[칼럼] AI 에이전트 시대, 기업 데이터 전략은 ‘맥락’에서 시작해야 한다

AI 요약

오라클 기업의 AI가 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전트로 진화하고 있으나, 하버드 비즈니스 리뷰 조사에서 자사 데이터가 AI 활용을 위해 완전히 준비됐다고 답한 기업은 7%에 불과하고, 가트너는 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 비용 상승·불분명한 비즈니스 가치·미흡한 위험 통제 등으로 중단될 것으로 전망했습니다. 그 원인은 모델 성능만의 문제가 아니라 AI가 기업 데이터의 의미와 업무 맥락인 ‘비즈니스 시맨틱’을 이해할 수 있는 기반이 부족하기 때문이며, 같은 용어와 지표의 정의, 온톨로지, 업무 규칙을 하나의 체계로 연결해 AI에 일관된 비즈니스 맥락을 제공해야 한다고 지적했습니다. 기업은 기존 핵심 업무 시스템에 축적된 데이터 정의와 프로세스·업무 규칙을 AI가 이해할 수 있는 맥락으로 연결하고 거버넌스 체계를 갖춰야 하며, 오라클은 AI 데이터 플랫폼으로 이러한 접근을 지원하고 있습니다.