글로벌 IT 리서치·컨설팅 기업 가트너(Gartner)가 AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력으로 데이터 맥락(context)과 시맨틱스(semantics)를 제시했다. 데이터의 의미 체계와 관계 구조를 제대로 구축하지 못할 경우 AI 에이전트의 정확성과 효율성이 떨어지고, 비용 및 거버넌스 리스크가 확대될 수 있다는 분석이다.
가트너는 12일 발표한 자료를 통해 “AI 에이전트가 정확한 답변을 최적의 비용으로 제공하기 위해서는 에이전틱 워크플로우 전반에서 입력 정보의 맥락을 이해해야 한다”며 “이를 위해 조직 내 데이터의 의미와 데이터 간 관계·규칙에 대한 명확한 시맨틱 기반이 필요하다”고 밝혔다.
리타 살람(Rita Sallam) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “에이전틱 AI의 성과는 데이터의 시맨틱 표현을 포함한 맥락에 달려 있다”며 “조직 데이터 내 특정 관계와 규칙에 대한 명확한 이해가 없다면 AI 에이전트는 환각을 일으키거나 편향을 반영하고, 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 가능성이 훨씬 커진다”고 말했다.
이어 “견고한 데이터 계층을 기반으로 한 포괄적인 맥락 구조를 도입하지 못하는 조직은 데이터 비효율을 지속시키고, 재무적 비용뿐 아니라 법적·평판 리스크까지 높이게 될 것”이라고 덧붙였다.
가트너는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI의 정확도를 최대 80% 높이고, 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망했다. 또 데이터 및 애널리틱스(D&A) 리더들에게 D&A 인프라의 핵심 요소로 ‘컨텍스트 레이어(context layer)’를 구축해야 한다고 조언했다. 기존 스키마 기반 데이터 모델만으로는 에이전틱 AI에 필요한 비즈니스 맥락과 데이터 의미를 충분히 제공하기 어렵다는 설명이다.
가트너는 향후 규제기관이 보다 높은 수준의 시맨틱 투명성을 요구하게 되고, 기업 이사회 역시 시맨틱 거버넌스를 전략적 리스크이자 경쟁 기회로 인식하게 될 것으로 내다봤다.
살람 애널리스트는 “의미론적 일관성을 갖춘 맥락은 더 이상 선택 사항이 아니라 비용 통제와 신뢰 확보를 위한 전략이 될 것”이라며 “시맨틱스는 오류를 줄이고 신뢰를 높임으로써 조직이 시맨틱 역량을 필수 기반으로 예산에 반영하도록 만들 것”이라고 강조했다.