[지디넷코리아]"인공지능(AI)이 실제 업무를 처리하려면 먼저 필요한 정보를 정확하게 이해해야 합니다. 우리가 기업 여러 시스템에 흩어진 정보를 연결하는 '통합 컨텍스트 계층(Unified Context Layer)' 구축에 힘쓰는 이유입니다."벨챠미 샨카르링암 줌 제품·엔지니어링 부문 사장은 최근 미국에서 열린 한국 기자단 인터뷰에서 AI 사업의 핵심 기술 과제를 이같이 밝혔다. AI가 회의 내용을 요약하거나 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하려면 기업 내부 정보를 정확하게 파악하는 기술이 우선돼야 한다는 설명이다.샨카르링암 사장은 AI가 업무를 처리하는 과정에서 중요한 것은 모델 성능뿐 아니라 참고하는 정보의 정확성이라고 강조했다. 아무리 성능이 뛰어난 AI 모델이라도 기업 업무 상황을 제대로 이해하지 못하면 잘못된 결과를 내놓을 수 있다는 판단에서다.그는 "통합 컨텍스트 계층은 AI가 판단을 내리는 핵심 기반"이라며 "이 계층이 정확하지 않다면 업무를 완료하는 다음 단계로 넘어가선 안 된다"고 강조했다. 현재 줌이 구축하는 통합 컨텍스트 계층은 회의와 전화, 채팅에서 발생하는 대화 내용을 기업 문서와 업무 시스템의 정보에 연결하는 기술이다. AI가 여러 곳에 흩어진 정보를 함께 활용해 업무 상황을 파악하도록 지원하는 식으로 작동한다. 예를 들어 영업 담당자가 고객과의 회의에서 계약 조건을 변경하면 AI는 회의 내용과 기존 계약서, 고객관리 시스템의 정보를 함께 분석한다. 이를 바탕으로 변경 사항을 정리하고 관련 문서를 작성할 수 있다.기존에는 직원이 회의록과 계약서, 고객 정보를 각각 확인해야 했다. 줌은 통합 컨텍스트 레이어를 통해 이런 과정을 줄이고 AI가 필요한 정보를 찾아 후속 업무까지 처리하도록 지원할 방침이다.샨카르링암 사장은 기업의 중요한 정보가 문서에만 존재하지 않는다는 점에 주목했다. 주요 의사결정이 회의나 전화에서 이뤄지더라도 해당 내용이 문서에 모두 반영되는 것은 아니라는 설명이다.그는 "대부분의 중요한 결정과 논의는 대화에서 이뤄진다"며 "문서는 정보의 한 가지 출처지만 의사결정에 필요한 핵심 정보는 대화에 있다"고 강조했다.그러면서 "우리는 회의 서비스로 시작했지만 이후 전화와 컨택센터, 매출 관리 제품 등으로 사업을 확대했다"며 "이제는 여러 서비스에서 발생한 정보를 활용해 이용자가 실제 업무를 완료하도록 지원하는 플랫폼을 지향하고 있다"고 설명했다.샨카르링암 사장은 AI가 기업 정보를 활용하는 범위가 넓어지면서 데이터 정확성과 보안도 중요한 과제로 떠오르고 있다고 봤다. 서로 다른 시스템에 저장된 정보가 일치하지 않거나 오래된 자료가 남아 있다면 AI가 잘못된 내용을 참고할 수 있어서다.줌은 기업이 AI 기능을 도입할 때 정보 접근 권한과 사용 범위를 관리할 수 있도록 보안 기능도 강화하고 있다. 기업은 정보 민감도에 따라 접근 범위를 설정하고, AI 에이전트의 활동을 중앙에서 관리할 수 있다.샨카르링암 사장은 AI 기술이 발전할수록 모델 성능뿐 아니라 실제 서비스 품질을 평가하는 일도 중요해지고 있다고 설명했다. 특히 회의 요약처럼 정답이 명확하지 않은 작업은 새로운 AI 모델이 이전보다 더 좋은 결과를 제공하는지 판단하기 어렵다는 설명이다.그는 "새로운 AI 모델이나 기능을 출시할 때마다 기존보다 실제로 나아졌는지 확인해야 한다"며 "다양한 조건에서 결과를 비교해 성능이 저하되지 않도록 평가 체계를 개선하고 있다"고 밝혔다.줌은 이러한 정보 통합과 품질 검증을 기반으로 AI가 실제 업무를 수행하는 범위를 확대할 계획이다. 개발자가 줌의 AI 기능을 다른 서비스에 연결할 수 있도록 API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 외부 연동 방식도 지원하고 있다.샨카르링암 사장은 "AI를 활용하는 방식은 고객마다 다르기 때문에 줌 내부뿐 아니라 외부 환경에서도 서비스를 사용할 수 있도록 지원하고 있다"며 "정확한 업무 맥락을 기반으로 대화에서 실제 업무 완료까지 연결하는 것이 목표"라고 강조했다.
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