서버키트, 기업 업무 지식 구조화해 실행형 AI 에이전트 구현

[산업일보]
기업의 AI 전환이 개념 검증(PoC)을 넘어 실제 업무 적용으로 이어지려면 기업 내부의 업무 방식과 판단 기준을 AI가 이해할 수 있어야 한다.

10월 21일부터 23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘산업AI EXPO’참가기업인 서버키트는 기업의 업무 지식을 구조화하고 이를 바탕으로 업무를 수행하는 AI 에이전트를 구축하는 솔루션 ‘비서(BeSir)’를 선보였다.

서버키트 관계자는 “기존에는 AI 전환을 시도하고 PoC를 진행하더라도 투입된 자원에 비해 결과가 좋지 않거나, 실제로 사용해 보면 회사의 업무 상황에 맞지 않아 에이전트를 제대로 활용하지 못하는 문제가 있었다”고 기존 AI 전환의 한계를 짚었다.

비서는 이러한 문제에 대응하기 위해 기업의 업무 문서와 데이터베이스(DB), 기존 시스템, 외부 API, 업무 규칙 및 담당자의 지식 등을 바탕으로 업무 지식을 구조화했다. 핵심 기술인 온톨로지(Ontology)를 기반으로 업무 요소 간 관계와 기업의 판단·의사결정 기준을 체계화해 AI 에이전트가 업무 맥락을 파악하고 실행할 수 있도록 하는 방식이다.

그는 “기존 업무 문서와 시스템, 사람의 지식과 업무 규칙 등 여러 입력 정보를 자체 에이전트가 분석하고 업무 맥락을 이해할 수 있도록 구조화한다”며 “그 과정에서 회사의 지식 간 연관 관계를 찾아 온톨로지를 만들고, 이후 AI 에이전트는 이를 기반으로 업무를 수행하게 된다”고 말했다.

관계자에 따르면, 비서의 사용자는 대화형 인터페이스에서 원하는 업무를 설명하고 관련 워크플로우를 구성할 수 있다.

업무 지식의 변경 사항을 반영하는 기능도 함께 탑재됐다. 기업의 정책이나 승인 절차가 달라지면 관련 지식을 업데이트할 수 있으며, 새로 입력된 정보와 기존 지식이 충돌할 경우 에이전트가 사용자에게 확인을 요청하는 방식도 가능하다.

그는 “변경된 내용을 반영하면 지식이 업데이트되고, 이를 계속 축적하면서 온톨로지를 더욱 촘촘하게 만들 수 있다”고 설명했다.

활용 분야로는 경영진 보고서 작성 자동화와 제조 현장의 노하우 활용 등이 있다. 경영 분석 분야에서는 기업별 보고서 양식과 필요한 데이터를 반영해 보고서 작성 과정을 자동화할 수 있다. 제조 현장에서는 숙련자의 경험에 의존하던 센서 분석 노하우와 문제 대응 지식을 구조화해 활용하는 방식을 제시했다.

이 관계자는 “제조 현장에서는 연차가 높은 숙련자에게 노하우가 집중돼 문제가 발생하면 해당 담당자를 찾아 해결하는 경우가 있다”며 “온톨로지를 구축할 때 이러한 암묵지를 끌어내고, 문제 상황에 맞는 대응 매뉴얼을 에이전트가 찾을 수 있도록 구성하면 24시간 모니터링이 가능한 구조를 만들 수 있다”고 말했다.