[딜사이트 변한석 기자] 기업이 인공지능(AI)을 도입하는 과정에서 프론티어 모델 경쟁보다 기업 내부 데이터와 산업 현장의 맥락을 정확하게 반영하는 게 더 중요하다는 전문가 진단이 나왔다. 범용 AI 모델이 고도화되고 있지만 실제 기업 업무에서 데이터 간 맥락을 이해하지 못하거나 현장 제약에 막히는 경우가 많아지면서 온톨로지(Ontology)와 월드모델(World Model) 등 보완 기술이 필요하다는 분석이다.

20일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 개최된 ‘AI 서밋 서울 & 엑스포 2026’에서 마련된 ‘에이전트의 시대, 그 아래를 짓다 - 모든 AI가 서는 데이터 레이어, 온톨로지’ 강연에서 정원찬 마이크로소프트 시니어 스페셜리스트는 “AI가 기업 내부 데이터의 맥락과 관계를 이해하지 못하면 요약과 현상 정의 수준에만 머물 것”이라며 “기업마다 다른 데이터의 기준과 의미체계를 연결해 AI가 일관된 기준으로 판단하고 실행할 수 있도록 하는 것이 중요하다”고 설명했다.

정 시니어 스페셜리스트는 이를 해결하기 위한 방법으로 온톨로지를 주장했다. 온톨로지는 기업이 보유한 데이터의 개념과 의미뿐 아니라 사람과 업무 등 각각의 객체가 서로 어떤 관계를 찾는지 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 체계다.

온톨로지는 기업 데이터를 한곳에 모으는 것에 그치지 않는다. 기업의 직원들이 경험을 통해 가진 암묵지(暗默知)까지 데이터로 구조화해 AI가 업무 과정에서 활용할 수 있는 지식으로 전환한다. 정 시니어 스페셜리스트와 같이 강연에 나선 정석연 인핸스(Enhans) 대표는 “온톨로지는 오래전 존재했던 개념”이라며 “최근 컴퓨팅 비용이 저렴해지고 대형언어모델(LLM)이 등장하면서 다시 각광받기 시작했다”고 말했다.

비용 하락으로 온톨로지의 기업 적용 문턱도 낮아지고 있다. 정 대표는 “최신 프런티어 모델보다 6개월에서 1년 전 LLM에 온톨로지를 적용한 경우 더 좋은 성능을 나타냈다”며 “정확한 데이터를 가져오고 기업이 기본적으로 데이터 분석에는 최신 모델보다 온톨로지가 더 중요하다”라고 주장했다.

회사가 실제로 현장에서 온톨로지를 사용하는 사례도 공개했다. 인핸스는 현재 재무 분야에서 비용 증가 원인을 추적하고 소비자 가격에 어느 정도 반영할 수 있을지 시뮬레이션하는 업무에서 온톨로지를 활용하고 있다. 마이크로소프트 역시 인핸스와 협업해 기업의 AI 도입 프로젝트를 진행하고 있다. 양사는 초기 문제를 좁혀 빠르게 검증한 뒤 적용 범위를 확대하는 방식으로 협업하고 있다.

그러나 기업 내부 데이터의 의미와 관계를 정리하는 것만으로 산업 현장의 AI 적용 문제까지 해결되지 않는다. 제조·모빌리티·의료 등 실제 물리 환경과 맞닿은 영역에서는 범용 AI가 학습하기 어렵다는 문제가 존재한다. 이 같이 산업 현장의 제약을 해결하는 방법으로 월드모델이 제시됐다.

채정훈 에이아이매틱스(A.I.MATICS) 그룹장은 ‘AI 과도기, 월드모델 기반 산업 전략’ 강연에서 월드모델이 도메인의 작동 원리를 이해한 뒤 소량의 데이터로 빠르게 적용할 수 있는 접근법이라고 소개했다. 월드모델은 현실 환경의 구조와 변화를 학습해 이후 상황을 예측하는 기술이다. 사고·불량·질병처럼 발생 빈도가 낮아 충분한 데이터를 확보하기 어려운 산업 영역에 활용할 수 있다.

채 그룹장은 빈도가 낮은 데이터를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 범용 AI의 한계로 꼽았다. 모델 성능을 높이는 방식은 제조나 모빌리티에서 연산 자원과 장비 환경 등 산업별 제약에 대응하기에는 한계가 있다. 따라서 산업 현장에서는 범용 모델의 성능을 높이는 것보다 적은 데이터와 제한된 환경에서도 작동할 수 있도록 도메인에 맞게 AI를 설계하는 것이 중요하다는 설명이다.

에이아이매틱스는 공간과 시간 정보를 처리하는 인코더를 분리하고 잠재 공간의 변화를 예측하도록 설계한 뒤 월드모델을 적용했다. 차량에서 발생하는 15종의 이벤트를 동일한 데이터로 비교한 결과, 자체 개발 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 나타냈다.

이 같은 월드모델 전략은 범용 AI의 성능을 끌어올리기보다 산업마다 실제로 남아 있는 제약을 찾아 해결하는 데 초점을 둔다. 온톨로지가 기업 내부 데이터의 맥락을 AI가 활용할 수 있도록 만드는 접근이라면 월드모델은 산업 현장에서 발생하는 희소 데이터와 물리적 제약까지 AI가 대응할 수 있도록 범위를 넓히는 셈이다.

채 그룹장은 “범용 AI가 잘하는 영역은 가치가 급격히 낮아질 것”라며 “다음 병목을 먼저 발견하고 해결하는 기업이 산업의 실질적인 가치를 가져갈 것”이라고 주장했다.

한편 AI 비즈니스 전문 전시회인 ‘AI 서밋 서울 & 엑스포 2026’은 19일부터 21일까지 열린다. 행사에는 기업 간 투자 유치와 사업 협력 논의를 위한 B2B 프로그램도 진행된다. ‘AI 비즈니스 커넥팅’에서는 전시 참가 AI 기술기업과 대·중견기업 및 투자사 등 수요기업 총 80여 개사가 1대1 비즈니스 상담을 진행한다. ‘AI 스타트업 포럼 & 피칭’에서는 스타트업들이 기술과 사업모델을 발표하고 투자자 및 관계자들과 협력 가능성을 모색한다.