데이터는 많은데 쓸 데이터가 없다? 온톨로지 AI가 필요한 이유

"김 대리, 지난달 A 제품 불량률이랑 그 당시 설비 가동 현황, 그리고 담당자 교육 이수 내역 좀 합쳐서 보고해 주게." 이 요청을 받은 김 대리는 한숨부터 나옵니다.

불량률은 품질관리 시스템(WQIS)에, 설비 현황은 생산관리(MES)에, 교육 내역은 인사 시스템(E-HR)에 각각 흩어져 있기 때문이죠. 데이터를 내려받아 엑셀로 합치는 데만 꼬박 반나절이 걸립니다.

더 큰 문제는 이렇게 힘들게 정리한 보고서가 일회성으로 끝난다는 점입니다. 다음 달 같은 요청이 오면 또다시 똑같은 작업을 반복해야 합니다. 자동화된 시스템도 없고, 그렇다고 모든 시스템을 하나로 통합하자니 비용과 시간이 만만치 않습니다.

분명 데이터는 넘쳐나는데, 정작 필요한 순간에 '연결'되어 있지 않아 활용하지 못하는 현실. 이것이 바로 수많은 기업이 AI 도입을 고민하면서도 주춤하는 이유입니다. "우리 회사 시스템이 너무 복잡해서", "레거시 데이터가 많아서"라는 말 뒤에는 결국 '연결의 부재'라는 공통된 문제가 숨어 있습니다.

온톨로지 AI란? 데이터에 '지능의 지도'를 그리다

이 문제를 해결할 핵심 열쇠가 바로 온톨로지 AI입니다. 온톨로지는 단순한 데이터 저장이 아닙니다. 데이터와 데이터 사이의 '관계'와 '의미'를 AI에게 가르치는 일입니다.

예를 들어볼까요? 일반적인 AI에게 '홍길동'이라는 이름을 입력하면, AI는 단순히 "홍길동이라는 글자가 들어간 문서"를 찾아줍니다. 하지만 온톨로지 AI는 다릅니다. "홍길동은 품질팀 소속이고, A 라인 숙련공이며, 6시그마 교육을 이수했고, 현재 B 프로젝트를 담당하고 있다"는 연결 고리를 이해합니다.

이것은 마치 사람이 상황을 파악하는 방식과 비슷합니다. 우리는 누군가의 이름만 듣고도 그 사람의 직급, 담당 업무, 최근 프로젝트까지 떠올릴 수 있죠. 온톨로지 AI는 바로 이런 '맥락적 이해'를 기계에게 가능하게 만드는 기술입니다.

더 중요한 점은, 온톨로지 AI가 우리 회사만의 '언어'를 배운다는 것입니다. 같은 업종이라도 A사에서는 '전표'라고 부르는 것을 B사에서는 '전기'라고 부를 수 있습니다. 온톨로지 AI는 이런 기업 특화 용어까지 학습하여, 신입 사원이 줄임말로 물어봐도 정확하게 답변할 수 있습니다.

온톨로지 AI, 다비스(DARVIS)를 도입하면 어떤 편의성이 있을까?

단순한 챗봇이 아니라, 온톨로지 AI 기술을 갖춘 다비스(DARVIS)를 도입해야 하는 이유는 명확합니다.

"데이터 통합" 없이 "데이터 연결"로 끝냅니다

기존에는 데이터를 활용하려면 막대한 비용을 들여 '데이터 통합(Migration)' 작업을 해야 했습니다. ERP, MES, CRM 등 각각의 시스템에 쌓인 데이터를 하나의 데이터웨어하우스로 옮기는 작업이죠. 이 과정에서 적게는 수개월, 많게는 수년의 시간과 수억 원의 비용이 듭니다.

하지만 다비스(DARVIS)는 기존 시스템을 건드리지 않습니다. 온톨로지 기술을 통해 각 시스템의 데이터를 '논리적으로만' 연결합니다. 마치 여러 개의 섬을 다리로 연결하듯, 데이터를 옮기지 않고도 필요할 때 즉시 불러올 수 있는 구조를 만드는 것입니다. 덕분에 도입 기간을 평균 1.5개월 이내로 획기적으로 단축할 수 있습니다.

3초 만에 나오는 정확한 리포트 (txt2SQL)

온톨로지 AI로 데이터 지도가 그려져 있기에 가능한 일입니다. "지난주 생산량 상위 3개 품목 보여줘"라고 자연어로 질문하면, 다비스(DARVIS)는 이를 즉시 데이터베이스 언어(SQL)로 변환해 정확한 수치를 뽑아냅니다.

과거에는 이런 데이터를 보려면 IT 부서에 요청을 넣고, 업무 우선순위에 따라 며칠을 기다려야 했습니다. 혹은 직접 SQL을 배워서 쿼리를 작성해야 했죠. 하지만 다비스(DARVIS)는 "말로 물어보면 데이터로 답한다"는 단순하지만 강력한 경험을 제공합니다.

