▲ 에이전트 다음 단계로서 온톨로지를 정리한 사고 메모

에이전트 다음이 결국 온톨로지였던 이유

요즘 AI 환경은 정말 빠르게 바뀐다. 에이전트가 나오고, 툴이 붙고, 오케스트레이션이 생기고, 자동화도 훨씬 쉬워졌다. 저도 한동안은 그 흐름을 따라가며 연결과 실행 쪽에 더 많은 에너지를 썼다. 그런데 여러 툴을 붙여 볼수록 이상하게 다시 한 지점으로 돌아오게 됐다. 결국 이 시스템이 무엇을 알고 있고, 어떤 기준으로 연결돼 있고, 무엇을 중요하게 보는지가 불분명하면 결과물도 그만큼 얕아진다는 사실이었다.

그래서 요즘은 에이전트 자체보다 온톨로지 쪽이 훨씬 더 중요하게 느껴진다. 온톨로지는 거창한 철학 개념처럼 들릴 수 있지만, 제 체감으로는 내 세계를 AI가 읽을 수 있는 구조로 바꾸는 작업이다. 데이터, 기준, 철학, 관계, 우선순위를 노드와 연결로 정리하는 일 말이다. 이 층이 붙기 시작하면 에이전트는 단순 실행기가 아니라 내 도메인을 작동시키는 인터페이스로 성격이 바뀐다.

에이전트만으로는 오래 갈수록 공중에 뜨는 답이 늘어났다

에이전트는 실행과 조합에는 강하지만, 맥락이 얕으면 결국 답변도 공중에 뜨기 쉽다. 이건 모델 탓이라기보다 시스템에 들어간 세계 설명이 부족하기 때문이다. 회사가 어떤 철학을 갖는지, 나는 어떤 기준으로 선택하는지, 어떤 데이터가 핵심 자산인지 같은 부분이 정리돼 있지 않으면 응답은 늘 그럴듯하지만 결정적인 순간에 얇아진다. 그래서 저한테는 에이전트 다음 단계가 기능 확장이 아니라 구조 정리 쪽으로 자연스럽게 이어졌다.

온톨로지는 정적인 문서 묶음보다 살아 있는 관계망에 가까웠다

처음에는 폴더와 메모만 잘 정리해 두면 충분할 줄 알았다. 하지만 실제로 필요한 건 문서 보관보다 관계 표현이었다. 어떤 기준이 어떤 프로젝트에 영향을 주고, 어떤 노하우가 어떤 스킬로 구현되며, 어떤 데이터가 어떤 판단으로 이어지는지까지 보여 주는 연결망이 필요했다. 그걸 만들고 나서야 자료가 ‘저장되어 있는 상태’에서 ‘불러와서 판단에 쓰이는 상태’로 넘어가기 시작했다.

기회는 남들보다 먼저 툴을 쓰는 데보다, 남들보다 먼저 자기 세계를 구조화하는 데 있었다

새로운 툴은 결국 많은 사람이 따라온다. 하지만 자기 도메인을 데이터와 기준과 철학까지 포함해서 구조화하는 일은 시간이 오래 걸리고, 그래서 진입 장벽도 꽤 높다. 저는 바로 그 지점에 다음 기회가 있다고 느낀다. 에이전트는 점점 보편화되겠지만, 그 위에 무엇을 얹어 놓았는지는 계속 차별화 요소로 남을 가능성이 크다. 결국 온톨로지는 AI 도구 활용법이 아니라, 내 세계를 시스템으로 옮기는 작업에 더 가깝다.

한동안은 에이전트가 전부인 것처럼 보였지만, 지금은 오히려 그 다음 질문이 더 중요하게 느껴진다. 이 에이전트는 도대체 어떤 세계를 알고 움직이는가. 그 질문에 답하는 층이 바로 온톨로지라고 생각한다. 결국 오래 가는 시스템은 연결 수가 아니라 세계 설명력이 좌우할 가능성이 크다.