“맥락 없이 거대언어모델(LLM)에 원시 데이터만 보여주는 것은, 매일 아침 전날 배운 업무 내용을 잊어버리는 똑똑한 인턴에게 일을 맡기는 것과 같습니다.”
스리칸트 고쿨나타 오라클 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 및 애널리틱스 부문 수석 부사장은 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기간 전자신문과 인터뷰에서 기업이 가진 데이터와 업무 지식을 인공지능(AI)이 이해할 수 있는 형태로 구성해야 한다며 이같이 말했다.
오라클은 이러한 업무 맥락을 AI에 제공하고 실제 업무에 활용하도록 지원하는 'AI 데이터 플랫폼'을 고도화하고 있다. 핵심은 △업무 대상과 관계·규칙을 정의하는 온톨로지 △이를 실제 데이터·분석 도구와 연결하는 시맨틱 추론 엔진 △에이전트의 활동을 관리하는 AI 거버넌스 등 세 가지다.
특히 오라클은 AI를 활용한 온톨로지 구축을 차별점으로 강조했다. 온톨로지는 고객·상품·재고 같은 업무 대상과 이들의 관계, 업무 규칙·절차를 구조화한 것이다. .
고쿨나타 수석 부사장은 “오라클의 차별점은 AI로 온톨로지의 첫 번째 버전을 만든다는 것”이라며 “오라클이 초기 초안을 만드는 어려운 작업은 AI가 수행하고, 조직을 이해하는 사람이 수정·관리한다”고 말했다.
오라클이 산업별로 쌓은 업무 지식 축적도 강점으로 꼽았다. 그는 “유틸리티와 헬스케어 등 산업별 조직이 이미 온톨로지를 보유하고 있다”며 “기존 산업별 온톨로지와 기업의 다른 기반 시스템을 함께 반영한다”고 설명했다.
온톨로지에 담긴 업무 맥락은 시맨틱 추론 엔진을 통해 대응 방안으로 연결된다. 그는 “기업 사용자는 '재고가 부족한데 어떤 행동을 해야 하는가'를 묻고 싶어 한다”며 “계절별 수요와 공급망, 현금흐름, 이미 발주한 물량과 납기를 고려해 대응 방안을 제시할 수 있다”고 말했다.
전사 AI 거버넌스에서는 오라클 외부 에이전트까지 관리 범위를 확장한다. 에이전트의 현황과 권한 등을 등록·관리하는 'AI 레지스트리'를 공통 기반으로 활용한다.
그는 “이미 수천 개의 에이전트를 보유한 고객도 있어 이를 관리할 제어 기반이 필요하다”며 “오라클 제품에서 만든 에이전트와 외부에서 개발한 에이전트를 레지스트리에서 함께 관리할 수 있다”고 강조했다.
오라클은 이번 행사에서 레지스트리를 기반으로 테스트·정책 평가와 행동·품질·비용 모니터링을 지원하는 'AI 거버넌스 앤드 컨트롤' 제공 계획을 발표했다. 이번에 발표한 AI 데이터 플랫폼의 신규 기능은 향후 12개월 이내 제공할 예정이다.
스노우플레이크와 협력해 데이터 활용 생태계도 확대한다. 양사는 지난 27일(현지시간) 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드를 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 네이티브 서비스로 제공할 계획을 발표했다. 오라클 애플리케이션·DB와 연계해 분석·AI 활용 선택지를 넓히고 클라우드 간 데이터 이동 부담을 줄이는 구상이다.
고객의 실제 도입도 지원한다. 제품과 현장 투입 엔지니어(FDE)를 결합한 'AI 데이터 플랫폼 혁신 서비스'로 고객과 함께 문제를 정의하고 구축·배포·운영까지 지원한다.
고쿨나타 수석 부사장은 “실제 비즈니스 문제와 이를 지원하는 임원이 있고, 비용을 들여 해결할 만큼 절실한 문제일 때 성공을 본다”며 “고객이 업무 문제를 가져오면 오라클이 인력과 자원을 제공해 함께 해결하겠다”고 말했다.
라스베이거스=
강성전 기자 castlekang@etnews.com
