AI는 당신의 업무를모르고 있습니다.
업무 맥락이 없으면 AI는 일반 답변을 반복합니다.
Ontology Lens는 AI에게 당신 조직의 언어를 가르칩니다.
AI가 막히는 이유는 컨텍스트 부재입니다
결재 흐름을 모르는 챗봇
AI에게 결재 자동화를 맡겼지만, 조직의 결재 단계와 권한 체계를 모릅니다. 매번 문서를 수동으로 주입하고, 그래도 틀립니다.
결재 단계가 총 몇 단계인지, 누가 1차 승인자인지, 어떤 조건에서 위임되는지 — 이 정보가 구조화되어 있지 않습니다. 결과적으로 자동화 요청 3건 중 2건은 수동 개입이 필요합니다.
자동화 시도 성공률 36%
숫자는 있지만 의미가 없는 대시보드
KPI 수치는 보이지만 어떤 프로세스가 그 수치를 만드는지, 어떤 데이터가 흘러가는지 연결이 없습니다.
전환율이 2.3%에서 1.8%로 떨어졌습니다. 어떤 프로세스가 이 수치에 영향을 주는지 연결이 없습니다. 매주 같은 질문이 반복됩니다.
원인 추적 평균 3.5시간/건
신규 AI 에이전트가 아무것도 모르는 이유
새 AI 도구를 도입할 때마다 조직 구조를 처음부터 설명해야 합니다. 구조화된 온톨로지가 없기 때문입니다.
새 AI 도구를 도입할 때마다 조직 구조를 처음부터 설명합니다. 이 온보딩 비용이 도구 라이선스 비용보다 큽니다.
AI 도입당 온보딩 평균 3주
당신의 조직은 AI에게 읽힐 준비가 되어 있습니까?
분절된 업무 구조
연결된 온톨로지
연결이 시작되면, AI가 읽기 시작합니다
Live Demo
전체 그래프를 탐색하세요
드래그, 핀치, 스크롤로 자유롭게 이동합니다.
노드를 클릭하면 연결이 부각됩니다
직접 연결된 이웃 노드와 엣지가 강조됩니다.
줌 아웃하면 클러스터가 보입니다
도메인별 색상 군집이 구조를 드러냅니다.
노드 유형
Live Demo
전체 그래프를 탐색하세요
드래그, 핀치, 스크롤로 자유롭게 이동합니다.
노드를 클릭하면 연결이 부각됩니다
직접 연결된 이웃 노드와 엣지가 강조됩니다.
줌 아웃하면 클러스터가 보입니다
도메인별 색상 군집이 구조를 드러냅니다.
3단계로 AI가 읽을 수 있는 조직이 됩니다
노드 정의
직접 입력, CSV 임포트, 또는 기존 시스템에서 자동 감지. 첫 노드 등록은 5분이면 충분합니다.
엣지 연결
'구매요청은 주문DB를 읽는다', '결재승인은 처리시간 KPI에 영향을 준다' — 방향과 의미가 있는 관계를 정의합니다.
온톨로지 출력
REST API와 GraphQL 엔드포인트로 즉시 제공됩니다. AI 에이전트가 이 엔드포인트를 컨텍스트 소스로 구독합니다.
<FlowGraph
nodes={ontology.nodes}
edges={ontology.edges}
layout="force"
>
<Controls />
<Filters />
<DetailBar />
</FlowGraph>어디에 적용할 수 있나요
3개 산업 · 실제 패턴여신 프로세스 → AI 심사 보조
여신 승인 프로세스, 고객 데이터, 심사 UI, 승인율 KPI를 연결하면 AI가 심사 컨텍스트를 자동으로 파악합니다. 온톨로지 구성 후 평균 처리시간 4.2일 → 1.8일.
온톨로지 없이: 매번 문서 첨부 → 있을 때: AI가 구조 직접 참조
품질관리 플로우 → AI 불량 예측
검사 프로세스, 센서 데이터, 모니터링 UI, 불량률 KPI가 연결되면 AI가 품질 이상을 사전 감지합니다. 온톨로지 연결 후 오탐률 67% 감소.
온톨로지 없이: 사후 분석만 가능 → 있을 때: 실시간 예측
마이크로서비스 의존관계 → AI 장애 분석
서비스 의존관계, 로그 데이터, 대시보드, 가용성 KPI가 연결되면 AI가 장애 원인을 자동 추적합니다. 의존 그래프 역추적으로 근인 서비스를 3분 안에 특정.
온톨로지 없이: 수동 추적 → 있을 때: 자동 근인 분석
의료, 유통, 공공 등 어떤 도메인에도 동일한 패턴이 적용됩니다.