Scale AI의 Dialect: 엔터프라이즈 AI를 위한 AI 네이티브 데이터 레이어 구축

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핵심 요약

대부분의 기업용 AI 배포가 실패하는 이유는 AI 에이전트가 인간 중심의 파편화된 시스템에서 맥락을 제대로 파악하지 못하기 때문입니다. Scale AI는 이를 해결하기 위해 기업의 내부 논리와 의사결정 방식을 학습하는 지능형 레이어인 'Dialect'를 제안합니다. 그 첫 번째 단계인 'AI 네이티브 데이터 레이어'는 흩어진 데이터 소스를 통합할 뿐만 아니라, 의미론적 관계와 구조를 보존하여 에이전트가 조직 전체를 하나의 일관된 환경으로 인식하게 합니다. 특히 제약 및 의료 분야의 복잡한 멀티모달 데이터를 구조화된 자산으로 변환함으로써, 단순한 문서 조회를 넘어선 고차원적 추론을 가능케 합니다. 결과적으로 SGP(Scale GenAI Platform)를 통해 거버넌스와 추적 가능성이 확보된 안정적인 AI 데이터 기반을 구축할 수 있습니다.

의미 / 영향

기업이 AI 에이전트를 성공적으로 도입하기 위해서는 단순한 LLM 성능보다 조직의 고유한 데이터 맥락을 AI가 이해할 수 있는 형태로 재구조화하는 인프라 투자가 우선되어야 함을 시사합니다.

빠른 이해

요약 브리프

Scale AI는 기업 내 파편화된 데이터를 AI가 이해할 수 있는 'AI 네이티브 데이터 레이어'로 통합하는 Dialect 프레임워크를 발표했습니다. 이를 통해 에이전트는 단순 검색을 넘어 조직의 의사결정 논리를 학습하며, SGP 플랫폼을 통해 데이터 거버넌스와 재사용성을 확보할 수 있습니다.

새로운 점

단순한 RAG(검색 증강 생성)를 넘어 기업의 내부 논리와 의미론적 관계를 보존하는 '세만틱 레이어' 중심의 에이전트 환경 구축을 강조합니다.

핵심 메커니즘

데이터 소스(커넥터) → 세만틱/메타데이터 강화(Intelligence Layer) → 에이전트 친화적 표현(Dex) → 일관된 추론 및 의사결정 수행

섹션별 상세

엔터프라이즈 AI의 병목: 파편화된 데이터와 맥락의 부재

AI 시스템은 답변을 생성할 수 있지만, 각 조직 고유의 판단 기준과 의사결정 논리는 결여되어 있습니다. 현재의 기업 시스템은 인간의 사용을 목적으로 설계되었기에 데이터가 여러 형식과 시스템에 파편화되어 있으며, AI 에이전트는 이를 단편적으로 재구성해야 하는 어려움을 겪습니다. 이러한 환경에서 에이전트는 일관된 시각을 갖지 못해 신뢰성이 떨어지고 배포 단계에서 정체됩니다. 따라서 에이전트가 조직을 이해하고 운영할 수 있는 일관된 환경을 조성하는 것이 AI 도입의 선결 과제입니다.

AI 네이티브 데이터 레이어의 역할과 구조

AI 네이티브 데이터 레이어는 단순한 데이터 통합을 넘어 의미(Meaning)를 보존하는 데 집중합니다. 이는 공유된 정의, 엔티티 간의 관계, 제약 조건 및 맥락을 캡처하는 세만틱 레이어(Semantic Layer)를 통해 구현됩니다. 이를 통해 에이전트는 각 소스를 개별적으로 해석하는 대신 조직 전체의 구조와 계층, 추적 가능성을 유지하며 추론할 수 있습니다. 결과적으로 취약한 검색 및 수동 파이프라인에 의존하던 워크플로가 안정적인 환경으로 전환되어 인프라 유지보수 비용을 절감하고 역량 구축에 집중할 수 있게 합니다.

제약 및 의료 산업에서의 실전 적용 사례

제약 산업은 연구 데이터, 임상 보고서, 운영 로그 등 방대한 멀티모달 데이터가 산재해 있어 AI 적용의 시험대와 같습니다. Scale AI는 데이터 패브릭 레이어를 통해 구조화/비구조화 소스를 연결하고, 지능형 레이어를 통해 의학적 온톨로지와 메타데이터를 결합하여 용어를 표준화합니다. 실제 의료 현장에서는 'RecordTime' 애플리케이션을 통해 복잡한 환자 기록 PDF에서 임상 정보를 자동 추출하여 의료진의 행정 부담을 줄였습니다. 이 과정에서 단순한 문서 파싱이 아닌, 워크플로에 적합한 신뢰할 수 있는 데이터로 변환하는 것이 핵심입니다.

SGP를 통한 AI 네이티브 데이터 평면 구현

Scale GenAI Platform(SGP)은 AI 네이티브 데이터 평면을 구축하기 위한 핵심 구성 요소를 제공합니다. 여기에는 데이터 커넥터, 멀티링구얼 OCR, ETL 도구, 그리고 데이터 상호작용 레이어인 Dex가 포함됩니다. SGP는 기업 AI 데이터를 거버넌스, 모니터링, 버전 관리가 가능한 진화하는 시스템으로 취급하여 일회성 파이프라인 재구축을 방지합니다. 모든 소스가 동일한 세만틱 레이어로 연결되므로 새로운 에이전트를 배포할 때마다 처음부터 시작할 필요 없이 축적된 맥락을 재사용할 수 있는 선순환 구조를 만듭니다.

실무 Takeaway

단순한 데이터 통합(Aggregation)보다 데이터 간의 관계와 의미를 보존하는 세만틱 레이어 구축이 AI 에이전트의 추론 정확도 향상에 필수적이다.
PDF나 스캔 이미지 같은 멀티모달 데이터를 단순 텍스트로 평탄화하지 말고, 구조와 계층을 유지한 채 기계가 읽을 수 있는(Machine-readable) 자산으로 변환해야 한다.
SGP의 데이터 평면 관리 기능을 활용하여 AI 파이프라인을 일회성이 아닌 버전 관리와 거버넌스가 가능한 지속 가능한 시스템으로 운영해야 한다.

언급된 리소스

문서Scale GenAI Platform (SGP)

문서원문 링크