[신동형의 ICT 미래읽기 블로그 : https://blog.naver.com/jack0604] 

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[목차]

왜 지금 AI 에이전트인가 AI 에이전트가 바꾸는 통신 서비스 KPN의 성공 사례로 보는 효과 AI 에이전트 도입 가이드 2026년, 달라질 통신산업의 모습

다음은 신동형님이 작성한 'MWC 2025 - 가기 전에 봐야 할 Preview -'에서 발췌한 내용입니다.  [참고자료] Drive Revenue, Not Costs: How AI and Agents Make Telcos More Efficient (Salesforce, 2025)

[Executive Summary]

글로벌 통신산업이 연 2%의 저성장 시대에 직면한 가운데, AI 에이전트가 새로운 돌파구로 떠오르고 있습니다. 현재 통신사들은 수익성 압박(56%), 새로운 비즈니스 모델과의 경쟁(52%), 규제 제약(41%) 등 복합적인 과제에 직면해 있으며, 직원들의 41%가 단순 반복적인 저부가가치 업무에 시간을 할애하고 있습니다.

이러한 상황에서 AI 에이전트는 세 가지 핵심적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 첫째, 운영 효율성의 혁신입니다. 네트워크 및 서비스 운영의 자동화를 통해 연간 수익의 6%에 해당하는 비용 절감이 가능합니다. 둘째, 고객 경험의 혁신입니다. 2026년 까지 AI 기반 고객 상호작용의 40% 이상이 자동화될 것으로 예상되며, 이는 서비스 품질의 획기적 개선으로 이어질 것입니다. 셋째, 새로운 수익 창출 기회의 발굴입니다. GPU-as-a-Service, AI Factory 등 B2B 서비스부터 개인화된 디지털 어시스턴트까지 다양한 신규 사업 기회가 창출될 것으로 전망됩니다.

네덜란드의 KPN은 이러한 변화를 선도적으로 구현한 사례입니다. AI 에이전트 도입을 통해 상담 처리 시간 20% 단축, 자동 응대율 55% 달성, 고객만족도 71% 향상이라는 성과를 거두었습니다. 특히 KPN의 사례는 AI 에이전트가 단순한 비용 절감 도구를 넘어 서비스 혁신과 새로운 가치 창출의 핵심 동력이 될 수 있음을 보여줍니다.

Gartner는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 33%가 에이전트 기반 AI를 포함할 것으로 전망하고 있습니다. 이는 현재 1% 수준에서 비약적인 증가를 의미하며, AI 에이전트가 가져올 변화의 규모와 속도를 잘 보여줍니다. 이제 통신사들에게 AI 에이전트 도입은 선택이 아닌 필수가 되었으며, 이를 성공적으로 구현하는 기업이 미래 시장을 주도할 것으로 전망됩니다.

1. 왜 지금 AI 에이전트인가

통신사의 당면 과제
통신산업은 현재 수익성과 성장의 딜레마에 직면해 있습니다. McKinsey 의 2024 년 조사에 따르면 전 세계 통신사들의 연간 수익 성장률은 2%에 그치고 있습니다. 더욱 우려스러운 것은 통신사 경영진들이 꼽은 주요 도전과제입니다. 수익성 압박(56%), 새로운 비즈니스 모델과의 경쟁(52%), 규제 제약(41%), 자본 효율성(38%), 소비자 압박(36%) 등 복합적인 위험 요인들이 산재해 있습니다.

AI 에이전트가 제시하는 기회
이러한 상황에서 AI 에이전트는 통신사들에게 새로운 돌파구를 제시합니다. 현재 통신사 직원들의 41%가 단순 반복적인 저부가가치 업무에 시간을 할애하고 있는데, AI 에이전트는 이러한 업무를 자동화함으로써 운영 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. STL Partners 의 분석에 따르면, 네트워크 및 서비스 운영의 자동화를 통해 연간 수익의 6%에 해당하는 비용 절감이 가능한 것으로 나타났습니다.

2025년 시장 전망
Capgemini 의 조사에 따르면 2026 년까지 AI 기반 고객 상호작용의 40% 이상이 완전 자동화될 것으로 전망됩니다. 특히 기업의 64%가 반복적인 업무에서 직원들을 해방시키기 위해 자율 에이전트를 도입할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 기술 도입을 넘어 비즈니스 혁신의 핵심 동력이 될 것임을 시사합니다.

