💎 AI의 수조 달러 규모 기회: 컨텍스트 그래프란 무엇이며 왜 중요한가?
비즈니스에서 AI가 가져올 수 있는 가장 큰 수조 달러 규모의 기회는 모델을 더 똑똑하게 만드는 데 있는 것이 아니라, 인간의 의사 결정 과정을 기록하는 데 있을지도 모릅니다. 이전 세대의 소프트웨어는 고객, 직원 또는 운영에 대한 표준화된 데이터를 저장하는 "진실 기록 시스템"이 되어 막대한 가치를 창출했습니다. 그러나 이러한 시스템은 주로 최종 결과만 기록했을 뿐, 그 결과가 왜 수용되었는지에 대한 이유는 기록하지 않았습니다.
AI 에이전트가 실제 업무 흐름에 투입되기 시작하면 이러한 한계가 더욱 분명해집니다. 기업은 데이터가 부족한 것이 아니라 의사 결정의 흔적이 부족합니다. 왜 이 거래는 규정된 것보다 더 큰 할인을 받았는지, 왜 이 티켓이 우선순위로 처리되었는지, 왜 이번에는 예외가 승인되었지만 다른 때는 승인되지 않았는지와 같은 질문들입니다. 이러한 질문에 대한 답은 공식적인 시스템이 아닌 슬랙, 줌 회의, 리더의 개인 메시지, 또는 몇몇 오랜 직원들의 기억 속에서 찾을 수 있습니다.
규칙과 정책은 에이전트에게 일반적인 상황에서 무엇을 해야 하는지 알려줄 뿐입니다. 하지만 실제 운영 현장은 예외와 선례로 가득 차 있습니다. 사람들은 규칙을 알기 때문에 좋은 결정을 내리는 것이 아니라, "이전에 비슷한 상황을 어떻게 처리했었지?"를 기억하기 때문에 좋은 결정을 내립니다. 에이전트도 마찬가지입니다. 이전 결정의 이력, 즉 누가 승인했는지, 어떤 맥락에서 승인되었는지, 어떤 예외가 허용되었는지에 대한 정보가 없다면, 에이전트는 판단력이 결여된 경직된 실행 기계에 불과합니다.
에이전트를 워크플로에 직접 배치하면, 의사 결정이 이루어지는 순간의 전체 의사 결정 과정을 기록할 수 있습니다. 입력 데이터의 출처, 적용된 규칙, 발생한 예외, 승인자, 그리고 그 이유까지 기록하는 것입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 기록들은 연결되어 실제 비즈니스 운영 방식을 반영하는 "살아있는 기억"인 상황 지도를 형성합니다. 이는 단순히 무슨 일이 일어났는지뿐만 아니라 왜 그런 일이 발생하도록 허용되었는지까지 설명해 줍니다.
이는 현재 시스템들이 구축하기 어려운 부분입니다. CRM이나 ERP 시스템은 현재 상태만 저장할 뿐, 의사 결정 당시의 맥락은 저장하지 않습니다. 데이터 웨어하우스는 모든 작업이 완료된 후에야 정보를 수집하는데, 이때는 이미 결정의 이유가 더 이상 중요하지 않은 시점입니다. 의사결정의 흔적을 보존하려면 시스템은 의사결정이 이루어진 시점에만 머물러야 하며, 이후의 상황을 되돌아봐서는 안 됩니다. 이것이 바로 AI 에이전트를 위한 오케스트레이션 레이어를 구축하는 스타트업이 갖는 구조적 이점입니다.
따라서 가장 큰 기회는 기존 시스템 전체를 교체하는 데 있는 것이 아니라, 새로운 의사결정 기록 시스템의 등장에 있을지도 모릅니다. 초기에는 자동화만 지원하고 승인 과정에는 사람이 개입하는 형태입니다. 하지만 점차 기업들이 "왜 그렇게 했을까?"라고 자문할 수 있는 자료가 되는 시스템으로 발전합니다. 의사결정 흔적이 축적됨에 따라 선례를 검색할 수 있게 되고, 자동화를 안전하고 통제 가능한 방식으로 구현할 수 있게 됩니다.
궁극적으로 중요한 것은 기존 기록 관리 시스템이 살아남을 것인가가 아니라, 차세대 수조 달러 규모 플랫폼이 기존 데이터에 AI를 접목하는 방식으로 구축될 것인가, 아니면 인간의 의사결정 과정을 기록하여 데이터를 실질적으로 활용 가능한 정보로 만드는 방식으로 구축될 것인가입니다. "컨텍스트 매핑"은 후자의 접근 방식의 기반입니다.
Jaya Gupta(@JayaGup10) 작성 - 기업가 겸 재단 파트너
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