데이터 미성숙: 고도화된 AI로 가는 길을 가로막는 장애물

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

자체 조사를 포함한 모든 생성형 AI 관련 설문조사는 피할 수 없는 한 가지 결론을 가리킵니다. 바로 데이터 성숙도 부족이 생성형 AI의 잠재력을 온전히 실현하는 데 걸림돌이 될 것이라는 점입니다.

AI 도입의 과제에 대해 질문했을 때, 응답자의 56%가 ‘데이터 성숙도 부족’을 가장 큰 과제로 꼽았습니다.

업계 전반을 간단히 살펴보기만 해도 데이터 성숙도 부족이 AI 도입 과정에서 심각한 걸림돌임을 확인할 수 있습니다.

데이터 성숙도 부족이 AI 관련 노력에 부정적인 영향을 미치고 있다는 데 업계의 의견이 일치합니다.

데이터 미성숙이란 무엇인가요?

AI 맥락에서 데이터 미성숙이란 조직의 데이터 활용 관행이 충분히 발전하지 않았거나 미흡하여 AI를 효과적으로 활용하는 데 제약이 있는 상태를 의미합니다. 여기에는 다음과 같은 데이터 품질, 접근성, 거버넌스 및 인프라 관련 문제가 포함됩니다:

• 낮은 데이터 품질: 일관성이 없거나 불완전하거나 오래된 데이터는 신뢰할 수 없는 AI 결과를 초래합니다.
• 제한된 데이터 가용성: 부서 간 데이터 사일로로 인해 데이터 접근과 종합적인 분석이 어려워져 인사이트 도출이 제한됩니다.
• 취약한 데이터 거버넌스: 데이터 소유권, 규정 준수 및 보안에 관한 정책이 부족하면 위험이 발생하고 AI 활용이 제한됩니다.
• 미흡한 데이터 인프라: 도구와 인프라가 부족하면 대규모 데이터 처리와 AI 모델 학습에 지장이 생깁니다.
• 불명확한 데이터 전략: 명확한 전략이 없으면 이니셔티브가 체계적으로 조율되지 않고 AI에 유용한 데이터에 충분히 집중하지 못하게 됩니다.

데이터 성숙도가 낮으면 조직은 AI의 잠재력을 온전히 활용하기 어렵습니다. 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 시스템을 개발하려면 품질이 우수하고 체계적으로 관리되며 쉽게 접근할 수 있는 데이터가 기반이 되어야 하기 때문입니다. 데이터 성숙도 부족을 극복하려는 조직은 대개 데이터 전략을 수립하고, 데이터 거버넌스 정책을 시행하며, 데이터 인프라에 투자하고, 조직 전반의 데이터 리터러시를 높이는 것부터 시작합니다.

AI 도입에 미치는 영향

지금까지의 이야기는 이 글의 핵심을 짚기 위한 것이었습니다. 바로 데이터 성숙도 부족이 AI 도입을 저해한다는 점입니다. 대부분의 조직이 이미 쉽게 적용할 수 있는 생성형 AI 활용 사례(챗봇, 어시스턴트, 코파일럿)를 도입한 상황에서, 워크플로 자동화처럼 더 큰 가치를 창출하는 활용 사례로 나아가려 할 때 데이터 성숙도 문제에 부딪히면서 AI 도입 속도는 이미 둔화하고 있습니다. 데이터 성숙도를 우선시하지 않는 조직은 이러한 고급 AI 역량을 활용하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

데이터 성숙도가 낮으면 분석 결과를 신뢰하기 어렵고 실행 결과를 예측하기도 힘들어집니다. 이는 비즈니스 프로세스든 운영 프로세스든 자동화를 위해 AI를 더욱 자율적으로 활용하려는 계획에 제동을 겁니다. MIT Sloan Management Review의 2023년 연구에 따르면, 성숙한 데이터 관리 체계를 갖춘 조직은 데이터 관리 체계가 미성숙한 조직보다 워크플로 자동화에 성공할 가능성이 60% 더 높습니다. 데이터 성숙도가 낮으면 AI의 예측 정확도와 신뢰성이 떨어지는데, 이는 사람의 개입 없이 의사결정이 이루어지는 자율 기능에 필수적인 요소입니다.

조직은 워크플로를 최적화하고 사람이 아직 대부분의 AI가 제대로 수행하기 어려운 전략과 설계에 집중할 수 있도록 귀중한 시간을 확보해 주는 AI의 잠재력을 진정으로 활용하려면, 먼저 데이터를 제대로 정비해야 합니다. 여기서 ‘해야 한다’는 RFC에서 말하는 MUST, 즉 반드시 준수해야 한다는 의미입니다.

데이터 미성숙 극복하기

고급 AI 기능을 구현하려면 데이터 성숙도 부족 문제를 해결하는 것이 매우 중요합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 명확한 데이터 전략 수립
   데이터 수집, 관리 및 품질 기준을 조직의 목표에 맞춰 데이터가 AI 프로젝트를 효과적으로 지원하도록 합니다.
2. 강력한 데이터 거버넌스 구현
   데이터 소유권, 규정 준수, 보안 및 개인정보 보호에 관한 정책을 수립하여 데이터 품질을 개선하고 AI 인사이트에 대한 신뢰를 구축하세요.
3. 확장 가능한 데이터 인프라에 투자하세요
   클라우드 스토리지 및 데이터 파이프라인과 같은 최신 인프라를 도입하여 효율적인 처리와 확장 가능한 AI 학습을 지원하세요.
4. 데이터 품질 기준 강화
   데이터의 정확성, 일관성 및 완전성에 대한 기준을 수립하고 정기적으로 모니터링하고 정제합니다.
5. 데이터 리터러시 및 협업 촉진
   데이터 접근성과 활용 효과를 높이기 위해 데이터 부서와 비즈니스 부서 간 데이터 리터러시 및 협업 문화를 조성합니다.

이러한 관행을 도입하면 조직은 AI를 위한 견고한 데이터 기반을 구축하여 워크플로를 최적화하고 위험을 줄이며 전략적 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

데이터 성숙도는 단순한 기술적 필수 요건이 아니라, 조직이 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 전략적 경쟁력입니다. 조직은 데이터 미성숙 문제를 극복함으로써 기본적인 AI 활용에서 벗어나 더욱 혁신적이고 가치 중심적인 활용 사례로 전환할 수 있으며, 궁극적으로 AI가 주도하는 미래에 장기적인 성공을 거둘 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

자세한 내용은 2024 디지털 엔터프라이즈 성숙도 지수 보고서를 참조하세요.

작성자 소개

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.

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