[KCSF 2026 개막] 최재웅 KT 상무 "AI 격차 데이터에서 발생…온톨로지로 실행형 AI 구현"

"에이전트 1000개 있어도 못 믿으면 필요 없어"…AI 신뢰성 강조 "LLM은 질문 해석하고 온톨로지가 답 확정"…판단 근거·재현성 확보 "완벽한 데이터 기다리지 말라"…현업 질문 30개부터 구축 [아이뉴스24 서효빈 기자] "격차는 모델이 아니라 AI가 쓸 수 있는 데이터 때문에 발생한다. 데이터 신뢰도를 높이려면 온톨로지로 실행형 AI를 구현해야 한다."최재웅 KT AX사업부문 AX Engineering본부 AX엔지니어링담당(상무)은 29일 서울 영등포구 FKI타워 그랜드볼룸에서 열린 '대한민국 클라우드/SaaS 포럼 2026(KCSF 2026)'에서 'AI Ready Data 사업 및 전략'을 주제로 강연하며 이같이 말했다.클라우드 기술과 소프트웨어 산업의 변화 흐름을 조망하는 '대한민국 클라우드/SaaS 포럼 2026'이 29일 서울 영등포구 여의도 FKI타워에서 열렸다. 최재웅 KT AX사업부문 AX Engineering본부 AX엔지니어링담당(상무)이 'AI Ready Data 사업 및 전략'을 주제로 강연하고 있다. [사진=정소희 기자]"에이전트 1000개 있어도 못 믿으면 필요 없어"…AI 신뢰성 강조최 상무는 기업 현장에서 AI 에이전트를 도입할 때 가장 큰 문제로 답변의 신뢰성을 꼽았다. 생성형 AI가 그럴듯한 답을 내놓더라도 어떤 자료를 근거로 했는지 또는 어떤 방식으로 계산했는지를 설명하기 어렵다는 것이다. 그는 "에이전트가 100개 1000개 있어도 믿을 수 없다면 필요 없다"며 "그 답을 믿을 수 있는가가 가장 큰 포인트"라고 말했다.같은 질문에도 답이 달라질 수 있다는 점은 금융 심사나 정산·보상처럼 숫자와 책임이 걸린 업무에서 특히 문제가 될 수 있다고 봤다. 최 상무는 "근거를 믿을 수 없다면 판단을 업무 시스템에 바로 반영할 수 없다"고 밝혔다.AI 신뢰성의 격차는 모델 자체보다 AI가 활용할 수 있는 데이터와 현업 노하우에서 발생한다고 진단했다. 그는 "실제 업무에서 사용하려면 데이터와 노하우가 중요하다"며 "어떤 데이터와 노하우를 갖고 있느냐가 가장 중요하다"고 설명했다."LLM은 질문 해석하고 온톨로지가 답 확정"…판단 근거·재현성 확보KT가 해법으로 제시한 것은 '온톨로지'다. 온톨로지는 데이터와 업무 개념 간 관계 그리고 판단 규칙을 구조화한 지식 체계다. 데이터베이스와 문서에 흩어진 정보를 연결해 업무상 개념과 관계 규칙을 함께 정리하는 방식이다.최 상무는 온톨로지를 ...