더 나아가 다비스(DARVIS)는 기업의 전문 용어와 업무 맥락을 학습합니다. "우리 팀 이번 달 목표 달성률은?"이라고 물으면, '우리 팀'이 어떤 조직 코드인지, '목표'가 어떤 지표를 의미하는지 자동으로 파악합니다. IT 담당자가 아니어도 누구나 필요한 데이터를 즉시 확인할 수 있는 환경이 만들어지는 것입니다.

강력한 보안 시스템 GUARDIA

기업 데이터는 외부로 한 점도 유출되어서는 안 됩니다. 특히 생산 데이터, 인사 정보, 재무 정보처럼 민감한 데이터일수록 보안은 타협의 여지가 없습니다.

다비스(DARVIS)는 온프레미스(내부망) 설치를 지원하여 데이터가 회사 방화벽 밖으로 나가지 않도록 설계되었습니다. 클라우드 기반 AI 서비스처럼 외부 서버로 데이터를 전송할 필요가 없다는 뜻입니다. 더불어 다비스(DARVIS)는 데이터를 학습하거나 저장하지 않고, 질문에 답변한 후 즉시 처리 내역을 폐기합니다.

여기에 GUARDIA라는 보안 시스템이 더해집니다. 누가, 언제, 어떤 데이터를 조회했는지 모든 기록이 감사 로그로 남습니다. 만약 권한이 없는 사람이 민감한 데이터에 접근을 시도하면 즉시 차단되고 알림이 발송됩니다. 보안팀 입장에서는 AI 도입으로 인한 리스크를 최소화하면서도, 전사적인 데이터 활용은 극대화할 수 있는 구조입니다.

실제 도입 효과: "15분 걸리던 검색이 30초로"

온톨로지 AI를 도입한 기업들은 단순한 효율성 향상을 넘어, 업무 방식 자체의 변화를 경험하고 있습니다.

서울시여성가족재단: 규정 검색 시간 96% 단축

서울시여성가족재단은 60개가 넘는 복잡한 내부 규정과 조례를 관리하고 있었습니다. 담당 직원이 특정 규정을 찾으려면 여러 문서를 열어보며 평균 15분 이상을 소비해야 했습니다. 하루에 이런 검색을 수십 번 반복하다 보면, 정작 중요한 업무에 집중할 시간이 부족했습니다.

다비스(DARVIS)를 도입한 후, 60개 이상의 규정과 조례를 온톨로지화하여 AI에게 학습시켰습니다. 그 결과 담당 직원이 문서를 뒤적이는 시간이 15분에서 30초로 줄어들었습니다. 96%의 시간 절감입니다. 이제 직원들은 "육아휴직 신청 조건이 어떻게 돼?"라고 자연어로 물어보면, AI가 관련 조례 조항을 정확히 찾아 답변해줍니다.

비즈니스PT: 강사 응대 업무 시간 97% 감소

교육 기업 비즈니스PT는 200개가 넘는 방대한 강의 콘텐츠를 보유하고 있었습니다. 수강생들이 강의 내용에 대해 질문을 하면, 트레이너가 일일이 자료를 찾아 답변해야 했습니다. 하루 평균 4시간을 반복적인 질의응답에 소비하고 있었던 것입니다.

온톨로지 AI를 도입한 후, 200개 강의 콘텐츠를 AI가 학습하여 수강생의 질문에 실시간으로 대응할 수 있게 되었습니다. 트레이너의 응대 업무 시간이 4시간에서 10분으로 단축되었습니다. 트레이너들은 이제 반복적인 질문 대응 대신, 수강생 개개인의 학습 코칭과 새로운 콘텐츠 개발에 집중할 수 있게 되었습니다.

의사결정 품질의 향상

시간 절감 못지않게 중요한 것은 의사결정의 품질 향상입니다. 과거에는 여러 시스템에 흩어진 데이터를 수작업으로 취합하다 보니, 실수가 발생하거나 최신 데이터가 반영되지 않는 경우가 있었습니다. 하지만 온톨로지 AI는 실시간으로 연결된 데이터를 바탕으로 답변하기 때문에, 항상 최신 정보를 기반으로 한 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

시스템이 많아서가 아니라, 연결되지 않아서 문제입니다

많은 기업이 "우리는 시스템이 너무 많아서 AI 도입이 어렵다"고 말합니다. 하지만 실제 문제는 시스템의 개수가 아닙니다. 각 시스템에 쌓인 데이터가 서로 대화하지 못한다는 점이 진짜 문제입니다.

우리 회사에 필요한 것은 또 다른 새로운 시스템이 아니라, 흩어진 데이터를 하나로 꿰어줄 '지능형 연결 고리'입니다. 온톨로지 AI는 바로 그 연결 고리의 역할을 합니다.

실무자는 더 빠르게 업무를 처리하고, 리더는 더 정확한 근거로 의사결정을 내리는 환경. 다비스(DARVIS)가 그 시작을 함께하겠습니다.

우리 기업의 데이터 인텔리전스, 지금 다비스(DARVIS)와 상담해보세요.