 때문이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 기본 단위로, 사용량은 AI 서비스 비용을 산정하는 주요 기준이다.

기업들은 업무의 복잡도와 중요도에 따라 경량 모델과 고성능 모델을 나눠 쓰는 '모델 라우팅'에 주목하고 있다. 간단한 작업에는 저비용 모델을 활용하고, 복잡한 분석과 판단이 필요한 업무에 고성능 모델을 배치해 이른바 '토성비', 토큰 사용 비용 대비 성과를 높이는 방식이다. AWS의 기업용 AI 플랫폼 '베드록'도 다양한 모델을 업무 유형에 맞춰 선택·연결할 수 있도록 지원한다.

삼성전자가 갤럭시 AI에 적용해 온 '하이브리드 AI' 역시 연산 자원을 효율적으로 배분하는 사례다. 빠른 응답과 개인정보 보호가 중요한 기능은 기기 안에서 처리하고, 대규모 연산이 필요한 작업은 클라우드에서 수행한다. 업무나 기능의 특성에 따라 처리 방식을 달리해 필요한 곳에 연산 자원을 집중하는 것이다.

AI 서비스의 과금 기준도 사용량에서 성과로 옮겨가고 있다. 고객 상담 AI 서비스 '핀'은 실제로 해결한 고객 문의 건당 0.99달러를 부과한다. 젠데스크도 AI 에이전트가 상담원 개입 없이 문의를 해결한 경우에 요금을 매기는 성과 기반 과금 방식을 도입했다. AI에 얼마나 많은 질문을 했는지보다 실제로 어떤 일을 해결했는지를 비용과 연결하는 구조다.

AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)는 지난 9월 서울대학교 특강에서 AI 전환 과정의 생산성 변화를 설명하는 'AX의 J커브'를 제시했다. 도입 초기에는 조직·업무 재설계와 구성원 재교육 등에 시간이 필요해 생산성이 일시적으로 낮아질 수 있지만, 이 구간을 넘어서면 크게 높아질 수 있다는 설명이다.

정 CEO는 생산성 상승으로 이어지려면 일하는 방식을 근본적으로 재설계해야 한다고 강조했다. AI 사용을 늘리는 데서 나아가 업무 절차와 역할을 바꾸고, 투입 비용을 실제 사업 성과로 연결하는 것이 기업 AX의 과제로 떠오르고 있다.