맥락을 아는 AI가 다음 기술 경쟁의 승부처 된다
AI에게 '맥락'이 필요하다. 기업용 AI는 추천과 자동화, 빠른 의사결정 지원에서 눈에 띄는 성과를 내고 있지만, 회사가 실제로 어떻게 돌아가는지 이해하지 못하면 아무리 뛰어난 모델도 올바른 판단을 놓치기 쉽다는 지적이 나왔다.
수년간의 실험과 시범 프로젝트를 거친 끝에 경영진들은 AI 확대 적용이 실적에 실제로 도움이 되는지 명확한 증거를 요구하고 있다. 운영 맥락 없이 움직이는 AI 에이전트는 일반적인 원칙을 특수한 상황에 그대로 적용하다 한계를 드러낼 수 있다는 설명이다.
셀로니스에서 엔터프라이즈 AI 최고 과학자를 맡고 있는 데바브라트 샤는 이 같은 맥락을 '의사결정 인텔리전스'라는 개념의 핵심으로 본다. AI 에이전트는 더 큰 의사결정 과정 안에서 개별 업무를 지원할 수 있지만, 각 업무가 어떤 역할을 하는지와 그 주변의 비즈니스 조건을 이해해야 한다고 그는 지적했다. 그는 "진공 상태에서 그럴 수는 없다"라고 말했다.
적절한 운영 맥락이 없으면 에이전트는 중요한 제약을 간과하거나 값비싼 실수를 저지르고, 필요한 정보를 스스로 찾느라 과도한 컴퓨팅 자원을 소모할 위험도 있다. 맥락 계층을 두면 에이전트가 업무 흐름을 이해하고 정해진 가드레일 안에서 작동하며 사람이 검토하고 승인할 수 있는 추천을 만들어낼 수 있다.
샤는 특정 비즈니스 의사결정 하나에서 시작해 가장 어려운 단계를 파악하고, AI가 이를 개선할 수 있는지 테스트해 보라고 조언했다.
샤는 재무, 인력 관리, 마케팅, 영업 등 전사적 계획 영역으로 기회가 확장될 것으로 보았다. 올바른 맥락이 갖춰지면 AI가 여러 선택지를 평가하고 중대한 결정을 더 빠르게 내리도록 돕는다고 했다. 그는 "이제 자원 계획에 그렇게 많은 시간을 들이지 않아도 되고, 사람들이 올바른 선택을 빠르게 내릴 수 있다"라고 말했다. 이 같은 내용의 기고 기사는 MIT 테크놀로지 리뷰 인사이츠가 2026년 10월 22일 프로세스 마이닝(회사의 실제 업무 흐름을 데이터로 분석하는 기술) 기업 셀로니스(Celonis)와의 파트너십을 통해 '맥락을 아는 AI를 위한 논증(Making the case for context-aware AI)'이라는 제목으로 게재한 것이다.
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