김준석 KT AX미래기술원 에이전틱 AI 랩장(상무)이 11일 부산 벡스코에서 열린 AI 컨퍼런스 'AI BUS 2026' 교육AI 세션에서 참여해 교육 현장을 위한 구체적인 실행 설계도를 공유했다. 그는 KT가 바라보는 교육 시장과 적용 가능한 서비스에 대해 설명했다. 

김 상무는 "에이전트는 목표를 인식해 계획을 세우고 실행한 뒤 결과를 검증한다. 이 작동 방식은 교육 구조와 유사하다"고 말했다. 그는 교육 분야에 대해 "데이터가 풍부하고 디지털 전환이 진행됐다는 점, 시험·평가 제도 덕분에 성과 검증이 비교적 쉽다는 점, 개인 맞춤형 학습이라는 AI 업계 관심도와 맞닿아 있다"고 덧붙였다. 

김 상무는 KT가 이미 운영 중인 서비스를 교육에 대입해 설명했다. 한 예로, 통신 요금제 추천 앱 '마이케이티'가 이용자의 데이터 소비 패턴을 분석해 맞춤 요금제를 제안하는 구조는 학생 개개인의 성적·오답 패턴을 분석해 맞춤형 학습 경로를 설계하는 데 옮겨올 수 있다는 설명이다. 

개인형 에이전트에 대해서는 "KT는 보안을 강화한 자체 버전 'KT 클로'를 만들었다"고 밝혔다. 김 상무는 사내에는 직원 개개인을 대리하는 '데이트클로'를 시범 운영 중이라며, 휴가로 자리를 비운 직원을 대신해 이메일·일정에 답하거나 에이전트끼리 먼저 회의 일정과 안건을 조율하는 사례를 들었다. 

기업 교육 사례도 공유됐다. 국내 한 보험사의 경우 AI 세일즈 트레이닝 시스템을 운영하고 있다. 설계사가 AI를 가상 고객으로 두고 영업 상담을 연습하면 AI가 대화 내용과 목소리·표정까지 분석해 점수와 개선점을 피드백하는 구조다. 김 상무는 "실무자의 노하우가 시스템에 잘 녹아들고, 쌓인 로그 데이터가 다시 교육에 활용되는 선순환 구조가 관건"이라고 짚었다. 

한편, 김 상무는 모든 교육 서비스에 자율형 에이전트가 필요하진 않다고 말했다. 자율성이 높아질수록 비용이 늘고 응답 속도는 느려지는 트레이드오프를 이유로 들었다. 그는 입학 상담 같은 단순 응답형 서비스는 기존 챗봇으로 충분하며, 수업 준비나 성적 처리처럼 절차가 고정된 업무는 규칙 기반 자동화로도 해결된다고 부연했다. 

안전성에 대해서는 신중해야 한다고 조언했다. 그는 서술형 답안을 AI가 채점한 뒤 사람 확인 없이 곧바로 성적에 반영하는 식의 설계는 위험하며, 평가처럼 민감한 영역에는 반드시 사람이 개입해 검증하는 절차가 필요하다고 강조했다. 끝으로, 교육 에이전트가 교사를 대신하는 서비스는 아니며, 학생의 학습을 돕고 교사의 업무 부담을 줄이는 도구로 봐야 한다고 말했다.