FDE 없이도 될까? 온톨로지 기반 에이전트의 숨겨진 인건비

​온톨로지 기술에 대해서 얼마나 아시나요?

​온톨로지는 지식 체계가 가지는 개념과 관계 그리고 논리적 제약을 기계가 읽을 수 있는 방식으로 정의하는 방식입니다. 순수 언어모델 추론 방식보다 잘못된 결론에 도달할 위험이 훨씬 적으면서도, 한 번 쌓인 지식이 소모되지 않고 오히려 다음 판단에 계속 쌓이고 재사용되어 사실상 비지니스와 함께 진화하는, 엔터프라이즈 에이전트의 궁극적인 기반이기도 합니다.

​하지만 온톨로지 기반의 기업용 에이전트를 만들 때 특히 취약한 지점이 있는데 바로 노동집약적인 구현과 관리라는 점입니다. 도메인 전문가가 개념과 관계, 규칙을 일일이 정의하고 검증해야 하는 데다, 비즈니스가 변할 때마다 그 구조를 사람이 다시 손봐야 하기 때문에, 데이터가 쌓일수록 저절로 똑똑해지는 모습과 달리 온톨로지는 규모가 커질수록 유지보수 비용도 함께 커지는 구조적 한계를 안고 있습니다. 실제로 이 문제를 가장 먼저 겪은 Palantir조차, 고객사마다 온톨로지를 세우고 계속 손봐줄 엔지니어를 직접 파견하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 조직을 핵심 인력 구조로 삼고 있는데, 이는 초기에 높은 비용이 수반되며 에이전트 도입에 오랜 시간이 걸리는 단점이 있습니다.

​홉피아의 핵심은 포항공대와 성균관대 산업공학 박사 출신으로, 이미 사모투자시장을 위한 리스크 분석 및 실사 지원을 위한 자율 에이전트 솔루션이 상용화되어 있습니다. 이번에 확장된 홉피아 코어를 통해서 금융과 재무, 제조, 가격, 원가 최적화 등의 분야로 확장하고 있으며, 특히 비지니스 컨텍스트, 즉 비지니스의 환경, 내부 데이터, 판단 등이 지속적으로 상호 영향받는 환경에서 에이전트가 자율적으로 최적화된 판단을 내리고 직접 시스템과 연동하여 실행까지 완료하는 기업용 에이전트 솔루션으로 도약하고 있습니다.

​이번 세미나를 통해서,

• ​온톨로지가 왜 엔터프라이즈 에이전트의 신뢰성을 근본적으로 바꾸는지, 그리고 기존 접근 방식(Palantir식 FDE 모델)이 어떤 한계에 부딪히는지

• ​온톨로지가 기업용 에이전트가 어떻게 적용되는지, 어떤 온톨로지가 좋은 온톨로지인지

• ​기업 내부 시스템과 직접 연동되어 실제 액션(승인·기록·반영)으로 이어지는 실행 단계가 왜 도입의 진짜 병목이었으며, 홉피아 코어가 이를 어떻게 구현했는지

​를 실제 사례와 함께 공유드리고자 합니다.