LLM과 RAG 한계를 넘기 위한 온톨로지 웨비나 열린다

• 생성형 AI 도입이 늘면서 기업 데이터 파편화 문제가 다시 올라오고 있음

  • LLM과 RAG를 붙였는데도 ERP, SCM, PLM 같은 레거시 시스템의 데이터 의미가 안 맞는 경우가 많음
  • 부서마다 같은 말을 다르게 쓰고, 다른 말을 같은 의미로 쓰면 AI가 답을 그럴듯하게 만들어도 업무에서는 바로 막힘
  • 그래서 온톨로지를 기업 AI의 핵심 인프라로 다시 보자는 흐름이 커지고 있음

• 토크아이티가 5월 13일 오후 2시부터 3시까지 온톨로지 웨비나를 진행함

  • 주제는 “온톨로지 프로젝트 FAQ Top 10 핵심 정리”임
  • 온톨로지 전문 토크 시리즈의 두 번째 에피소드로, 인포시즈와 PwC컨설팅이 현장에서 자주 받은 질문을 FAQ 형식으로 정리한다고 함
  • 참가비는 무료이고 토크아이티 홈페이지에서 사전 등록할 수 있음

• 웨비나는 크게 4개 주제를 다룸

  • 첫 번째는 왜 온톨로지가 다시 기업 AI의 핵심이 됐는지임. 생성형 AI와 온톨로지의 관계, 그래프 DB와의 차이, 최신 동향을 짚음
  • 두 번째는 구축과 확산 전략임. 도메인 지식, 데이터 구조, 시스템, 조직 합의를 어떻게 묶을지 다룸
  • 세 번째는 적용 사례와 ROI임. 플랜트, 제조, 금융, SCM에서 데이터 통합과 의사결정 지원, 반복 업무 자동화 효과를 본다고 함
  • 네 번째는 향후 전망임. 디지털 트윈의 핵심 구조이자 데이터 중심 기업의 필수 인프라로 확장되는 흐름을 다룸

• 대상 독자는 꽤 명확함

  • AI·데이터 전략을 맡는 기업 임원과 리더
  • LLM·RAG 도입 이후 한계를 체감한 실무 책임자
  • 데이터·AI 기반 업무 혁신을 추진하는 기획·디지털 전환 조직
  • ERP, SCM, PLM 같은 기존 시스템 연계 고민이 큰 현업·IT 책임자

• 게스트도 기업 데이터 프로젝트 쪽 경력이 있는 인물들임

  • 인포시즈 탁정수 대표는 IBM Security 본부장과 IBM Smart Biz Team Lead를 지냈고, 삼성전자·SK텔레콤·금융권 AI 프로젝트 경험이 있다고 소개됨
  • PwC컨설팅 성윤호 파트너는 하이테크, 중공업, 제조업 데이터 혁신 프로젝트를 이끌었고, 비즈니스 객체 관계를 정의하는 온톨로지 모델링 전략을 다뤄왔다고 함

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기술 맥락

• 이 기사에서 중요한 선택은 LLM이나 RAG를 더 붙일지, 아니면 기업 데이터의 의미 구조를 먼저 정리할지예요. 왜냐하면 검색할 문서가 많아도 용어와 관계가 엉켜 있으면 모델은 그럴듯하지만 업무적으로 틀린 답을 내기 쉽거든요.

• 온톨로지는 데이터베이스를 하나 더 만드는 얘기가 아니에요. 제품, 설비, 고객, 계약, 공급망 같은 업무 객체가 서로 어떤 관계인지 정의해서 AI와 사람이 같은 의미 체계 위에서 일하게 만드는 쪽에 가까워요.

• ERP, SCM, PLM 연계가 반복해서 나오는 이유도 여기에 있어요. 기업의 핵심 데이터는 이미 여러 레거시 시스템에 흩어져 있고, 각 시스템은 자기 문법으로 데이터를 관리하거든요. 온톨로지는 이 위에 공통 의미 레이어를 얹으려는 접근이에요.

• 그래서 ROI도 단순히 챗봇 답변 품질로만 보면 부족해요. 데이터 통합 시간 단축, 반복 업무 자동화, 의사결정 지원처럼 실제 업무 흐름이 얼마나 줄어드는지가 온톨로지 프로젝트의 성패를 가를 가능성이 커요.