가트너 "맥락·의미 처리 못 하면 AI 에이전트 무용지물"

가트너가 인공지능(AI) 에이전트의 성패를 가르는 핵심 요소로 데이터 맥락과 시맨틱(의미론적) 기반을 꼽으며 이를 간과할 경우 비용 증가와 거버넌스 리스크가 불가피하다고 경고했다. 가트너는 AI 에이전트가 정확한 답변을 최적 비용으로 제공하려면 에이전틱 워크플로우 각 단계에서 입력 정보의 맥락을 이해해야 한다고 12일 밝혔다. 이를 위해 조직 내 데이터의 의미와 데이터 간 관계·규칙에 대한 명확한 시맨틱 기반이 필요하다는 것이다. 가트너는 오는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI 정확도를 최대 80% 높이고 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망했다. 반면 시맨틱 기반을 갖추지 못한 조직은 AI 에이전트가 환각을 일으키거나 편향을 반영하고 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 가능성이 커진다고 봤다. 재무 비용뿐 아니라 법적·평판 리스크도 높아진다는 점도 경고했다. 가트너는 데이터 및 애널리틱스(D&A) 리더들이 기존 스키마 기반 데이터 모델을 넘어 컨텍스트 레이어를 D&A 인프라의 핵심 요소로 구축할 것을 권고했다. 향후 규제기관이 더 높은 수준의 시맨틱 투명성을 요구하고, 이사회 역시 시맨틱 거버넌스를 전략적 리스크이자 경쟁 기회로 바라보게 될 것으로 예상했다. 리타 살람 가트너 수석 VP 애널리스트는 "의미론적 일관성을 갖춘 맥락은 더 이상 선택 사항이 아니라 비용 통제와 신뢰 확보를 위한 전략"이라며 "시맨틱스는 오류를 줄이고 신뢰를 높임으로써 조직이 시맨틱 역량을 필수 기반으로 예산에 반영하도록 만들 것"이라고 말했다.