(서울=NSP통신) 이복현 기자 = 가트너가 AI 에이전트의 정확성과 효율성을 높이기 위해 데이터 맥락과 시맨틱스 기반이 중요하다고 밝혔다.

AI 에이전트가 정확한 답변을 제공하려면 워크플로우 각 단계에서 입력 정보의 의미와 관계를 이해해야 한다.

가트너는 조직 데이터의 의미, 데이터 간 관계, 규칙을 명확히 정의한 시맨틱 기반이 필요하다고 설명했다.

가트너는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI 정확도를 최대 80% 높일 것으로 전망했다. 비용 역시 최대 60% 절감할 수 있을 것으로 예상했다.

가트너는 데이터 및 애널리틱스 리더들이 D&A 인프라의 핵심 요소로 컨텍스트 레이어를 구축해야 한다고 조언했다.

기존 스키마 기반 데이터 모델만으로는 에이전틱 AI에 필요한 비즈니스 맥락과 데이터 의미를 충분히 제공하기 어렵다는 설명이다.

가트너는 시맨틱 투명성과 거버넌스가 향후 규제 대응과 기업 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 내다봤다.

리타 살람 가트너 수석 VP 애널리스트는 “의미론적으로 일관된 맥락은 비용 통제와 신뢰 확보를 위한 필수 전략이 될 것”이라고 말했다.