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[IT뉴스]“모델보다 데이터·분류체계 먼저 설계해야”

온카뱅크관리자

2026-10-20 15:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 서광덕 씽킹AI 한국 지사장, 씽킹AI 서밋 서울 2026서 AI 사업화 병목 짚어 
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 [디지털데일리 구아현기자] “모델보다 데이터와 분류체계를 먼저 설계해야 합니다. 그래야 모델이 바뀌어도 살아남습니다.”
 서광덕 씽킹AI 한국 지사장은 20일 서울 강남구 섬유센터에서 열린 ‘씽킹AI 서밋 서울 2026(TAS 2026)’에서 기업의 AI 도입 성과를 좌우할 기반으로 데이터 설계를 꼽았다. AI로 개발과 분석 속도를 높여도 의사결정과 실행이 뒤따르지 않으면 사업 성과로 연결하기 어렵다는 진단이다.
 서 지사장은 AI 사업화의 병목을 개발·지속성·수익화 등 세 가지로 짚었다. 시제품을 만드는 문턱은 낮아졌지만, 실제 운영에는 데이터 정의부터 접근 권한, 기존 시스템 연동, 예외 처리까지 풀어야 할 문제가 남아 있다는 것이다. 잘못된 결과에 누가 책임질지도 정해야 한다. 그는 “데모가 빙산의 10%라면 운영은 나머지 90%”라고 말했다.
 구축 이후의 지속성도 과제다. 모델이 교체되거나 서비스 구조와 핵심성과지표(KPI)가 달라지면 시스템도 바꿔야 한다. 이때 데이터의 의미와 업무 맥락이 코드와 프롬프트 곳곳에 흩어져 있으면 재작업이 반복될 수 있다는 지적이다.
 서 지사장이 강조한 ‘택소노미(Taxonomy·분류체계)’는 데이터를 일관된 기준으로 나누고 정의하는 체계다. 이를 먼저 정립해 모델이 바뀌어도 기업의 데이터와 업무 지식을 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. AI 프로젝트의 책임 주체와 성과 지표를 정하고, 결과를 다음 개선에 반영하는 과정도 필요하다고 강조했다.
 ◆ 분석 빨라도 실행 멈추면 병목…업무 전 과정 연결
 씽킹AI가 제시한 해법은 감지·판단·실행·검증을 연결하는 ‘에이전틱 그로스(Agentic Growth)’다. 개별 작업의 자동화를 기업의 성과로 이어가는 데 초점을 맞췄다. 서 지사장은 게임 이용자가 감소한 상황을 예로 들었다. AI가 데이터 분석용 쿼리를 빠르게 작성하더라도 담당자가 이상을 발견하고, 회의를 거쳐 운영팀이 조치하는 과정은 여전히 남는다. 분석 한 단계만 빨라져서는 전체 대응 시간을 줄이는 데 한계가 있다는 것이다.
 그는 에이전트가 이용자 이탈을 감지하고 원인과 대응안을 제시한 뒤 사람의 승인을 받아 실행하는 구조를 설명했다. 사람은 방향을 정하고 판단하며, 에이전트는 반복 업무를 수행하도록 역할을 나누는 방식이다.
 이를 위한 ‘에이전트 엔진’은 데이터 기반과 옴니채널 감지, 에이전트 실행, 업무 응용 등 네 계층으로 구성된다. 데이터의 의미와 업무 맥락을 바탕으로 이용자 행동 분석, 고객관계관리(CRM), A/B 테스트 등을 연결한다는 설명이다.
 ◆ 게임·커머스 기반 금융권 확대…내부 구축 지원
 서 지사장은 발표 후 추가 취재에서 이용자 행동 데이터 분석을 기반으로 실행과 검증까지 지원 범위를 넓히고 있다고 밝혔다. 고객이 어느 단계에서 이탈했는지 파악하고 소셜 데이터 등 외부 정보도 결합해 대응하는 방식이다. 여기서 실행은 고객 이탈을 막거나 구매를 유도하기 위한 조치를 뜻한다. 에이전트가 고객을 대신해 결제하는 기능과는 구분했다.
 국내에서는 게임과 이커머스 분야의 수요가 많으며, 금융권과의 접점도 늘고 있다고 전했다. 고객사 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 구축 방식으로 보안 요구에 대응한다는 설명이다.
 서 지사장은 “쓰면 쓸수록 비즈니스의 맥락이 쌓이는 기반을 가져가야 한다”며 데이터와 운영 경험이 기업 내부의 자산으로 축적돼야 한다고 강조했다.
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