[라스베이거스(미국)=이나연 기자] "기업 업무 맥락을 이해하지 못하는 인공지능(AI)은 매일 아침 전날 배운 것을 모두 잊어버린 채 출근하는 젊은 인턴과 같습니다."
스리칸트 고쿨나타 오라클 AI 데이터 플랫폼 및 애널리틱스 부문 수석 부사장은 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026'에서 한국 기자단과 만나 기업용 AI에 업무 맥락을 제공하는 기술 중요성을 이같이 밝혔다.
고쿨나타 수석 부사장은 거대언어모델(LLM)이 기업 원시 데이터만으로 업무를 수행하는 데 한계가 있다고 지적했다. AI가 정확한 판단을 내리려면 기업 내부 데이터뿐 아니라 업무 규칙과 조직별 관계, 업무 절차 등을 종합 이해해야 한다는 설명이다.
이를 위해 오라클이 내세운 기술은 '온톨로지'다. 온톨로지는 기업 데이터와 업무 개체, 각 요소 간 관계, 규칙 등을 구조화해 AI가 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕는 체계다.
오라클은 AI가 기업 데이터 소스와 기존 시맨틱 모델, 업무 시스템, 비정형 문서 등을 분석해 온톨로지 초안을 자동 생성하도록 지원한다. 이후 기업 담당자가 내용을 수정하고 관리하는 방식이다.
고쿨나타 부사장은 "우리 차별점은 AI를 활용해 온톨로지 초기 버전을 만든다는 것"이라며 "최종 관리는 사람이 담당하지만 가장 어려운 초안 작성 작업을 AI가 수행한다"고 말했다.
기존에 축적한 산업별 업무 지식도 활용한다. 오라클은 소매·통신·건설·의료 등 분야에서 이미 보유한 온톨로지와 기업 내부 시스템 정보를 결합해 산업별 특성을 반영한다는 전략이다.
온톨로지와 연계된 '시맨틱 추론 엔진'은 AI가 단순한 데이터 조회를 넘어 실제 업무 의사결정을 지원하도록 한다. 예를 들어 재고가 부족할 때 계절별 수요와 공급망 차질, 현금흐름 등을 모두 고려해 대응 방안을 제안하는 방식이다.
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고쿨나타 부사장은 기업 AI 도입 과정에서 기술 자체보다 해결할 업무 문제를 명확히 정의하는 것이 중요하다는 입장이다. 실제 고객사에서는 경영진 지원과 투자 필요성이 불분명할 경우 AI 실험이 본격적인 운영으로 이어지지 못하는 사례가 있다는 이유에서다.
그는 "기술로 무엇이 가능한지 단순히 실험하는 경우 AI 도입이 지연되는 경우를 많이 봤다"며 "실제 해결해야 할 비즈니스 문제가 있어야 한다"고 말했다.
