대기업 CIO 인터뷰: 사내 AI 에이전트, 정적 온톨로지로는 실패한다
한 대기업 CIO와 나눈 대화를 정리한 내용이다. 대기업들은 고객 대상 에이전트보다 사내 인력 비용 절감을 위한 내부용 에이전트 구축에 훨씬 집중하고 있지만, 이를 뒷받침할 인프라는 아직 준비되어 있지 않다. 기업들은 ' 관리'가 필요하다는 것은 감지하고 있으나 이를 정확히 부르는 용어조차 아직 없는 상태다.
실무에서는 에이전트를 여러 개로 흩어진 사내 시스템에 그대로 연결한 뒤, 모델이 시스템 간 적 의미를 알아서 추론해주길 기대하는데, 이는 실제 운영 단계에서 금방 무너진다. 핵심 문제 중 하나는 '정적 '(고정된 개념 체계)다. 현실 세계는 매일 바뀌지만 (사내 데이터·개념의 의미 체계)나 (데이터에 의미를 입히는 계층)는 분기 단위로만 갱신되어, 배포되는 순간 이미 낡은 정보가 되어버린다.
사람으로 구성된 조직조차 몇 년마다 구조가 바뀔 만큼 현실은 계속 변한다는 점이 그 근거로 제시된다.
핵심 포인트
- 대기업은 고객용보다 사내 인력 비용 절감용 에이전트 구축에 더 집중
- 필요성은 인식하지만 이를 표현할 용어조차 아직 정립되지 않음
- 에이전트를 흩어진 사내 시스템에 연결 후 모델의 자체 추론에 의존하면 운영 중 쉽게 실패함
- 분기 단위로 갱신되는 정적 는 배포 시점에 이미 현실과 어긋남
- 인간 조직조차 몇 년마다 재구성될 만큼 현실은 끊임없이 변한다는 점이 핵심 근거