AI 요약관련 정보

• 팔란티어는 조직의 워크플로우에 AI를 통합하기 위해 '온톨로지'라는 그래프 기반 구조를 활용합니다. 이는 업무 단계와 기능 간의 관계를 노드와 엣지로 연결하여 조직의 디지털 트윈을 만듭니다. 🌐
• 온톨로지는 AI가 개별 작업 단계를 넘어 조직 전체의 맥락을 이해하게 하여, 문제 발생 시 근본 원인을 파악하고 더 넓은 관점에서 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 🧠
• 기존 AI 에이전트가 단일 단계에 집중하는 것과 달리, 팔란티어의 온톨로지는 운송 문제 발생 시 구매나 온라인 사이트 문제 등 연관된 노드들을 추적하여 전체적인 영향을 분석합니다. 🔍
• 효과적인 AI 에이전트 시스템 구축을 위해서는 데이터가 표준화되고 워크플로우 맥락에 따라 상호 연결되어야 합니다. 이는 에이전트가 고립된 데이터가 아닌 유기적인 전체 흐름을 이해하는 데 필수적입니다. 🏗️
• AI 에이전트에게 프롬프트를 제공할 때 온톨로지로 연결된 정보를 매개변수로 활용하여, AI가 더 정확하고 상황에 맞는 답변을 생성하도록 지원합니다. 🤖
• 당장의 문서 처리 같은 단기 목표에 집중하더라도, 장기적으로는 복잡한 AI 에이전트 시스템을 위해 데이터 정제 및 연결(온톨로지 구축)을 미리 염두에 두는 것이 중요합니다. 🔭
• 온톨로지는 모든 조직에 필요한 것은 아니며, 물류, 공급망, 재고 관리, 제조 등 이벤트 간의 관계가 복잡하게 얽혀 있고 이를 이해해야만 성과를 높일 수 있는 분야에서 특히 효과적입니다. 🏭
• 팔란티어는 과거 'Forward Deployed Engineers'를 고객사에 파견하여 현장 업무와 암묵지를 깊이 이해한 후 맞춤형 온톨로지 솔루션을 구축했으며, 최근에는 LM으로 이를 대체하려는 시도도 있습니다. 🧑‍💻
• 개발자는 기술적 구현 외에도 실제 사용자의 업무 방식과 맥락을 깊이 이해하는 것이 중요하며, 이를 통해 문제 해결 중심의 AI 에이전트 시스템을 설계할 수 있습니다. 🤔