“컨텍스트 엔지니어링” 뜬다…기업 AI 생산성 경쟁 가속

생성형 인공지능이 기업 업무에 본격 투입되면서 ‘프롬프트를 잘 쓰는 법’보다 ‘AI가 성능을 최대치로 낼 수 있는 환경을 어떻게 설계하느냐’가 더 중요한 과제로 부상하고 있다. 이른바 컨텍스트 엔지니어링이 AI 활용 수준을 가르는 기준으로 떠오르며, 각 산업별로 최적의 정보 구성을 둘러싼 경쟁이 빨라지는 흐름이다. 글로벌 리서치 기관들은 컨텍스트 관리 역량이 향후 지식 기반 AI 시스템의 성패를 좌우할 것이라 보고 있다.  

컨텍스트는 AI 모델이 답변을 생성할 때 참고하는 모든 부가 정보를 아우른다. 사내 규정, 도메인별 매뉴얼, 과거 대화 기록, 업무 가이드라인, 현재 작업 환경 등이 여기에 포함된다. AI는 사전 학습된 파라미터에 더해 이 컨텍스트를 함께 활용해 결과를 내놓는다. 문제는 이 컨텍스트를 담는 공간, 이른바 컨텍스트 윈도우가 유한하다는 점이다. 무제한으로 자료를 넣을 수 없고, 쓸데없는 정보가 늘어나면 정작 필요한 데이터를 찾기 어려워져 품질이 떨어지기도 한다.  

컨텍스트 엔지니어링은 이 한정된 공간에 어떤 정보를 남기고 버릴지, 어떤 형식과 구조로 담을지를 설계하는 기술·전략을 뜻한다. 단순 질의 문장을 다듬는 프롬프트 엔지니어링이 ‘질문을 어떻게 하느냐’에 초점을 맞췄다면, 컨텍스트 엔지니어링은 ‘AI가 상황과 비즈니스 문맥을 제대로 이해할 수 있도록 환경을 어떻게 깔아주느냐’에 방점이 찍힌다.  

오픈AI 창립 멤버 안드레이 카르파티는 컨텍스트 엔지니어링을 “정교한 예술이자 과학”이라 표현한 바 있다. 글로벌 IT 리서치 기업 가트너 역시 최근 보고서에서 컨텍스트 엔지니어링을 기반으로 AI가 보다 강력한 지식 기반 시스템으로 변모하고 있다며, 기업이 실제 비즈니스 가치를 끌어내기 위해서는 프롬프트 수준이 아닌 컨텍스트 관리 능력이 관건이 되고 있다고 분석했다.  

현장에서는 이미 컨텍스트 엔지니어링을 활용한 사례가 빠르게 축적되는 분위기다. 베스핀글로벌이 정리한 글로벌 사례에 따르면, 법률·보험·소프트웨어 개발 분야에서 컨텍스트 설계 방식에 따라 업무 효율이 수십 퍼센트 단위로 갈리는 양상이 드러난다. 실험적 파일럿을 넘어 운영 시스템의 일부로 안착하는 흐름이 뚜렷하다는 평가가 나온다.  

법률 AI 기업 하비 AI는 판례 검색과 문서 분석 과정에 특화된 고유 컨텍스트 시스템을 구축했다. 단어 일치 기반 검색에 의존하는 대신 판례의 구조, 법률 개념 간 위계, 사건 사이의 관계 정보를 별도 지식 그래프로 정리해 컨텍스트로 제공하는 방식이다. 이 덕분에 AI가 질의에 포함되지 않은 개념적 연관성까지 파악해 적절한 판례를 추천할 수 있고, 변호사가 활용하는 법률 리서치 툴에 가까운 정밀도가 확보된 것으로 전해진다. 해당 시스템 도입 후 법률 연구 시간은 75퍼센트, 대량 문서 분석 시간은 80퍼센트 줄었다는 내부 평가가 나왔다.  

보험 분야에서도 컨텍스트 엔지니어링이 손해 사정 과정의 품질 관리 수단으로 쓰이기 시작했다. AI 보험 솔루션 업체 파이브 시그마는 보험 청구 내역, 약관 조항, 관련 규정, 과거 유사 사고 처리 이력 등을 통합한 전용 컨텍스트 레이어를 구축했다. 청구 건마다 필요한 규정만 골라 넣는 동적 컨텍스트 구성 방식을 적용해, AI가 세부 조항 누락이나 해석 오류를 최소화하도록 설계했다. 결과적으로 청구 오류가 80퍼센트 이상 줄고, 손해사정사 1인당 처리량은 25퍼센트 증가한 것으로 보고됐다.  

