전규화 비아이매트릭스 상무

19일 개최된 '비아이매트릭스 정기 세미나 2026'에서 전규화 비아이매트릭스 상무가 AI 에이전트 '트리니티'를 소개하고 있다

"진정한 인공지능(AI) 성과는 눈에 보이는 비용 절감과 보이지 않는 체질 개선의 결합입니다. 담당자가 이미 하고 있는 일 말고, 사람이 못 하는 복잡한 일을 AI에게 시키려 들면 AX(AI 전환)는 실패합니다."

19일 개최된 '비아이매트릭스 정기 세미나 2026'에서 전규화 비아이매트릭스 상무는 기업 AI 도입의 실질적인 방향성을 제시하며 이같이 말했다. AI가 사람이 하지 못하는 영역을 창조하는 것이 아니라, 기존 업무를 더 빠르고 정확하게 돕는 '업무 시간의 단축'이 성공의 핵심이라고 설명했다.

전 상무는 기업 현장에서 AX가 겉도는 이유로 '현실과 동떨어진 목표 설정'을 꼽았다. 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM) 등 방대한 시스템이 갖춰져 있음에도, 정작 현업 담당자들은 실적 분석 보고서를 쓰기 위해 데이터를 일일이 뽑고 집계하는 '수작업'에 업무 시간을 허비하고 있다는 진단이다.

그는 "AI 신입사원은 대화를 잘하는 에이전트가 아니라 데이터를 기반으로 업무 성과를 만드는 에이전트여야 한다"며 "조회, 분석, 판단 준비를 에이전트가 대신할 때 기업의 생산성은 가장 크게 올라간다"고 강조했다.

비아이매트릭스가 선보인 AI 에이전트 '트리니티(TRINITY)'는 이러한 수작업 문제를 해결하는 데 중점을 뒀다. 로우코드(Low-code) 기반의 'AUD플랫폼' 위에서 구동되는 트리니티는 사용자가 복잡한 코딩이나 구조화 질의어(SQL)를 몰라도 자연어로 질문하면 즉각 데이터를 찾아 분석해낸다.

특히 기업 내부의 데이터 구조를 스스로 학습해 질문에 맞는 항목을 찾아내며, 보안이 중요한 기업 환경에 맞춰 온프레미스(On-premise·내부 구축형) 방식으로도 제공된다.

전 상무는 성공적인 에이전트 도입을 위한 선결 과제로 세 가지 핵심 요소를 꼽았다. 먼저 AI가 정확한 SQL을 생성하도록 데이터베이스 구조를 철저히 학습시켜야 하며, AI가 업무의 앞뒤 맥락을 파악해 사람처럼 일할 수 있도록 구체적인 업무 시나리오를 정의해 가르쳐야 한다는 것이다. 아울러 민감한 데이터에 안전하게 접근하면서도 실무에 즉각 적용할 수 있는 통제 가능한 운영 플랫폼의 필요성도 역설했다.

특히 이번 세미나에서는 단순 조회를 넘어선 '지식 그래프 기반의 분석' 기술이 눈길을 끌었다. 트리니티는 비즈니스 용어와 계산 공식 등을 학습해 '목표 대비 달성률이 저조한 원인'을 분석하고 이를 해결하기 위한 전략까지 제안한다. 사람이 반나절 이상 매달려야 했던 매출 차질 원인 분석 등을 단 몇 분 만에 완수할 수 있다.

전 상무는 "처음부터 모든 것을 다 하는 만능 AI를 꿈꾸기보다 마케팅이나 고객 분석 등 직원들이 매일 반복하는 일부터 단계적으로 에이전트를 구축해 통합하는 것이 AX의 승부처"라며 "결국 사람이 힘들어하고 시간이 많이 걸리는 일을 자동화해 조직의 체질을 바꾸는 것이 AX 성공의 본질"이라고 강연을 마무리했다.

김건우 기자 jai@mt.co.kr

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