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오라클 "AI 개발보다 신뢰성 검증이 더 어렵다...체계적 관리 필수"
생성형 AI 도입 기업들이 겪는 실무적 어려움. 결과물 검증과 피드백 루프 구축의 중요성 시사.
요약
오라클의 후안 로이자 DB 기술 부문 총괄 부사장은 지난 26일 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026'에서 AI 도입의 핵심 과제가 시스템 구축을 넘어 결과물의 신뢰성 검증으로 전환됐다고 밝혔다. AI가 생성한 결과의 정확성을 확보하기 위해서는 단순히 개별 오류를 수정하는 단계를 넘어, 기업 내부의 비즈니스 지식과 데이터 구조를 이해하도록 지속적으로 학습시키고 원천 단계를 수정해야 한다. 특히 동일한 용어라도 부서마다 다르게 해석될 수 있는 조직 맥락을 반영해 AI의 지식 기반을 사용자 역할에 맞춰 정교하게 구성하는 작업이 필수적이다. 향후 기업 현장에서는 과거의 SQL 성능 조정 전문가처럼 AI가 올바른 답변을 내놓도록 업무 지식을 관리하고 전체적인 방향을 제시할 수 있는 역량을 갖춘 전문 인력의 가치가 더욱 높아질 전망이다.
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원문 제목 AI 개발보다 어려운 건 신뢰 확보…오라클 "검증이 관건"
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