AI의 1조 달러 기회: 컨텍스트 그래프
다음은 AI’s trillion-dollar opportunity: Context graphs의 내용을 한국어로 번역한 것입니다. 각 주요 섹션마다 독자의 이해를 돕기 위해 [💡 핵심 요약 및 해설]을 추가했습니다.
기업용 소프트웨어의 지난 세대는 '기록 시스템(Systems of Record)'이 됨으로써 1조 달러 규모의 생태계를 구축했습니다. 고객 관리는 세일즈포스(Salesforce), 인사 관리는 워크데이(Workday), 운영 관리는 SAP가 맡았습니다. 이들은 정본(canonical) 데이터를 소유하고, 워크플로우를 장악하며, 고객을 묶어두는(lock-in) 전략을 취했습니다.
지금의 논쟁은 이러한 시스템들이 'AI 에이전트(Agents)'로의 전환 속에서도 살아남을 수 있느냐 하는 것입니다. 자민 볼(Jamin Ball)의 최근 글 "기록 시스템이여 영원하라(Long Live Systems of Record)"는 큰 반향을 일으켰습니다. 그는 "에이전트가 모든 것을 대체할 것"이라는 주장에 반박하며, 에이전트가 기록 시스템을 대체하는 것이 아니라 훌륭한 시스템의 기준을 더 높여줄 것이라고 주장했습니다.
우리도 이에 동의합니다. 에이전트는 여러 시스템을 넘나들며(cross-system) 행동 지향적입니다. 업무의 사용자 경험(UX)은 기저의 데이터 계층과 분리되고 있습니다. 에이전트가 인터페이스가 되겠지만, 그 아래에는 여전히 무언가 정본(canonical) 역할을 하는 시스템이 있어야 합니다.
하지만 우리는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 자민 볼의 프레임은 에이전트에게 필요한 데이터가 이미 어딘가에 존재하며, 에이전트는 그저 더 나은 접근 권한, 거버넌스, 그리고 어떤 정의가 우선하는지에 대한 명확한 규칙만 있으면 된다고 가정합니다.
그것은 전체 그림의 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 실제로 기업을 운영하는 데 필요한, 하지만 지금은 누락된 계층입니다. 바로 **'의사결정의 흔적(Decision Traces)'**입니다. 이는 예외 사항, 무시(override) 결정, 선례(precedent), 그리고 여러 시스템에 걸친 맥락(context)을 의미하며, 현재는 슬랙(Slack) 스레드, 딜 데스크(Deal Desk) 회의, 에스컬레이션 통화, 그리고 사람들의 머릿속에만 존재합니다.