측정할 수 없는 것에 대한 디자인 철학 ‘AI와 인간의 상호작용’

• AI는 단순한 업무 도구를 넘어, 우리의 사고 과정에 깊숙이 관여하는 파트너가 되고 있습니다.
• 이에 ‘인간 요인’을 이해하고 관리하려는 근본적인 문제의식으로부터 인간의 집단 지성이 더 나은 방향으로 작동할 수 있도록 돕는 더 신뢰할 수 있고 학습 가능한 의사결정 솔루션을 만들어나갈 것입니다.

워플로지(Worflogy) 시맨틱 워크플로 개요
문제 해결 (전체론적 사고) {체계역학 프로세스 디자인;} 🗝️ 리스크 관리 (소통) {AI 솔루션 (시맨틱 워크플로 디자인);}
RiskMgt.Workflow = {ProblemSolving: {Communication: () => {
ProblemStructuring(); StakeholderIdentifying(); PersonaDefining();
AgendaGenerating(); Meeting_Minutes(); ProcessUpdating();
Execution_Monitoring(); Assessment(); Reporting(); Feedback();
}}};

걸어온 길, 그리고 현재와 미래

2007년 - 2010년 : 문제 인식과 연구

• 리스크 관리의 핵심은 ‘측정’입니다. 하지만 우리는 재무, 운영 등 측정 가능한 리스크에 집중하는 동안, 조직의 성패에 큰 영향을 미치는 ‘인간 요인(Human Factor)‘이라는 변수를 간과해 왔습니다.
• 저희의 연구는 이 ‘측정하기 어려운 변수’를 어떻게 다룰 것인가에 대한 탐구에서 시작되었습니다. 연구를 통해 발견한 사실은 명확했습니다. 미래의 가시적 변화를 암시하는 ‘약한 신호(Weak Signal)‘는 논리적 타당성보다 제안자의 사회적 영향력에 의해 수용 여부가 결정되는 경향이 있었습니다. 이는 조직의 의사결정 시스템이 합리성보다는 인간의 인지 편향(Cognitive Bias)이라는 한계의 영향을 받고 있음을 시사했습니다.
• 문제의 본질은 단순히 ‘의사결정의 과정의 비효율성’이 아니었습니다. 그것은 ‘인간의 판단 과정에 내재된 불확실성‘이었습니다.

2014년 - 2017년 : 문제 해결을 위한 기술적 접근

• 이 문제를 해결하기 위해서는 인간의 언어, 즉 ‘생각의 흐름’을 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조로 번역하는 새로운 방법론이 필요했습니다. 저희는 수많은 아이디어(관점)들이 어떻게 서로 연결되고 충돌하며 결론으로 수렴하는지에 주목했습니다. 핵심은 개별 아이디어가 아니라, 아이디어와 아이디어를 잇는 ‘관계의 맥락(Context)‘이었습니다.
• 이 아이디어를 기술적으로 구현한 것이 바로 ‘관점 데이터 간의 링크를 이용한 마인드 마이닝 분석 방법‘입니다. 이는 단순히 키워드를 추출하는 것을 넘어, ‘[관점 A]는 [이유 B] 때문에 [관점 C]와 연결된다’는 인간의 논리 구조 자체를 데이터로 포착하는 개념입니다. 이는 조직의 집단 지성이 작동하는 방식을 구조화된 ‘온톨로지(Ontology)‘로 구축하는 기술적 방법론입니다.
• 이 방법론의 가치를 증명하기 위해, 저희는 2017년 대한민국 특허를 등록(10-1791086)하고 PCT 국제 출원을 완료했습니다. 이는 워플로지가 입증된 핵심 기술 자산(IP) 위에서 사업을 전개하고 있음을 의미합니다.

2025년 - 현재 : 의도 구현을 위한 첫걸음

• 이제 저희는 이 기술적 청사진을 현실 세계에서 검증하고, 살아있는 데이터를 생성하기 위한 첫 번째 구현체를 만들고자 합니다. 그 시작이 바로 워플로지(Worflogy Inc.)의 ‘지능형 워크플로 솔루션‘입니다.
• 이 솔루션은 단순한 회의록 작성기가 아닙니다. 이것은 ‘구조화된 맥락 정보’를 생성하기 위한 데이터 기반 시스템으로 설계될 것입니다.

• 온톨로지 생산: 저희는 참여자들의 대화와 연결 행위가 실시간으로 ‘생각의 지도’가 되는 시스템을 구현할 것입니다. 이를 통해 논의가 곁길로 새는 것을 막고, 참여자들이 전체 대화의 맥락을 한눈에 파악하게 할 것입니다.
• 편향 제어(공유): 목소리 큰 사람의 의견이 아닌, 가장 논리적인 의견이 힘을 얻는 합리적 의사결정 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.
• ‘약한 신호’의 자산화: 다수결에 의해 채택되지 않은 소수의견들을 버리지 않고 ‘위크 시그널’로 저장하고 추적하는 기능을 구현할 것입니다. 오늘의 소수의견이 내일의 중요한 기회나 리스크가 될 수 있다는 가능성을 관리하기 위함입니다.

• 나아가, 이 시스템에서 축적될 ‘누가, 어떤 논리로, 어떻게 기여했는가’에 대한 객관적인 데이터는 향후 공정한 성과 평가를 위한 차세대 HR 시스템의 근간이 될 수 있을 것입니다.

미래 : 비전과 역량

• 워플로지가 이 솔루션을 통해 지향하는 바는 명확합니다. 바로 “인간의 집단 지성이 어떻게 작동하는가”에 대한 깊이 있는 데이터를 확보하는 것입니다.
• 현재의 거대 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트를 학습하지만 ‘맥락’을 이해하지 못해 환각(Hallucination)이라는 오류를 일으키기도 합니다. 워플로지가 생성할 온톨로지 데이터는 LLM에게 ‘사실의 기준점(Factual Benchmark)‘을 제공하여, 맥락에 기반한 추론을 가능하게 하는 중요한 보완재가 될 수 있습니다.
• 그리고 바로 이 지점에서, ‘약한 신호’와 ‘리스크 관리’에 대한 워플로지만의 오랜 경험과 깊이 있는 전문성이 핵심적인 역할을 합니다. 단순히 데이터를 모으는 것을 넘어, 그 데이터 안에 숨겨진 편향을 해석하고, 미래를 암시하는 ‘약한 신호’를 식별하여 가치 있는 인사이트로 만드는 것은 기술만으로는 불가능합니다. 이는 워플로지만의 독보적인 차별점이자 시장에 제공할 수 있는 핵심 가치입니다.
• 워플로지는 AI에게 정보를 제공하는 것을 넘어, 인간의 ‘사고와 합의 과정’이라는 ‘메타 데이터(Meta-Data)‘를 제공하고자 합니다. 그리고 이 데이터를 통해, 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 생태계에 기여하는 것이 워플로지의 비전입니다.