KT AX Squad · AI Agent Sprint Program

현장을 이해하는AI 에이전트를 설계합니다

발굴부터 MVP 검증·사업 전환까지, 전담 스쿼드가 4~6주에 완성합니다

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–수행 과제
–적용 산업
4~6주평균 소요

검증된 성과,
사례로 확인합니다

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발굴부터 에셋화까지,
Squad는 이렇게 진행합니다

단발 PoC가 아니라, 4~6주 스프린트로 '되는 것'을 증명합니다.

프로그램 상세 보기
01

착수 · 인터뷰

착수보고와 현장 인터뷰로 문제를 파악합니다

02

문제 정의 · 설계

데이터·목표로 MVP 범위를 정하고 만들 것을 설계합니다

03

개발 · 검증

작동하는 에이전트를 반복 구현하고 성과로 검증합니다

04

최종 보고 · 에셋화

결과를 보고하고 산출물을 에셋·데모로 남깁니다

발굴부터 검증까지,
현직 전문가가 직접 합니다

과제 발굴부터 MVP 검증, 본사업 연결까지 한 팀이 끝까지 함께합니다.

4~6주
발굴부터 MVP 검증·사업 전환까지
한 팀이 한 번의 스프린트로 완성합니다
PM 1 · 컨설턴트 1 · AI 개발자 3인
Lead

PM · 컨설턴트

발굴·정의부터 고객 소통·사업 전환까지 총괄합니다.

2인
Build

AI 개발자

에이전트 설계·구현과 데이터 파이프라인을 직접 만듭니다.

3인
Standard

표준 방법론

Use Case Discovery·우선순위 평가·검증 프레임워크 적용

전 과제 적용

각 산업 대표 기업들이
KT AX Squad와 AX 전환을 시작했습니다

우리 회사에 딱 맞는 AI 에이전트 도입을

KT AX Squad와 함께 첫 걸음을 시작합니다

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AI를 어디에, 어떻게 적용할지고민부터 실행까지 함께합니다

과제 발굴부터 설계, 구현, 현장 검증까지 컨설턴트와 AI 개발자로 구성된 전담 스쿼드가 하나의 팀으로 끝까지 함께합니다.

업무 흐름도와 코드 화면을 띄운 모니터 옆에서 노트북을 든 담당자가 함께 검토하는 모습

AX도입, 왜 어려울까?

단일 구축과 PoC 방식은 높은 비용, 시간 인력을 투입하고도 실제 적용 검증에 닿지 못합니다.

AX Squad는 도입 단계 별 리스크를 4~6주 안에 확인하고, 실행 가능한 MVP로 검증합니다.

KT AX Squad는 무엇이 다른가

도입 단계 별 리스크를 해소하는 6가지 방식

01 / METHOD

감이 아니라,
방법론으로 찾습니다.

업무를 구조적으로 분석해 AI가 실제 효과를 만들 수 있는 영역을 체계적으로 식별합니다.

02 / FIT

모든 문제에
AI를 쓰지 않습니다.

Rule, Workflow, AI, Agent, Human을 구분해 업무에 가장 적합한 방식으로 설계합니다.

03 / ENGINEERING

분석과 구현이
따로 움직이지 않습니다.

컨설팅, AI Engineering, FDE가 함께 움직여 아이디어를 실행 가능한 구조로 빠르게 구체화합니다.

04 / PROOF

데모가 아니라,
실제 데이터로 증명합니다.

보여주기 위한 Prototype이 아니라 실제 업무와 데이터에서 작동하는지 검증합니다.

05 / SCALE

시범 적용에서
끝내지 않습니다.

Architecture, Integration, 운영모델까지 고려해 본사업으로 확장 가능한 형태로 설계합니다.

06 / KNOWLEDGE

매번 처음부터
시작하지 않습니다.

축적된 산업·업무 패턴과 AX 경험을 바탕으로 새로운 프로젝트를 더 빠르고 정교하게 수행합니다.

하나의 팀이
처음부터
끝까지 책임집니다

과제 발굴부터 설계, 구현, 현장 검증까지
각 분야의 전문가가 하나의 전담 스쿼드로 움직입니다.

달라지는 것은
과제가 아니라 방식입니다

3~6개월 구축 후 검증하던 방식에서,
4~6주 안에 실제 데이터로 가능성을
판단하는 방식으로 바뀝니다.

AS IS기존 방식 3~6개월
기획/요건 정의 구축 구현 검증
TO BEAX Squad 4-6주
발굴설계구현검증

과제를 실행 가능한 MVP로 증명하는 하나의 흐름

고객사와 AX Squad가 발굴, 설계, 구현, 검증을 함께 수행하고 확산 여부를 판단할 근거를 남깁니다.

과제 발굴무엇을 검증할 것인가?
결과 이전무엇을 남기고 확산할지
SCOPE검증할 과제와
MVP 범위를 정합니다
01착수, 인터뷰현업 In-depth 인터뷰
02문제 정의Use Case 발굴, 평가 및 선정
OUTPUT과제정의서대표 시나리오, MVP 범위
DESIGNAgent의 기능과
구조를 설계합니다
03설계기능, 데이터, 연동 구조
OUTPUT기능 명세서Agent 아키텍처 초안
BUILD / PROVE만들면서 실제 데이터로
성과를 검증합니다
04개발Agent, RAG, UI 구현
05검증피드백 반영, 통합 테스트
OUTPUT동작 MVPTest 리포트, 측정 결과
REPORT / SCALE판단 근거와 재사용
자산을 남깁니다
06최종보고목표 대비 가치 검증
07에셋화 및 데모결과 정리, 확산 가능성 검토
OUTPUT재사용 에셋소스코드, 데모 URL (유상)
Decision Tools

발굴 판단 도구

문제 선별·정의 단계에서 MVP 대상을 고르고, 업무를 어느 단위까지 Use Case로 볼지 정하는 기준입니다.

01-a비즈니스 Layer L1~L5

업무를 어느 단위까지 나누어 Use Case로 볼지 정하는 기준입니다.

01-b우선순위 평가 프레임워크

Use Case Pool 중에서 MVP 대상을 고르는 기준입니다.

전략적 중요도
높음낮음
전략 가치 높음기술 여건 보강 후 착수
최적 MVP 대상두 축 모두 높음 — 우선 착수
후순위차기 발굴 사이클
구현 용이기대효과 재검토
낮음높음
기술 정합성
Industries

산업별 맞춤형 AX MVP 적용 사례

여러 산업에서 검증한 사례를 산업별로 모았습니다. 산업을 누르면 해당 산업의 사례로 이동합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

신청·진행 관련 주요 질의. 그 외 사항은 하단으로 문의합니다.

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사례

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