실패 없는 기업용 AI 에이전트 구축 전략:TRINITY를 중심으로
[AI 도입 성공 방법 핵심 요약]
많은 기업이 AI 도입(AX)을 시도하지만, '사람이 못하는 일'을 시키려다 실패합니다.
진정한 AX의 성공은 업무 시간 단축에 있으며 , 이를 위해서는 기업 내부 데이터(DB)와 업무 시나리오(온톨로지)를 AI에게 정확히 가르쳐야 합니다.
비아이매트릭스의 TRINITY는 BI와 AI를 결합해 복잡한 SQL 생성 없이도 현업 담당자가 직접 일을 시키는 '실행형 AI 에이전트' 환경을 제공합니다.
[세미나 리포트]해당 아티클은 2026년 3월, 비아이매트릭스 정기세미나 2026: Beyond Agentic AI 세미나 중, 비아이매트릭스 전규화 상무의 세션 내용을 기반으로 작성되었습니다.
DX시대, 왜 담당자는 여전히 바쁠까?
디지털 전환(DX)으로 방대한 DB와 업무 시스템을 구축했음에도 불구하고, 실무자들은 여전히 엑셀과 사투를 벌이며 수작업에 의존하고 있습니다. 왜 그럴까요?
시스템의 한계: 현재 시스템은 데이터를 보여주는 역할만 할 뿐, 이를 분석하고 판단하여 보고서를 만드는 핵심 과정은 여전히 사람의 몫이기 때문입니다.
AX의 본질: 진정한 AX의 성공은 사람이 못하는 복잡하고 어려운 일을 시키는 것이 아니라, 사람이 하던 일을 더 빠르고 정확하게 자동화하여 업무 시간을 단축하는 데 있습니다.
AX 성공의 열쇠: AI에게 가르쳐야 할 요소
단순 챗봇을 넘어 '업무를 대신하는 에이전트'를 만들려면 다음 요소들이 필요합니다.
데이터베이스 지식: 테이블 구조, 컬럼 정보, 조인(Join) 관계 등 데이터베이스의 기술적 사양을 AI가 이해할 수 있도록 정의해야 합니다.
업무 시나리오: 데이터로 업무를 하는 방법과 절차, 즉, 데이터를 분석하는 논리와 맥락(예: 계획 대비 실적 분석 시나리오)을 가르쳐야 합니다.
실행 도구 및 보안: 분석 결과에 따라 ERP 연동이나 알람 발송 등 실제 액션을 수행해야 하며, 데이터 유출 방지를 위해 온프레미스(On-Premise) 환경 구축이 필요합니다.
TRINITY: 실행형 AI 에이전트를 위한 최적의 플랫폼
비아이매트릭스의 TRINITY는 21년간 쌓아온 로우코드 기술력과 AI를 결합하여 할루시네이션(환각) 없는 업무 환경을 제공합니다.
i-META-로우코드 기반의 데이터 연동
드래그 앤 드롭만으로 쿼리를 생성하고 데이터를 추출합니다. 이를 위해 AI전문가는 필요 없습니다. DB 운영자가 데이터 구조를 알고 있는 상태에서 모델링해주고 사용자는 분석 항목만 선택하면 됩니다.
Ontology Designer-온톨로지 자동 생성
i-META가 추출한 데이터를 가지고 실제로 업무를 하는 방법을 알려주는 단계입니다.
Ontology Designer의 ‘AI Helper’라는 버튼을 이용해 전문가 없이도 업무 시나리오 텍스트나 규정집을 넣으면 AI가 스스로 ‘클래스’, ‘인스턴스’를 구성하여 온톨로지를 생성합니다. ‘AI Helper’가 제공하는 검증 도구를 통해 생선된 코드의 정확성까지 확보할 수 있습니다.
TRINIT Designer-AI에이전트 제작
지식 정보와 분석 도구(DB, URL, ERP 등)를 플로우 형태로 연결하여 목적에 맞는 에이전트를 완성합니다.
BI 솔루션 연계로 '챗봇의 한계'를 넘다
AI에이전트가 개발되었어도 텍스트 위주의 답변(마크다운 출력방식)은 대용량 데이터의 다양한 분석에 한계가 있습니다. 비아이매트릭스는 기존 BI 솔루션을 연계하여 차별화된 결과를 제공합니다.
분석 화면 생성: AI가 질문을 이해하고 피벗, 필터링, 소팅 기능이 포함된 최적의 BI 분석 화면을 즉시 생성합니다.
리포트 호출: 무리하게 보고서를 새로 생성하기보다, 이미 검증된 보고서 템플릿에 실시간 데이터를 채워 호출함으로써 정확도와 효율성을 모두 잡습니다.
작게 시작하여 통합 에이전트로 확장하라
많은 기업이 AI 에이전트를 도입할 때, 처음부터 모든 것을 잘하는 거대한 AI를 만들려 하면 실패하기 쉽습니다. 진정한 AX의 성공 포인트는 '가장 빈번하고 현업이 어려워하는 일'부터 시작하는 것입니다.
단계적 확장: 처음부터 모든 것을 해결하려 하기보다 매출, 원가, 인사 등 도메인별 에이전트를 먼저 구축하고, 나중에 이들을 오케스트레이션 에이전트로 통합하는 것이 훨씬 전략적입니다.
기존 자산 활용: 무에서 유를 창조하려 하기보다, 이미 기업이 보유한 데이터베이스와 BI 시스템을 어떻게 AI와 연계할지 고민해야 합니다. TRINITY는 기존 업무 시스템 및 분석 보고서와 유연하게 호환되어 학습률과 정답률을 동시에 높여줍니다.
결국 AI 에이전트 도입의 본질은 시스템 구축 및 운영 비용의 획기적인 절감과 실질적인 업무 시간 단축에 있습니다. 가장 익숙한 데이터 분석 업무부터 AI를 적용해 보십시오. 그것이 기업의 성장을 견인하고 지속 가능한 AI 생태계를 만드는 가장 확실한 길입니다.
“반나절 걸리던 분석 업무를 3~5분 만에 끝내는 경험, 이것이 바로 비아이매트릭스가 실현하는 AX의 시작입니다.”
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