KT가 'MWC26'에서 공개한 K RaaS 화면 이미지. [사진=KT]


【투데이신문 이유라 기자】 KT가 로봇, 설비, 기존 IT 시스템을 하나의 플랫폼에서 연결해 운영하는 '로봇 오케스트레이션' 전략을 공개했다. 산업 현장에서 로봇 기반 자동화를 확대하기 위한 플랫폼 사업을 본격 추진한다는 구상이다.
6일 KT에 따르면,?스페인 바르셀로나에서 열린 '모바일월드콩그레스(MWC) 2026'에서 로봇 플랫폼 'K RaaS(KT Robot as a Service)'를 공개했다. K RaaS를 기반으로 제조·물류·빌딩 등 산업 현장에 모바일릴게임 서 피지컬 AI 기반 자동화를 확대한다는 전략이다.
K RaaS는 개별 로봇을 제어하는 기존 방식에서 벗어나 다양한 로봇과 설비, 기업의 기존 시스템을 하나의 플랫폼에서 연결해 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 클라우드 기반 구조를 통해 여러 장비를 통합 관리하고 산업 현장의 작업 흐름 전체를 자동화한다는 게 목표다.
릴짱 KT 관계자는 "기존 로봇 플랫폼이 특정 로봇을 제어하는 방식이었다면 K RaaS는 로봇과 설비, IT 시스템을 함께 연결해 운영하는 구조"라며 "에이전트 기술을 활용해 로봇 서비스 설계 과정에서도 자동화 기능을 적용할 수 있다"고 설명했다.
현재 K RaaS는 본격적인 상용 서비스라기보다는 기술 고도화 단계에 가깝다. KT는 산업 바다이야기슬롯 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 시스템이 스스로 학습하는 구조를 구축하고 있으며, 향후 다양한 산업 환경에서 활용 범위를 확대할 계획이다.
KT 관계자는 "현장에서 생성되는 데이터를 신경망 기반으로 학습시키는 구조를 갖추고 있다"며 "학습과 실행 과정이 반복되면서 성능이 개선되면 산업 전반으로 적용 범위를 넓힐 수 있을 것"이라고 말했 야마토게임예시 다.
KT는 이번 전시에서 플랫폼 기반 로봇 협업 구조도 함께 시연했다. 공장 환경을 가정한 시나리오에서는 휴머노이드 로봇이 생산 부품 상태를 점검한 뒤 물류 이동 필요성을 판단하면 플랫폼이 다른 로봇에 작업을 할당하는 방식이 소개됐다. 여러 로봇이 서로 역할을 나눠 작업을 수행하며 사람의 개입 없이 작업 흐름이 이어지는 구조다.
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로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로 행동을 결정하는 기술도 함께 공개됐다. KT는 시각 정보와 언어 정보를 동시에 분석해 행동으로 연결하는 로봇 지능 기술을 적용하고 있다. 예를 들어 사용자가 로봇을 호출해 특정 위치 안내를 요청하면 로봇이 주변 환경을 분석하고 이동 경로를 계산해 자율적으로 이동하는 방식이다.




KT가 'MWC26'에서 산업 현장의 AX 확산을 도울 AI 에이전트 제작 플랫폼 '에이전트 빌더(Agent Builder)'를 공개했다. 참관객들이 KT 에이전트 빌더와 산업별 AI 템플릿 전시를 관람하는 모습. [사진=KT]


KT는 로봇 플랫폼과 함께 기업의 AI 전환을 지원하는 다양한 플랫폼도 소개했다. 기업 업무 자동화를 지원하는 '에이전틱 패브릭(Agentic Fabric)'과 AI 상담 서비스 '에이전틱(Agentic)?AICC', 에이전트 제작 도구 '에이전트 빌더(Agent Builder)' 등이 대표적이다. 이들은 하나의 단일 플랫폼이라기보다 기업 환경에 따라 개별적으로 활용되거나 일부 기능이 연계되는 구조다.
에이전틱 AICC는 고객 상담 자동화를 넘어 상담 이후 업무 처리까지?가능한 지능형 고객 접점 플랫폼을 지향한다.?고객 상담 과정에서 서비스 변경이나 상품 문의가 발생하면 AI가 상담 내용을 분석해 후속 업무를 처리하거나 관련 부서로 연결하는 방식으로 활용될 수 있다.?이로써 기업의 새로운 비즈니스 가치 창출이 기대를 모은다.
에이전트 빌더는 기업이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무 자동화에 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 회의록 작성이나 보고서 정리, 고객 문의 대응 등 반복적인 사무 업무를 자동화할 수 있다.
이 같은 플랫폼을 통해 KT는 기업의 인공지능?전환(AX)을 지원하고 산업 현장에서 AI 활용 범위를 확대할 방침이다. 기업의 AI 도입과 활용뿐 아니라 AX 추진을 적극 지원하며 핵심 파트너 역할을 강화해 나간다는 게 KT의 각오다. ?
KT 기술혁신부문장 오승필 부사장은 "K RaaS는 현장에서 생성되는 데이터를 신경망 기반으로 학습하고 이를 서비스 품질 개선과 운영 최적화에 반영하는 구조를 갖췄다"며 "학습과 실행이 반복될수록 성능이 향상되는 피지컬 AI 체계를 통해 제조·물류·빌딩 등 산업 전반으로 확장해 나가겠다"고 밝혔다.