소프트웨어 개발 영역에선 컨텍스트 기반 코딩 에이전트가 확산 중이다. 커서, 윈드서퍼, 클로드 코드는 단순 자동 완성 기능을 넘어, 프로젝트 전체 폴더 구조, 모듈 간 의존성, 최근 수정 이력, 테스트 결과까지 컨텍스트로 삼는다. 이들은 특정 파일만 보고 코드를 제안하는 것이 아니라, 저장소 전체를 스캔해 기존 패턴과 설계 의도를 고려한 변경안을 제시하고, 직접 실행·디버깅까지 이어가는 방식으로 진화하고 있다. 베스핀글로벌 분석에 따르면 이런 도구를 도입한 팀에서 개발자 생산성은 최대 200퍼센트 이상 높아지고, 디버깅에 소요되는 시간은 85퍼센트 이상 단축된 사례가 보고됐다.  

특히 이번 흐름은 생성형 AI가 ‘파일럿 챗봇’ 수준을 넘어, 실제 수익과 직결되는 운영 현장에 투입되기 시작했음을 보여주는 지표로 읽힌다. 베스핀글로벌은 “컨텍스트 엔지니어링의 부상은 기업 내 AI 도입이 실험 단계를 지나 운영 역량으로 성숙하고 있음을 보여준다”며 “앞으로 컨텍스트를 잘 설계하는 기업일수록 자사 비즈니스를 정확히 이해하는 AI를 보유하게 될 것”이라고 진단했다.  

컨텍스트 엔지니어링의 성패를 가르는 핵심은 ‘얼마나 많이 넣느냐’가 아니라 ‘얼마나 적절히 추려 넣느냐’에 있다. 컨텍스트 윈도우가 커진 최신 대형 언어 모델이라 해도, 무차별적으로 방대한 문서를 밀어 넣으면 노이즈가 늘어나 정확도가 떨어질 수 있다. 전문가들이 관련성이 높은 최신 자료를 우선 선별하고, 버전과 출처가 명확한 데이터만 컨텍스트로 제공하라고 조언하는 이유다.  

정보 구조화 방식도 중요해졌다. 같은 내용이라도 조항별, 테이블별, 개체별로 잘게 쪼개어 태그를 붙여 저장하면, AI가 질의 목적에 맞는 조각만 선택해 활용하기 수월해진다. 반대로 수백 페이지 분량의 문서를 그대로 붙여 넣을 경우, 특정 문단을 정확히 찾아내기 어렵고, 답변의 근거가 어디에서 나왔는지 추적하기 힘들어지는 문제가 생긴다.  

업계에서는 텍스트 컨텍스트를 ‘살아 있는 데이터’로 관리해야 한다는 지적도 커지고 있다. 베스핀글로벌은 “텍스트는 환경 변화에 따라 지속적으로 업데이트해야 하며, 모든 정보를 원문 그대로 넣기보다는 핵심을 간결하게 요약해 제공하는 편이 더 효과적”이라고 조언했다. 정책 변경, 조직 개편, 상품 리뉴얼 등이 발생할 때마다 관련 문서를 주기적으로 검수하지 않으면, AI가 오래된 기준으로 답변하는 리스크가 커진다는 설명이다.  

컨텍스트 엔지니어링이 본격적인 전문 영역으로 자리 잡을 경우, 데이터 엔지니어, 지식관리 담당자, 도메인 전문가가 함께 참여하는 새로운 역할 분담도 예상된다. 실제로 해외 일부 기업은 프롬프트 작성, 컨텍스트 설계, 데이터 거버넌스를 전담하는 AI 운영 조직을 따로 꾸리고, 모델 성능보다 컨텍스트 품질을 핵심 성과 지표로 삼는 사례도 나타나고 있다.  

전문가들은 컨텍스트 엔지니어링이 확산될수록 모델 성능 경쟁만으로는 AI 도입 효과를 설명하기 어려워질 것으로 보고 있다. 같은 모델을 쓰더라도 어떤 컨텍스트를 어떻게 구성하느냐에 따라 결과가 크게 달라지기 때문이다. 산업계는 앞으로 컨텍스트 설계 역량이 실제 시장 성과로 이어질지, 그리고 이 과정에서 데이터 관리와 책임성 문제를 어떻게 풀어갈지에 주목하고 있다.