인텔리션이 여는 차세대 소프트웨어: AI는 더 이상 호출형 도구가 아니다

인텔리션: 인간과 AI가 공동 모델에서 함께 작동하는 새로운 질서

AI의 진화 속도는 이를 설명할 언어를 앞지르고 있다. 개인의 사고를 뜻하는 ‘인지(cognition)’는 있지만, 인간과 기계 지능이 함께 지각·판단·창조·행동하는 과정을 가리키는 말은 드물다. 이 공동 지능 과정을 ‘인텔리션(intelition)’이라 부르자. 인텔리션은 단일 기능이 아니라, 인간과 AI가 동일한 기업 모델을 공유하며 상호 작동하는 차세대 소프트웨어의 조직 원리다. 기존 시스템이 사용자가 프롬프트로 모델을 호출하거나 ‘휴먼 인 더 루프’를 끼워 넣는 외부 호출형 구조였다면, 이제는 사람과 에이전트가 의사결정·로직·행동을 실시간으로 함께 빚는 지속적 공동 생산으로 넘어가고 있다.

동력 1: 통합 온톨로지 — 기업의 공동 세계관

팔란티어 CEO 알렉스 카프는 “시장의 가치는 칩과 우리가 온톨로지라 부르는 것에 돌아갈 것”이라며, 이는 “더 크고 중대한 변화의 시작”이라고 밝혔다. 여기서 온톨로지는 고객, 정책, 자산, 이벤트 같은 객체와 그 관계를 공유하는 모델이며, 객체를 잇는 행동과 보안 권한을 정의하는 ‘키네틱 레이어’까지 포함한다. SaaS 시대 동안 각 애플리케이션은 제각각의 객체·프로세스 모델을 만들어왔고, 수많은 레거시와 뒤엉켜 기업은 중복·누락·부실 데이터 속에서 이것들을 꿰매는 난제를 마주한다. 수많은 데이터 웨어하우스·데이터 레이크 프로젝트에도 단일 기업 온톨로지를 완성한 곳은 드물다.

그러나 에이전틱 AI에는 통합 온톨로지가 필수다. 온톨로지를 연결·연합하기 시작하면 새로운 소프트웨어 패러다임이 열린다. 에이전틱 AI는 단일 앱 내부를 넘어 공급사, 규제기관, 고객, 운영 전반을 가로질러 추론하고 행동할 수 있다. 목표는 “인공지능의 힘을 현실 세계의 객체와 관계에 단단히 묶는 것”이다.

동력 2: 월드 모델과 지속 학습

오늘의 모델은 방대한 문맥을 담을 수 있지만, 정보를 ‘보유’하는 것과 ‘배우는’ 것은 다르다. 지속 학습에는 매번 재학습으로 초기화하지 않고 이해를 축적하는 능력이 필요하다. 이를 위해 구글은 기존 LLM 아키텍처와 학습 데이터에 직접 뿌리내린 ‘Nested Learning’을 제안했다. 월드 모델의 난제를 단번에 풀었다고 하지는 않지만, 지속 학습이 층층이 녹아든 내구성 있는 메모리를 제공해 장기적으로는 재학습을 사실상 불필요하게 만들 재료가 될 수 있다.

메타의 수석 AI 과학자 야닉 르쿤은 2022년, 공동 임베딩과 월드 모델 기반 예측을 계층적으로 활용하는 H-JEPA를 제시하며 “LLM은 언어 조작에는 능하지만 사고는 못 한다”고 직설했다. 이후 그는 동료들과 함께 H-JEPA 이론을 V-JEPA와 I-JEPA 같은 공개 모델로 옮겨, 세계의 이미지·비디오 표현을 학습하는 실천으로 확장해왔다.

동력 3: 개인 인텔리션 인터페이스

세 번째 동력은 개인 인터페이스다. 이는 또 하나의 앱이 아니라, 사람들이 일과 삶의 다음 시대에 참여하는 주된 창구다. 채팅창이나 API 호출로 ‘들르는’ AI가 아니라, 맥락·선호·목표를 이해하고 연합된 경제 전반에서 대리 행동하는 항상 켜진 동반자다. 5월, 조니 아이브는 AI 디바이스 회사 ‘io’를 OpenAI에 매각하며 “새로운 것을 만들면 멋진 결과도, 해로운 결과도 따른다… 여전히 책임을 느끼며, 유익하려 애쓴다”고 말했다. 개인 인텔리전스 디바이스를 제대로 만드는 일은 단지 매력적인 투자 기회를 넘어 책임의 문제다.

애플은 사용자 의도를 이해하는 AI 앱을 만들 때 연산량과 지연을 줄이는 온디바이스 해법을 모색하며, ‘UI-JEPA’로 사용자 의도의 온디바이스 분석을 진전시켰다. 이는 중앙 집중적 사용자 프로파일링으로 의도·행동 데이터를 수익화해온 오늘의 디지털 경제 모델을 정면으로 겨냥한다. 월드 와이드 웹의 창시자 팀 버너스리는 “사용자는 광고주를 위한 소비재로 전락했다… 인간을 위해 작동하는 기계를 만들 시간은 아직 있다”고 말한다. 사용자 의도를 기기로 이동시키면, 그가 2022년부터 추진해온 보안 개인 데이터 표준 Solid에 대한 관심이 커질 것이다. 그의 회사 인럽트는 최근 Solid를 앤트로픽의 MCP 표준과 결합해 ‘에이전틱 월릿’을 선보였다. 개인 통제는 이 패러다임의 부가 기능이 아니라, 시스템이 지속적으로 학습하고 행동할수록 더 중요한 구조적 안전장치다.

실제 적용 예시

제조 공급망에서의 인텔리션 적용 체크리스트

부품·벤더·주문·리스크 간 관계와 권한을 담는 통합 온톨로지 정의, 데이터 품질 격차 진단과 보완, 에이전틱 AI 에이전트의 행위 권한·감사 추적 설계, 작업자 보조를 위한 온디바이스 인터페이스 배치, 개인 데이터는 Solid 기반 보관·권한 관리로 분리하는 순으로 추진한다.

보험사의 인텔리션 도입 단계별 안내

도메인 온톨로지 합의와 레거시 시스템 연합부터 시작해, 청구·리스크 평가에 월드 모델 피드백 루프를 구축하고, 상담사용 개인 인터페이스를 시범 적용한 뒤, 규제 준수와 책임 경계(휴먼 인 더 루프, 권한 위임·회수, 로그 보존)를 명확히 정의해 전사 확대를 준비한다.

맺음말: 이미 시작된 다음 소프트웨어 시대

세 가지 힘은 예상보다 빠르게 수렴하고 있다. 기업 온톨로지는 명사와 동사를 제공하고, 월드 모델 연구는 내구성 있는 메모리와 학습을 공급하며, 개인 인터페이스는 권한이 부여된 통제 지점이 된다. 인텔리션은 미래의 약속이 아니라 현재의 설계 원리다. 글: 브라이언 멀컨리(Brian Mulconrey), 슈어리파이 랩스 SVP.