경영 AI가 일관되게 성장하려면 단선적 추가가 아니라 기하급수적 누적이 필요하다. 우리가 채택한 원리는 3배수 고도화(Ternary Compounding)다. 한 사이클이 완결되면, 직전 규모의 약 3배로 늘되 기존 뼈대를 버리지 않는다.
예를 들어 aimed 경영AI가 단일 기업에서 검증을 마친 후, 다음 사이클은 3개 기업군의 합의된 규칙을 통합한다. 투자사(invest) 11역량도 마찬가지다. 초기 5가지 검증된 투자 영역(인력·기술·자산·고객·문화)이 확정되면, 다음 사이클은 그 5가지를 기반으로 각각 3배로 세분화된 18~20개 하위 의사결정 모델을 쌓는다. 버리는 것은 부실뿐이고, 정검증된 모든 규칙은 다음 층의 기초석이 된다.
이는 경제학적으로도 견고하다. 3배수 복리의 장점은 이진 확장(2배, 기술 부채 누적)과 선형 추가(+n, 정체) 사이의 황금지점이다. 충분히 가팔라 무모하지 않으면서도, 검증의 비용을 균등 분산시킨다.
이 시스템을 기술적으로 환각 없이 운영하려면 언어가 주체여야 한다. 우리는 셀코어(규칙엔진)를 한선씨(한국어 RPN)로 구현했다. 한선씨는 단순 스크립팅 언어가 아니라 ISA729(크라우니 표준 명령어집)와 1:1 대응되는 역폴란드 기법 언어다.
이것이 언어주권이다. 경영의 규칙을 외국 프레임워크(Python, JavaScript)에 종속시키지 않는다는 뜻이다. 셀코어의 의사결정 모델을 읽으려면 한글로 직결된 규칙을 보면 되고, 감시자(CEO)도 "이 투자 판단의 근거가 뭔가"를 물었을 때 한글 규칙 코드를 펼친다. 번역 오류가 없고, 의도가 명확하다.
amena(인터컬처럴 교육) 5개 서버가 모두 순수 한선씨로 돌고 있다는 것이 증거다. 도메인(교육)이 바뀌어도 한선씨는 같은 규칙 패턴으로 해석한다. 이것이 확장성이다. 외부 라이브러리 의존이 아니라, ISA729 명령어집과 1:1 대응되는 한정된 3진 어휘만으로 모든 의사결정을 표현할 수 있다는 뜻이다.
검증된 코드는 일관성 있게 승격된다. KPS Quadcode(크라우니 패턴 승격 체계)는 4개 계층으로 이루어진다:
이 계층은 자동이 아니다. 인간의 결정이 개입한다. 동료 리뷰, 적대 검증, CEO 승인이라는 3단계 관문을 통과해야 한다. 그래서 느리지만 확실하다.
실제 사례: aimed의 7가지 영업 의사결정 규칙([1] 작업중 → 3개월 회귀 → [2] 개선 → 2개 기업군 cross-validation → [3] 오리지널 → 적대검증 GREEN → [4] KPS마더). 이 규칙은 이제 모든 새로운 경영AI가 참조하는 표준이 되었다.
마지막 관문이 크라우니스피어(Crowny Sphere)다. 이것은 공격형 회귀하니스다. S등급 회귀 테스트를 의미하는데, 시스템을 악의적으로 부수려고 시도하는 자동화된 검증이다.
S등급 회귀하니스는 모든 이전 사이클의 테스트를 누적하고, 새 기능이 추가될 때마다 확장된다. 한 번이라도 실패하면 승격을 미룬다. 이것이 "무너지지 않는다"는 약속의 기술적 정체다.
3배수로 쌓고, 한글 규칙으로 명확하고, 승격 거버넌스로 느리지만 확실하게, 적대검증으로 무너지지 않게. 이것이 우리가 만든 경영 AI의 성장 엔진이다. 그러나 여기까지는 라이브되는 영역이다. 목표는 여기에서 끝나지 않는다. 다음 장에서 물어야 할 정직한 질문이 남아있다: 이 기술로 만든 시스템 중 어디까지가 진짜이고, 어디부터가 아직 약속인가?
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