작품 정보

수백억 원을 투자한 AI가 왜 같은 실수를 반복할까?
왜 기업은 데이터를 더 모을수록 오히려 결정이 느려질까?

온톨로지는 데이터를 연결하는 기술이 아니라,
기업의 상식과 판단 기준을 구조로 고정하는 방법이다.
사람이 바뀌어도, 시장이 흔들려도,
의사결정의 기준이 유지되도록 만드는 판단의 운영체제다.

AI와 데이터에 천문학적인 자본을 쏟아붓고도 경영진의 의사결정은 조금도 쉬워지지 않았다. 수많은 대시보드와 정교한 예측 모델이 실시간으로 돌아가지만, 정작 치명적인 판단 오류는 계속해서 반복된다. 오히려 데이터에 가장 많이 투자한 기업일수록 자동화된 오판으로 인한 실수의 대가가 즉각적으로 번지는 '데이터 비용의 함정'에 빠져 있다.

진짜 원인은 데이터의 부족이 아니라, 데이터를 입체적으로 이해하는 '구조'의 부재다. 인류는 오랫동안 데이터를 행과 열로 이루어진 2차원의 표(Table)와 엑셀의 감옥에 가두어왔다. 표는 "지난달 매출은 얼마인가?"라는 결과에는 답하지만, 사건의 맥락과 원인, 관계의 흐름은 담아내지 못한다. 기업의 3대 핵심 시스템 역시 마찬가지다. ERP는 돈과 계획을 말하고, MES는 공장의 사실을 기록하며, SCM은 회사 밖의 시간을 다루지만, 이들은 철저히 분리된 사일로(Silo) 속에서 하나의 이야기로 연결되지 않는다. 결국 데이터는 넘쳐나도 판단은 느려지고, 결정은 다시 리더의 직관과 타협으로 돌아가는 악순환이 발생하는 것이다.

이에 대한 해법은 더 크고 복잡한 알고리즘을 도입하는 것이 아니다. 기술의 추가가 아닌, 기업이 세상을 해석하는 관점의 전환, 즉 '온톨로지(Ontology)'적 사고가 필요하다. 온톨로지는 단순한 데이터 모델링 기술이 아니다. 기업을 구성하는 객체(사람, 설비, 자본)와 그들 사이의 관계, 그리고 제약 조건을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 고정하는 '의사결정의 운영체제(OS)'다. 빅데이터가 과거의 상관관계를 기록하는 데 그쳤다면, 온톨로지는 "이 데이터가 왜 중요한지, 무엇과 연결되어 있으며, 어떤 행동으로 이어져야 하는지"를 명확히 정의한다.

생성형 AI 시대에도 온톨로지의 가치는 절대적이다. 기업의 실제 제약 조건과 인과관계를 모르는 언어 모델(LLM) 단독으로는 그저 그럴듯하게 말을 잘하는 비서에 불과하다. 인간의 상식과 업무 규칙이 온톨로지로 구조화되고 여기에 시뮬레이션이 결합될 때, AI는 비로소 책임 있는 선택지를 제안하는 '판단하는 AI(Decisive AI)'로 진화한다.

이러한 깊이 있는 통찰은 개발자나 데이터 과학자가 아닌, 기업의 생존 방향을 결정해야 하는 최고경영자와 숫자 이면의 지배 구조를 읽어내야 하는 투자자들을 정조준한다. 코드를 설명하는 대신, 가상의 레스토랑 '벨라로마' 실험부터 글로벌 대기업의 사례까지 생생한 비즈니스 현장을 통해 기술이 아닌 경영 철학으로서의 온톨로지를 역설한다. 나아가 온톨로지가 어떻게 경쟁사가 돈을 퍼부어도 모방할 수 없는 '절대적 해자(Moat)'가 되는지, 그리고 파편화된 데이터 관리 기업(A형 기업)과 지능형 온톨로지 기업(B형 기업)의 가치 차이가 재무제표에 어떻게 은밀히 반영되는지를 철저하게 해부한다.

데이터의 단순한 양이 승패를 가르던 시대는 끝났다. 앞으로의 경쟁력은 데이터가 얼마나 촘촘하고 의미 있게 얽혀 있는지, 그 '연결의 깊이'가 승자를 결정한다. 무질서한 데이터의 홍수 속에서 틀리지 않는 판단을 반복할 수 있는 구조를 선점하고 싶은 리더라면, 지금 당장 온톨로지라는 새로운 권력의 지도에 주목해야 할 것이다.

작가 소개

현재 에이전트 전문기업 빅스터(Bigster)의 대표. 성균관대학교 법학과 졸업. 문학동아리에 몸담고 있으면서 수학과 물리학을 좋아했다. 검색엔진 및 자연언어처리 엔지니어로 시작하여 AI와 데이터 기술을 단순한 ‘예측’의 도구가 아닌, 책임 있는 ‘판단’의 영역으로 확장해 온 실무형 전략가다.

수년간 재난안전, 제조, 의료, 금융 등 공공과 민간의 수많은 현장을 누비며 의사결정 시스템을 설계해 왔다. 그는 정교한 모델이 예측 점수를 높여도 정작 “무엇을 해야 하는가?”라는 질문 앞에 시스템이 침묵하는 한계를 목격하며, 문제의 본질이 기술력이 아닌 ‘세계를 이해하는 구조의 부재’에 있음을 깨달았다.
이후 저자의 연구와 실무는 자연스럽게 온톨로지(Ontology)로 향했다. 데이터를 연결하는 것을 넘어 개념과 관계, 사건과 상태를 구조화함으로써 AI가 인간의 판단을 실질적으로 돕는 ‘의사결정 인프라’를 구축하는 데 매진하고 있다. 팔란티어(Palantir)와 같은 글로벌 기업들이 가진 구조적 해자의 본질을 탐구하며, 국내 기업들이 데이터를 ‘보는 조직’에서 ‘판단하는 조직’으로 혁신하도록 돕고 있다.

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