2. AI 에이전트가 바꾸는 통신 서비스

고객 서비스의 혁신
AI 에이전트는 통신사의 고객 서비스를 근본적으로 변화시키고 있습니다. GSMA Intelligence 의 2024 년 조사에 따르면, 통신사들의 AI 도입 목표는 2024 년에는 효율적 네트워크 운영(41%)에 중점을 두었으나, 2026 년에는 고객 경험 개선(36%)이 더 중요한 목표로 부상할 것으로 전망됩니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 비용 절감 도구를 넘어 서비스 품질 향상의 핵심 수단으로 진화하고 있음을 보여줍니다.

업무 효율성의 혁신
AI 에이전트는 통신사의 업무 프로세스를 전면적으로 재구성하고 있습니다. Omdia Communications Industry Trends 2024 보고서의 조사 결과를 보면, 통신사들의 AI 도입은 마케팅 운영(74%), 영업(56%), 고객 서비스(52%), 네트워크 운영(48%), 내부 업무(46%) 순으로 진행되고 있습니다. 주목할 만한 점은 이러한 도입이 개별 업무의 자동화를 넘어 전체 프로세스의 최적화로 이어지고 있다는 것입니다.

새로운 수익 창출 기회
통신사들은 AI 에이전트를 통해 새로운 수익원을 발굴하고 있습니다. 기업 고객을 대상으로 하는 서비스의 경우, 다음과 같은 혁신적인 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다.

① GPU-as-a-Service: B2B 고객들의 AI 워크로드 처리를 위한 컴퓨팅 자원 제공
② AI Factory: 네트워크 역량과 AI 플랫폼을 결합한 종합 서비스 제공
③ AI 모델 개발: 비영어권 시장을 위한 LLM 학습용 언어 데이터 제공

개인 고객 시장에서도 AI 기반의 새로운 서비스들이 출시되고 있습니다. 모바일 서비스와 통합된 디지털 어시스턴트, AI 기반의 개인화된 콘텐츠 서비스, 그리고 써드파티 GenAI 앱을 번들링한 모바일 요금제 등이 대표적인 예입니다. NVIDIA 의 2024 년 보고서에 따르면, 통신사 경영진의 67%가 이미 AI 도입을 통한 수익 증가를 경험했다고 응답했습니다.

3. KPN의 성공 사례로 보는 효과

AI 에이전트 도입 성과
네덜란드의 선도적 통신사 KPN 이 이룬 AI 에이전트 도입 성과는 통신산업의 미래를 보여주는 중요한 이정표가 되고 있습니다. KPN 은 'Connect, Activate & Grow' 전략 하에서 단순한 기술 도입을 넘어 전사적 디지털 혁신을 이루어냈습니다. 그 결과 케이스 처리 자동화율 55%, 고객만족도 71% 향상, 상담 처리 시간 20% 단축이라는 실질적인 성과를 달성했습니다.

고객과 직원의 변화
KPN 의 AI 에이전트 도입은 고객과 직원 모두에게 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 고객 측면에서는 서비스 이용 방식이 근본적으로 달라졌습니다. 90% 이상의 케이스가 첫 접촉에서 해결되며, 고객들은 앱을 통해 필요한 서비스를 직접 이용할 수 있게 되었습니다. 특히 실시간 케이스 진행 상황 추적과 사전 예방적 상태 알림 시스템은 고객 경험을 한 단계 높이는 계기가 되었습니다.

직원들의 업무 환경도 획기적으로 개선되었습니다. Customer 360 뷰 시스템을 통해 고객 관련 정보를 통합적으로 확인할 수 있게 되었고, AI 기반 추천 시스템은 더 나은 의사결정을 지원합니다. 반복적인 업무가 자동화되면서 직원들은 복잡하고 가치 있는 고객 상호작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.

새로운 서비스 모델
KPN 의 AI 에이전트는 통신 서비스의 제공 방식을 변화시켰습니다. 가장 큰 특징은 수동적 대응에서 선제적 서비스로의 전환입니다. AI 시스템이 네트워크 이상을 자동으로 감지하고 고객에게 먼저 알리며, 필요한 경우 자동으로 해결책을 제시합니다. 모든 채널에서 일관된 서비스가 제공되고, 채널 간 전환 시에도 대화의 맥락이 끊김 없이 이어지는 진정한 옴니채널 경험을 구현했습니다.

더불어 KPN 은 데이터와 AI 를 결합한 새로운 비즈니스 모델도 개발하고 있습니다. 이는 통신사가 단순한 연결성 제공자를 넘어 종합 디지털 서비스 기업으로 진화할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 특히 Business Market 부문에서는 AI Factory 개념을 도입하여 기업 고객들에게 AI 기반의 종합적인 디지털 전환 솔루션을 제공하고 있습니다.

