데이터 및 AI 전문기업 인포유앤컴퍼니가 금융·제조·건설 등 엔터프라이즈 산업군을 대상으로 온톨로지 기반 AI 에이전트 설계 사업을 본격 확대한다고 밝혔다.
이번 사업은 AI 도입을 추진하고 있지만 데이터 기반이 충분히 구축되지 않아 성과 창출에 어려움을 겪는 기업과, 기존 데이터 웨어하우스(DW) 및 BI 환경에서 AI 플랫폼으로 전환을 검토 중인 기업을 주요 대상으로 한다. 인포유앤컴퍼니는 데이터 구조 설계부터 AI 에이전트 구축·운영까지 전 과정을 통합 지원할 계획이다.
인포유앤컴퍼니는 Databricks 기반 데이터 플랫폼 구축 경험과 글로벌 파트너 인증(DPP·Silver Tier)을 보유한 데이터 플랫폼 및 AI 컨설팅 기업이다. 데이터 수집과 정제, 플랫폼 구축 과정에서 축적한 현장 경험을 바탕으로 AI 에이전트의 성능 한계를 단순 모델 문제가 아닌 데이터 구조와 정합성의 문제로 보고 있다.
회사 측에 따르면 많은 기업이 생성형 AI 도입 과정에서 응답 정확도와 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있다. Power BI, Tableau 등 BI 도구를 활용하는 기업 역시 데이터 의미 체계가 부서별로 다르게 정의돼 있을 경우 AI가 일관된 판단 기준을 확보하기 어렵다.
예를 들어 동일한 '매출' 데이터라도 사업부마다 산출 기준이 다르거나 고객 정보가 시스템별로 상이한 형식으로 저장돼 있다면 AI는 서로 다른 정보를 동일한 데이터로 인식하지 못할 수 있다. 이 경우 고성능 AI 모델을 적용하더라도 안정적인 결과를 기대하기 어렵다는 설명이다.
인포유앤컴퍼니는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 데이터 구조를 제시한다. 온톨로지는 데이터 간 의미와 관계를 체계적으로 정의해 AI가 조직 전반의 정보를 일관된 기준으로 이해하고 추론할 수 있도록 지원한다.
해당 기술은 자사 AI 에이전트 플랫폼 BXG에도 적용되고 있다. BXG는 사전에 구축된 업무 지식 체계와 실시간 업무 맥락 분석 기능을 결합해 사용자가 별도의 기술 지식 없이도 데이터를 기반으로 빠른 의사결정을 수행할 수 있도록 돕는다.
기술 기반으로는 Databricks 플랫폼이 활용된다. 인포유앤컴퍼니는 Unity Catalog, Genie, Mosaic AI, Agent Bricks 등을 활용해 기업 맞춤형 에이전틱 AI(Agentic AI) 환경을 구축하고 있다. 이를 통해 현업의 셀프서비스 분석부터 전사 AI 에이전트 확산까지 단계적으로 지원한다는 전략이다.
또한 기존 DW 및 BI 환경을 운영하는 기업이 데이터 레이크하우스 구조로 전환하는 과정에서 발생하는 데이터 정합성 및 운영 효율성 문제도 함께 해결할 수 있도록 지원하고 있다.
이종복 인포유앤컴퍼니 대표는 “현장에서 확인한 에이전틱 AI 프로젝트의 성공 요인은 모델 성능보다 데이터 구조와 품질”이라며 “온톨로지 기반 설계는 기존 BI와 DW 환경을 운영하는 기업이 AI 중심 조직으로 전환하기 위한 현실적인 출발점이 될 것”이라고 말했다.
한편 인포유앤컴퍼니는 데이터 플랫폼 구축부터 에이전틱 AI 운영까지 제공하는 엔드투엔드(End-to-End) 역량을 기반으로 금융·제조·건설 분야를 중심으로 온톨로지 기반 AI 에이전트 사업을 확대해 나갈 계획이다.
이원지 기자 news21g@etnews.com
