[AI픽] AI 에이전트 똑똑해질수록 중요해진 '맥락 데이터'
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최근 인공지능(AI) 기술 흐름이 스스로 판단하고 행동하는 'AI 에이전트' 수준으로 빠르게 전환되면서, 막대한 사용료와 보안·신뢰 문제를 어떻게 최소화할지가 관건으로 떠올랐다.
이런 가운데 AI 에이전트의 비즈니스 성과는 데이터의 맥락과 의미, 즉 '시맨틱스'(semantics)를 얼마나 정확히 처리하느냐에 달려 있다는 분석이 나온다.
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![인공지능 챗봇 (PG) [강민지 제작] 일러스트](https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/yonhap/20260512091208661qotu.jpg)
(서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 최근 인공지능(AI) 기술 흐름이 스스로 판단하고 행동하는 'AI 에이전트' 수준으로 빠르게 전환되면서, 막대한 사용료와 보안·신뢰 문제를 어떻게 최소화할지가 관건으로 떠올랐다.
이런 가운데 AI 에이전트의 비즈니스 성과는 데이터의 맥락과 의미, 즉 '시맨틱스'(semantics)를 얼마나 정확히 처리하느냐에 달려 있다는 분석이 나온다.
12일 가트너는 "시맨틱스를 간과할 경우 AI 에이전트의 정확성과 효율성이 저하되고 불필요한 비용 지출과 거버넌스 리스크가 증가할 수 있다"며 이같이 분석했다.
리타 살람 가트너 수석 VP 애널리스트는 "맥락, 즉 조직 데이터 내 특정 관계와 규칙에 대한 명확한 이해가 없다면 AI 에이전트는 정확하게 작동할 수 없으며, 환각을 일으키거나 편향을 반영하고 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 가능성이 훨씬 커진다"고 말했다.
이는 데이터 비효율을 지속시키고, 재무적 비용뿐 아니라 법적·평판 리스크까지 높이게 될 것이란 전망이다.
가트너는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI의 정확도를 최대 80% 높이고, 비용을 최대 60% 절감할 것으로 내다봤다.
또한 향후 규제 기관은 더 높은 수준의 시맨틱 투명성을 요구하게 되고, 이사회 역시 시맨틱 거버넌스를 전략적 리스크이자 경쟁 기회로 바라보게 될 것으로 예상했다.
살람 애널리스트는 "의미론적 일관성을 갖춘 맥락은 더 이상 선택 사항이 아니라 비용 통제와 신뢰 확보를 위한 전략이 될 것"이라며 "시맨틱스는 오류를 줄이고 신뢰를 높임으로써, 조직이 이를 필수 기반으로 예산에 반영하도록 만들 것"이라고 말했다.
한편, 가트너는 AI 인프라와 생성형 AI 소프트웨어의 큰 폭 성장에 힘입어 올해 전 세계 IT 지출 규모가 지난해보다 13.5% 증가한 6조3천165억달러에 이를 것으로 추산했다.
kwonhy@yna.co.kr
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