Context Graph 기반 Tacit Knowledge 추출로 문서화 갭 50%에서 5%로 단축

Context

전통적인 Knowledge Management 방식인 명시적 문서화 과정에서 발생하는 Verbal Overshadowing 현상으로 인한 판단력 저하 문제 발생. 인간의 Tacit Knowledge를 Explicit Form으로 변환 시 발생하는 구조적 손실과 Process Debt가 AI 자동화의 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• 사용자가 직접 설명하는 방식이 아닌 Operational Records를 직접 인제스트하는 관찰 기반 데이터 수집 아키텍처 채택
• 수백만 개의 기록을 분석하여 문제 해결 경로를 매핑하는 Context Graph 구조 설계
• 인간의 분석적 모드 전환을 유발하지 않는 별도의 Substrate에서 패턴 레벨의 지식 추출 로직 구현
• LLM을 활용하여 실행 아티팩트로부터 암묵적 지식을 역추적하는 비침습적 데이터 마이닝 적용
• 단순 프로세스 자동화가 아닌 실무자의 실제 행동 패턴을 학습하여 Tacit Substrate를 보존하는 설계 방식 도입