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[IT뉴스]"데이터를 AI로 옮기지 말고 데이터 속에 AI를 심으세요"

온카뱅크관리자

2026-02-09 16:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">티르탄카르 라히리 오라클 AI 엔진 부문 수석 부사장<br>데이터 이동시 비용·시간 부담<br>오라클, 융합 아키텍처 구축해<br>별도 인프라 없이 AI 실행 가능</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="5fKuXF2uC3">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4a200953d62b597341607d65493303f66e10ea54b69f0610761ed0d8117f014d" dmcf-pid="1497Z3V7CF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/09/mk/20260209160910814zdgl.jpg" data-org-width="955" dmcf-mid="ZoJQbfnQT0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/09/mk/20260209160910814zdgl.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="c0aa1a0a16bcfc0e2a13ad473bcd6f762c71dd8bf79a070adacc3dff8a0c62f8" dmcf-pid="t82z50fzvt" dmcf-ptype="general">"데이터와 인공지능(AI)은 설계 단계부터 하나여야 합니다. 데이터를 AI 모델로 가져가는 방식은 끝없는 복잡성과 비용만 초래할 뿐입니다. 정답은 단순합니다. 데이터가 있는 곳에 지능을 심는 것입니다."</p>
          <p contents-hash="96a74a070d0772aa5eea46a69c673dac13553a086eec95ac2664e3522eaa049b" dmcf-pid="F6Vq1p4qS1" dmcf-ptype="general">최근 서울에서 열린 '오라클 AI 서밋 2026' 참석차 방한한 티르탄카르 라히리 오라클 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 기업의 AI 전략이 나아가야 할 방향을 이같이 정의했다. 그는 AI 기능을 구현하기 위해 데이터를 외부로 옮기고 여러 프로그램을 덧붙여야 했던 기존 방식의 한계를 지적하며, 오라클의 철학인 '데이터 중심의 AI(AI for Data)'가 기업의 디지털 경쟁력을 가르는 결정적 승부처가 될 것이라고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="c4fa94d90fcc8c27270e76d5a6ec3d5c39636534440c1742462497544b61d4d5" dmcf-pid="3PfBtU8Bv5" dmcf-ptype="general">라히리 부사장은 특히 기업들이 현장에서 겪는 실질적인 문제에 주목했다. 그는 "많은 기업이 서로 다른 회사의 데이터베이스(DB)와 AI 기술을 억지로 연결하느라 막대한 비용과 시간을 허비하고 있다"며 이러한 방식이 결국 시스템 구조를 복잡하게 만들고 데이터 관리의 난도를 높인다고 꼬집었다.</p>
          <p contents-hash="0951966edd52934315248d29f2de0ad09610513e045991b903b112cca45e6f25" dmcf-pid="0Q4bFu6bTZ" dmcf-ptype="general">오라클의 해결책은 데이터와 AI 기능을 하나의 플랫폼에 담은 '융합형 아키텍처'다. 데이터를 다른 곳으로 이동시키지 않고 제자리에서 즉시 AI 분석을 수행함으로써 기업이 기술적인 연동 작업에 매달리는 대신 실질적인 비즈니스 성과를 내는 데만 집중할 수 있게 하겠다는 취지다.</p>
          <p contents-hash="b89902ffa2d7ac85a974d4d94dcb3d323e579fa923156be98450d4db839b7d01" dmcf-pid="px8K37PKTX" dmcf-ptype="general">이러한 비전이 구체적인 기능으로 구현된 게 '오라클 AI 데이터베이스 26ai'다. 라히리 부사장은 이를 대형언어모델(LLM)과 다양한 AI 기술을 데이터베이스 엔진(데이터 관리 핵심 소프트웨어) 자체에 내장한 차세대 DB로 소개했다. 문서나 이미지, 동영상은 물론 일반적인 수치 데이터까지 모든 유형의 데이터를 밀리초(1000분의 1초) 단위로 통합 검색할 수 있는 'AI 벡터 검색'이 그 핵심이다. 여기서 LLM이 인간처럼 언어를 이해하고 답을 내놓는 '지능'이라면, 엔진에 함께 탑재된 AI 기술들은 그 지능이 기업의 방대한 데이터 속에서 정답을 정확히 찾아내도록 돕는 '기반시설' 역할을 한다.</p>
          <p contents-hash="d54d7a0ddc8a2309ae037c545866aaa156763d4b45fff7a1f74d9bd89fc2d71d" dmcf-pid="UptGIv3GvH" dmcf-ptype="general">오라클의 차별점은 단순 검색에 그치지 않고, 검색 결과와 AI의 두뇌를 결합하는 '검색증강생성(RAG)' 과정까지 데이터베이스 안에서 한 번에 끝낸다는 점이다. 기존에는 외부 AI 서비스를 이용하기 위해 복잡한 연동 접점(API)을 일일이 만들어야 했지만, 오라클은 DB 관리자들에게 익숙한 데이터베이스 표준 언어(SQL) 문장 단 한 줄만으로 이 모든 과정을 실행할 수 있게 했다. 별도의 어려운 코딩 없이도 내부 데이터와 AI를 즉시 결합해 정확한 답변을 생성할 수 있게 된 것이다.</p>
          <p contents-hash="bd2ab074d7d19427261502df662d3e5b70b3045770d09045683df60671e90bda" dmcf-pid="uUFHCT0HvG" dmcf-ptype="general">라히리 부사장은 "과거에는 특정 제품의 매출액과 같은 단순 정보만 검색할 수 있었다면, 이제는 이미지나 음성 등 데이터의 의미까지 분석해 '이것과 유사한 제품을 찾아달라'는 식의 정교한 검색을 즉각 수행하고 최적의 비즈니스 제안까지 도출할 수 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="1fe45e4e6b633f662d5780c61f572b08b69de7ef43cd05bc4905914ba748f89d" dmcf-pid="7u3XhypXvY" dmcf-ptype="general">오라클은 여기서 한발 더 나아가 AI가 스스로 계획을 세우고 실행까지 옮기는 'AI 에이전트' 역시 데이터베이스에 직접 통합 설계했다. 보안성과 효율성을 높이기 위해 AI 기능을 데이터 창고 안에 '빌트인(Built-in)' 방식으로 설치한 셈이다. 라히리 부사장은 "만약 사용자가 '우리 회사의 시장 점유율을 분석해달라'고 요청하면, AI 에이전트가 내부에 저장된 실제 매출 데이터를 즉시 확인한 뒤 외부 웹 검색 결과와 결합해 정확한 답을 내놓게 된다"며 작동 원리를 설명했다. 그는 "이 과정에서 민감한 기업 정보가 외부 AI 서비스로 전송되지 않기 때문에 보안과 프라이버시 문제를 원천적으로 해결할 수 있다"고 덧붙였다. </p>
          <p contents-hash="b1506ead0117ec42f662234b9f3c2e1f27cba71f9999c01c2028cea92e950dcb" dmcf-pid="z70ZlWUZSW" dmcf-ptype="general">[고민서 기자]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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