단절된 맥락 위에 에이전트를 바로 구축하고 있습니다. 이는 가공하지 않은 CSV 파일 위에 대시보드를 만드는 것과 같습니다.
팀마다 ‘매출’, ‘마진’, ‘수요’를 다르게 정의합니다. 에이전트는 이 불일치를 그대로 물려받고 증폭시킵니다.
중요한 의사결정 규칙이 사람들의 머릿속에만 있습니다. 담당자가 떠나면 조직의 지식도 함께 사라집니다.
데이터 웨어하우스는 사실을 저장합니다. 하지만 실제 운영을 움직이는 논리 는 구조화되어 있지 않습니다.
데이터를 넘어, 비즈니스에 대한 이해를 구조화하고, 조회하고, 실행할 수 있게 만듭니다.
‘모든 지식이 사람 머릿속에 있는’ 상태에서 최고의 실무자처럼 판단하는 AI 에이전트까지, 세 단계면 됩니다.
MORRIE가 분야 전문가, 공급망 관리자, 가격 분석가, 영업 책임자와 대화하여 일상적인 의사결정에 사용하는 규칙, 임계값, 예외 상황을 추출합니다.
블루프린트를 통합 지식 그래프로 구조화합니다. 모든 업무 기능에 걸쳐 온톨로지(개념의 의미), 지표(측정 방식), 의사결정(실행 방식)을 연결합니다.
AI 에이전트는 추측하지 않습니다. 최고의 실무자와 같은 의사결정 경로를 따라갑니다. 그래프를 탐색하고 적절한 규칙을 가져와 자율적으로 실행하며, 모든 과정을 추적할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스에 대화 계층을 덧붙입니다. 데이터에 AI를 추가하지만, 온톨로지도 의사결정 노드도 없습니다.
지능을 위해 설계한 인프라입니다. 온톨로지, 지표, 의사결정을 탐색 가능한 핵심 노드로 구성합니다.
AI 에이전트가 제대로 작동하려면 먼저 Intelligence Warehouse가 필요합니다. 그 기반 없이 에이전트를 만드는 것은 가공하지 않은 CSV 파일 위에 대시보드를 만드는 것과 같습니다.