[이데일리 장병호 기자] 수요 예측 결과 분석 등에 인공지능(AI)을 도입하는 기업들이 늘어나고 있다. 그러나 AI를 100% 신뢰하기는 어렵다. AI는 과거 매출 추이, 가격 변화 등은 잘 계산하지만 특정 제품의 수요가 어떤 고객에게서 나오는지, 그 고객은 어떤 계약 조건에 묶여 있는지, 시장 변화가 어떤 규제·정책과 연결돼 있는지는 이해하지 못한다. 이 질문들은 관계와 의미의 문제이기 때문이다.

그래서 등장한 개념이 ‘온톨로지’(ontology)다. 온톨로지는 사물 간의 관계 및 여러 개념을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 컴퓨터용 언어 형태로 표현한 것을 뜻한다. 에이전트 전문기업 빅스터의 대표인 저자는 “온톨로지는 단순한 데이터 모델링 기술이 아니다”며 “기업을 구성하는 객체(사람·설비·자본)간의 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 고정하는 ‘의사결정의 운영체제(OS)’”라고 설명한다.

AI에게 이 데이터가 왜 중요한지, 무엇과 연결돼 있으며, 어떤 행동으로 이어져야 하는지 알려주는 것이 ‘온톨로지’라는 말이다.

책은 자료를 수집·저장·처리·활용하는 전 과정을 설계하는 ‘데이터 아키텍처’의 한계를 해부하고, ‘온톨로지’의 원리와 구조, 그리고 기업에서 ‘온톨로지’를 적용하기 위해 구체적으로 할 수 있는 방안을 소개한다.

저자는 “데이터의 단순한 양이 승패를 가르던 시대는 끝났다. 앞으로의 경쟁력은 데이터가 얼마나 촘촘하고 의미 있게 얽혀 있는지, 그 ‘연결의 깊이’가 승자를 결정한다”면서 “무질서한 데이터 홍수 속에서 틀리지 않는 판단을 반복할 수 있는 구조를 선점하고 싶다면 ‘온톨로지’에 주목해야 한다”고 강조한다.