AI 활용 관건 '고품질 데이터 확보'...이통3사, 망·플랫폼으로 선점
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글로벌 통신사들이 네트워크 자동화 분야에서 인공지능(AI) 활용 사례를 고도화하기 가장 어려운 이유로 '고품질 데이터 확보'를 꼽고 있다.
이를 극복하기 위해 국내 통신사들은 선제적인 AI 기반의 망 운영 고도화, 플랫폼 사업 진출을 통해 데이터 역량 확보에 나서고 있다.
24일 업계와 글로벌 시장조사전문기관 애널리시스 메이슨에 따르면 통신사들은 네트워크 자동화 등에 쓰이는 AI 활용 사례 발전에 있어 가장 어려운 과제로 고품질 데이터 확보를 지목했다.
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조직-기술 간 부조화 등 원인으로 지목
AI 기반 망고도화-플랫폼 사업으로 선점
[파이낸셜뉴스] 글로벌 통신사들이 네트워크 자동화 분야에서 인공지능(AI) 활용 사례를 고도화하기 가장 어려운 이유로 '고품질 데이터 확보'를 꼽고 있다. 이를 극복하기 위해 국내 통신사들은 선제적인 AI 기반의 망 운영 고도화, 플랫폼 사업 진출을 통해 데이터 역량 확보에 나서고 있다.
24일 업계와 글로벌 시장조사전문기관 애널리시스 메이슨에 따르면 통신사들은 네트워크 자동화 등에 쓰이는 AI 활용 사례 발전에 있어 가장 어려운 과제로 고품질 데이터 확보를 지목했다. 고품질 데이터란 통신사가 네트워크 또는 소비자 서비스를 고도화하기 위해 필요한 특정 분야, 형태의 데이터를 의미한다.
글로벌 통신사들도 네트워크 분야에서 운영비용(OPEX) 등을 줄여 수익을 극대화하고 고객경험을 개선하기 위해선 AI 활용을 통한 네트워크 자동화가 필수적이라고 인식하고 있다. 다만 특정 활용처에 따른 데이터셋을 확보하는 데 어려움이 크다는 설명이다. 이외에도 △기술 성숙도 및 규모의 AI 활용 능력 부족 △기술·조직 간 부조화 등을 AI 활용에 있어 어려운 점으로 꼽았다.
하지만 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 국내 통신3사는 전력 효율화, 최적의 기지국 장소 선정, 네트워크 장애 진단 및 방지 등을 위해 AI 기술을 적극 활용하고 있다. 업계 관계자는 "지금은 망 생태계가 클라우드 네이티브화로 점점 더 전환되고 있다"면서 "국내 통신사들은 롱텀에볼루션(LTE) 시기부터 AI 기술을 망 유지·보수·고도화에 적용하는 등 관리 역량을 확보하고 있다"고 설명했다. 글로벌 기준에서도 네트워크 망에 AI 기술을 활용하는 역량은 전 세계 상위권이라는 설명이다.
애널리시스 메이슨은 데이터 기반의 AI 역량이 기업과 개인간(B2C) AI 서비스 효율화를 위해서도 꼭 필요하다고 전했다. B2C AI 서비스 경쟁력 확보를 위해서도 이통3사는 플랫폼 전환, 본인 신용정보관리업(마이데이터) 사업에 적극 나서고 있다. 최근에는 더 다양한 AI·플랫폼 서비스를 출시하고 국내외로 AI 파트너십을 맺는 등 공격적인 행보를 이어가고 있다. 'AI 시대'에서 데이터 영토 확장이 필수적이라는 인식에서다.
또 다른 업계 관계자는 "네이버, 카카오가 이용자들이 입력하는 문맥이나 문장을 기반으로 학습하는 것처럼 통신사는 통신서비스 및 계열 플랫폼의 데이터 등 플랫폼 사업자들과는 다른 성격의 데이터를 갖고 활용하고 있다"며 "각자 영역에서 이용자가 서비스를 사용하는지, 어떤 것을 좋아하는지 등과 같은 누적 데이터 역량이 AI 역량으로 이어질 것"이라고 전했다.
다만 기존 통신 조직과 AI 신기술 간 적응 부조화는 아직 완전히 풀리지 않은 숙제로 남아 있다. 통신사들이 AI·플랫폼 중심의 조직개편을 단행하고 AI 인재 확보에 사활을 거는 이유도 이 때문이다.
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