"기업 AX 성패, 데이터-현장 연결성에 달려"

🧠 AI가 아무리 그럴듯한 답변을 내놓더라도, 기업의 실제 상황을 제대로 반영하지 못한다면 과연 유용하다고 할 수 있을까요?

기업마다 고유한 용어와 업무 프로세스, 의사결정 방식이 있습니다. 이러한 지식은 여러 시스템과 문서에 흩어져 있죠. 각각의 정보가 어떻게 연결되는지 이해하지 못한다면, 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 실무에 즉시 활용할 수 있는 양질의 답변을 제공하기 어렵습니다.

최근 S2W의 CTO 박근태님은 파이낸셜뉴스 인터뷰에서 이러한 과제에 대한 생각을 공유했습니다.

S2W는 오랫동안 복잡하고 파편화된 데이터를 분석하고, 정보 사이의 관계를 파악하는 기술을 발전시켜 왔습니다. 이제 그 경험을 온톨로지 기반 의사결정 OS인 SAIP를 통해 기업용 AI에 적용하고 있습니다.

🔍 SAIP는 조직의 데이터와 도메인 전문 지식, 업무 규칙을 연결해 AI가 질문에 담긴 맥락을 이해할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI가 도출한 결과의 근거를 확인할 수 있게 해, 사용자가 답변을 그대로 받아들이는 대신 직접 타당성을 검토할 수 있도록 돕습니다.

근태님은 기업의 AI 도입에 관한 중요한 관점도 강조했습니다. AI를 활용하기 위해 기존 데이터 인프라 전체를 재구축할 필요는 없다는 것입니다. 해결해야 할 문제를 명확히 정의하고, 그곳에서부터 단계적으로 적용 범위를 넓혀갈 수 있습니다.

S2W가 중요하게 생각하는 접근법도 이와 같습니다. 사람들이 실제 업무에서 필요로 하는 것에서 출발해, 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 충분한 근거와 확신을 제공하는 AI를 만드는 것입니다.

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🔗 https://s2w.inc/ko/products/saip