Q1. Google Cloud Next 2026에서 가장 강조된 핵심 키워드는 무엇인가요?
‘AI 에이전트의 실제 운영(Production)’입니다. 단순히 모델의 성능을 자랑하는 단계를 넘어, 기업 환경에서 AI 에이전트를 어떻게 기획, 배포, 관리하고 보안을 유지할 것인지에 대한 통합 시스템 구축을 강조했습니다.

Q2. 새로 공개된 ‘Gemini Enterprise Agent Platform’은 무엇이 다른가요?
AI 에이전트의 생애 주기 전반을 관리하는 통합 플랫폼입니다. 코딩 지식 없이도 에이전트를 생성할 수 있으며, 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 협업하고 외부 서비스 및 타사 AI 모델(Claude 등)과도 연동되는 개방성이 특징입니다.

Q3. 구글이 발표한 8세대 TPU(v8)의 듀얼 칩 전략은 무엇인가요?
학습용 ‘TPU 8t’와 추론용 ‘TPU 8i’로 이원화했습니다. 특히 추론용 8i는 에이전트 운영 시 발생하는 막대한 연산 비용을 줄이기 위해 달러당 성능을 80% 향상시켜 경제성을 확보했습니다.

Q4. ‘Agentic Data Cloud’가 기업 데이터 관리에 주는 이점은 무엇인가요?
데이터의 물리적 저장보다 ‘비즈니스 맥락 이해’에 집중합니다. 비정형 데이터에서도 자동으로 의미를 추출하여 AI 에이전트가 수천 개의 문서를 읽지 않고도 필요한 정보만 즉시 찾아 활용할 수 있게 합니다.

Q5. AI 에이전트 도입 시 기업이 가장 먼저 고려해야 할 보안 사항은?
보안을 도입 후순위가 아닌 ‘기본 설계(Default)’로 잡아야 합니다. AI가 스스로 코드를 분석해 취약점을 찾는 자동 보안 체계를 갖추고, 멀티 클라우드 환경에서도 일관된 권한 관리와 거버넌스가 작동하도록 구조화하는 것이 필수적입니다.

Q1. 데이터 정제만 잘하면 AI 정확도가 올라가는 것 아닌가요?
단순 데이터 정제(Cleaning)는 데이터의 오류를 바로잡는 과정일 뿐입니다. 하지만 AI가 복잡한 비즈니스 질문에 답변하려면 데이터 간의 맥락과 관계를 알아야 합니다. 온톨로지는 정제된 데이터들을 서로 연결하여 AI가 사람처럼 ‘추론’할 수 있는 지식 체계를 만들어주는 역할을 합니다.

Q2. 온톨로지와 기존 데이터베이스(DB)의 차이점은 무엇인가요?
기존 DB가 데이터를 행과 열에 맞춰 ‘저장’하는 데 집중한다면, 온톨로지는 데이터가 가진 ‘의미’와 ‘관계’에 집중합니다. 예를 들어, DB는 ‘A’와 ‘B’를 별개로 저장하지만, 온톨로지는 “A는 B의 담당자이며, B는 현재 재고 부족 상태”라는 비즈니스 로직을 AI에게 가르쳐 줍니다.

Q3. 우리 회사는 데이터가 너무 많은데, 온톨로지를 언제 다 구축하죠?
처음부터 모든 데이터를 온톨로지화할 필요는 없습니다. 가장 비즈니스 가치가 높은 핵심 도메인이나 KPI 지표부터 작게 시작(Small Start)하는 것이 중요합니다. 특정 업무 범위에서 먼저 성과를 확인한 뒤, 점진적으로 범위를 확장하는 전략이 가장 효율적입니다.

Q4. 온톨로지 구축은 IT 부서만 참여하면 되나요?
아닙니다. 온톨로지는 우리 회사의 비즈니스 규칙을 정의하는 작업이므로, 실제 현업 부서의 참여가 필수적입니다. 부서마다 다르게 쓰는 용어를 통일하고, 실제 업무가 어떻게 연결되는지 현업 전문가의 지식이 반영되어야 실효성 있는 AI 지식 모델이 완성됩니다.

Q5. 온톨로지를 도입하면 실제 정확도가 얼마나 개선되나요?
사례에 따라 다르지만, 의료 분야에서는 표준 온톨로지 적용 후 AI 진단 정확도가 3%에서 98%로 급증한 사례가 있습니다. 또한, 아마존은 추천 정확도를 60% 향상시켰으며, 많은 기업들이 할루시네이션(환각 현상)을 최대 90%까지 줄이는 성과를 거두고 있습니다.