4. AI 에이전트 도입 가이드

시작하기 전에 알아야 할 것들
AI 에이전트 도입을 성공적으로 이끌기 위해서는 먼저 명확한 가치 가설을 수립해야 합니다. 이는 단순한 기술 도입이 아닌 비즈니스 혁신 관점에서의 접근이 필요함을 의미합니다. GSMA Intelligence 의 2024 년 조사에서 나타난 바와 같이, 통신사들은 효율성 및 생산성 향상, 비용 절감, 성장 동력 발굴, 고객 경험 혁신 등 다양한 목표를 가지고 AI 에이전트를 도입하고 있습니다.

단계별 접근 방법
AI 에이전트 도입은 단계적이고 체계적인 접근이 필요합니다. Salesforce 가 제시한 프레임워크에 따르면, 이 과정은 크게 세 단계로 구분됩니다. 첫째, 표준 AI 유스케이스 구현입니다. 여기에는 B2C 영역의 서비스 케이스 FAQ 및 요약, B2B 영역의 대화형 인사이트 및 액션 등이 포함됩니다. 둘째, 맞춤형 AI 유스케이스 개발입니다. 구독 서비스 변경이나 지능형 주문 처리와 같은 업종 특화 기능을 구현하는 단계입니다. 마지막으로 AI 에이전트의 완전한 활성화 단계로, 고객과 직원을 모두 지원하는 자율 AI 에이전트의 운영이 이루어집니다.

주의해야 할 포인트
AI 에이전트 도입 과정에서는 몇 가지 중요한 고려사항이 있습니다. 먼저 데이터 전략의 수립입니다. 데이터 통합, BYO 데이터 레이크 구축, BYO LLM 개발 등 데이터 인프라 구축이 선행되어야 합니다. 또한 에이전틱 플랫폼의 구축도 중요합니다. 여기에는 앱/에이전트 개발, 테스팅, 보안, 거버넌스 등이 포함됩니다. KPN 의 사례에서 볼 수 있듯이, 이러한 기술적 기반

위에서 Role(수행할 업무), Data(접근 가능한 데이터), Actions(수행 가능한 작업), Guardrails(제한사항), Channel(활동 채널) 등을 명확히 정의하는 것이 성공의 핵심 요소가 됩니다.

5. 2026년, 달라질 통신산업의 모습

AI 에이전트가 만드는 변화
2026 년까지 통신산업의 모습은 AI 에이전트로 인해 크게 달라질 것으로 전망됩니다. Capgemini 의 조사에 따르면, AI 기반 고객 상호작용의 40% 이상이 완전 자동화될 것으로 예상됩니다. GSMA Intelligence 의 2024 년 조사 결과를 보면, 통신사들의 주요 목표가 2024 년의 효율적 네트워크 운영(41%)에서 2026 년에는 고객 경험 개선(36%)으로 변화할 것으로 나타났습니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 효율성 도구를 넘어 고객 가치 창출의 핵심 수단으로 진화할 것임을 시사합니다.

새로운 기회와 도전
AI 에이전트의 발전은 통신사들에게 새로운 사업 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. NVIDIA 의 2024 년 보고서에서 나타난 바와 같이, 이미 67%의 통신사 경영진이 AI 도입을 통한 수익 증가를 경험했습니다. 특히 GPU-as-a-Service, AI Factory 와 같은 B2B 서비스와 함께, 개인화된 디지털 어시스턴트, AI 기반 콘텐츠 서비스 등 B2C 영역에서도 새로운 수익 모델이 등장할 것으로 예상됩니다.

준비해야 할 것들
AI 에이전트 시대를 맞이하기 위해 통신사들은 체계적인 준비가 필요합니다. GSMA Intelligence 의 조사에 따르면, 현재 통신사들은 직원 교육과 역량 강화(63%), 네트워크 용량 확충(62%), 수직 산업용 프라이빗 네트워크 구축(51%) 등에 투자하고 있습니다. 특히 주목할 점은 '네트워크를 위한 AI'와 'AI 를 위한 네트워크'의 균형을 맞추는 것이 중요하다는 점입니다.

이러한 변화에 성공적으로 대응하기 위해서는 기술적 준비와 함께 조직 문화의 변화도 필요합니다. KPN 의 사례에서 볼 수 있듯이, AI 에이전트는 단순한 기술 도입이 아닌 전사적 디지털 혁신의 촉매제가 되어야 합니다. 이를 위해서는 명확한 비전과 전략, 단계적 접근, 그리고 지속적인 혁신의 의지가 필요할 것입니다.

결론적으로, AI 에이전트는 통신산업에 근본적인 변화를 가져올 것이며, 이는 위협이 아닌 새로운 성장의 기회가 될 것입니다. 2026 년까지 이러한 변화에 성공적으로 대응하는 통신사들이 미래 시장을 주도할 것으로 전망됩니다.

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