시맨틱스를 적용한 조직, 에이전틱 AI 정확도 최대 80% 향상 및 비용 최대 60% 절감
가트너(Gartner)가 시맨틱스(semantics)를 간과할 경우 AI 에이전트의 정확성과 효율성이 저하되고, 불필요한 비용 지출과 데이터 및 AI 거버넌스 리스크가 증가할 수 있다고 밝혔다.
AI 에이전트가 정확한 답변을 최적의 비용으로 제공하기 위해서는 에이전틱 워크플로우의 각 단계에서 입력되는 정보의 맥락을 이해해야 한다. 이를 위해서는 조직 내 데이터가 어떤 의미를 갖고 있으며, 데이터 간 관계와 규칙이 어떻게 구성되어 있는지에 대한 명확한 시맨틱 기반이 필요하다는 설명이다.
리타 살람(Rita Sallam) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “에이전틱 AI의 성과는 데이터의 시맨틱 표현을 포함한 맥락에 달려 있다”며, “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.
이어 “견고한 데이터 계층을 기반으로 한 포괄적인 맥락 구조를 도입하지 못하는 조직은 데이터 비효율을 지속시키고, 재무적 비용뿐 아니라 법적·평판 리스크까지 높이게 될 것”이라고 덧붙였다.
가트너는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI의 정확도를 최대 80% 높이고, 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망했다.
가트너는 데이터 및 애널리틱스(D&A) 리더들이 D&A 인프라의 핵심 요소로 컨텍스트 레이어(context layer)를 구축해야 한다고 조언했다. 기존의 스키마 기반 데이터 모델만으로는 에이전틱 AI에 필요한 비즈니스 맥락과 데이터의 의미를 충분히 제공하기 어렵기 때문이다.
또한 가트너는 향후 규제기관이 더 높은 수준의 시맨틱 투명성을 요구할 것이며, 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 시맨틱 역량을 필수 기반으로 예산에 반영하도록 만들 것”이라고 말했다.
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