빅밸류 “AI 레디 데이터, 현실과 격차 줄여야”
아이티데일리 (IT DAILY) ·
✦ AI 요약
빅밸류는 AI 도입 성과를 높이기 위해 현실과 데이터 간 격차를 줄이는 'AI 레디 데이터' 구축이 필요하다고 강조했다.
구 대표는 데이터 보유 여부만이 아니라 현장 경험, 데이터 적시성, 데이터 연결성을 함께 검증해야 실제 업무에 활용할 수 있다고 설명했다.
빅밸류는 이 같은 현장 경험을 바탕으로 AI 레디 데이터 컨설팅을 본격화할 방침이다.
빅밸류는 AI 도입 성과 제고를 위한 'AI 레디 데이터' 구축의 필요성을 강조했다. 핵심 조건으로는 현실과 데이터 간 격차를 축소하는 점을 제시했다. 실제 업무 활용 요건으로는 데이터 보유 여부만이 아니라 현장 경험과 데이터 적시성, 연결성을 동시에 검증해야 한다고 설명했다.
구름 빅밸류 대표는 지난 3일 'AI 레디 데이터 2026'에 연사로 참여했다. 발표 주제는 '현장에서 본 AI 레디 데이터의 조건'이었다. 빅밸류는 이 같은 내용을 8일 발표했다.
이번 세미나는 서울 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 열렸다. 중앙대학교 문헌정보학과 HIKE 연구실이 주최·주관했다. 세미나 주제는 'AI가 조직에서 동작하려면, 데이터는 무엇을 갖춰야 하는가'였다.
세미나에서는 공공 AX·기업 데이터 전략·온톨로지와 지식그래프·AI 에이전트·AI 레디 데이터 표준과 구축을 논의했다. 이 세미나는 조직의 AI 활용을 뒷받침하는 데이터 과제를 산업계·학계 시각에서 조명하는 자리였다. 빅밸류가 제시한 문제의식은 산업계와 학계가 관련 과제를 함께 논의하는 흐름과 맞물렸다.
구 대표는 AI를 반복 검토 없는 협업 가능한 동료로 만들기 위한 선행 조건으로 신뢰 조건 설계를 제시했다. 그는 AI의 한계가 현실을 직접 확인할 수 없다는 데 있으며, AI의 판단 근거는 주어진 데이터 내부에 있다고 봤다. 이에 따라 조직의 과제로는 현실과 데이터 사이의 차이를 파악하고, AI 담당 업무에 필요한 수준까지 데이터를 준비하는 일이 제시됐다.
이어 구 대표는 현장 AI 도입 저해 요인으로 실무 전문가·축적된 데이터·AI·데이터 전문가가 얽힌 세 가지 괴리를 제시했다. 그중 첫째 괴리는 조직의 '보유의 착각'으로, 필요한 데이터를 이미 보유하고 있다는 믿음을 뜻한다고 설명했다. 그는 이를 보여주는 사례로 전국 단위 현장조사 데이터가 입력 오류와 조사자별 편차로 활용이 불가능한 경우를 들었다.
또 다른 사례로는 농지 데이터의 갱신 지연과, 이를 위성영상 분석으로 보완한 사례를 제시했다. 아울러 조류인플루엔자 위험도 예측 사례도 언급했다. 구 대표는 점포 매출 분석에서도 자사 매출만으로는 점포 매출 설명이 불충분하며, 외부 카드 매출·경쟁 환경 데이터로 점포 매출 설명을 보강할 수 있다고 설명했다.
AI·데이터 활용에서 현업 경험과 AI·데이터 전문가 분석이 충돌할 때의 문제 지점으로 '경험의 착각'이 제시됐다. 오랜 현장 판단을 즉각적으로 배제하는 일은 지양해야 하며, 현장 판단의 조건과 범위를 확인하는 수단으로는 데이터가 필요하다고 설명됐다. 또 전문가 경험은 측정 가능한 변수로 바꿀 필요가 있다고 짚었다. 아울러 학습 데이터를 다량 보유하고 있는지와는 별개로 실제 판단 시점에 데이터 유입이 지연되면 결과가 불안정해질 수 있으며, 이 적시성 문제의 성격은 단순한 데이터 정제가 아니라고 설명했다. 이어 적시성 확보의 과제는 장기간 투자 대상인 공급 인프라에 있다고 연결했다.
또 데이터가 집적된 상태인지와는 별개로 실무 활용이 어려운 문제로 '가용의 착각'이 제시됐다. 단일 표 형식의 오류 점검만으로는 찾기 어려운 문제가 존재하며, 이런 문제를 발견하려면 서로 다른 데이터의 개체와 기준을 연결할 필요가 있다고 설명했다. 구 대표는 같은 필지를 다루는 여러 공적 장부의 면적 값이 서로 일치하지 않는 사례와 주소 데이터가 실제 상권과 맞지 않는 사례를 제시하며, 데이터 연결이 오류를 드러내고 신뢰할 기준을 설정하는 출발점이 된다고 밝혔다.
데이터 표준을 AI 레디 데이터의 완성 상태로 간주하는 시각은 경계해야 한다. 표준은 데이터 연결과 다양한 방식의 실험을 위한 출발선의 성격을 지닌다. 실제 업무에서 신뢰 가능한 결과를 확보하려면 실무자와 AI·데이터 전문가가 서로의 한계를 이해해야 하며, 현장 검증과 피드백을 반복해야 한다.
빅밸류는 이러한 현장 경험을 근거로 AI 레디 데이터 컨설팅을 본격화할 방침이다. 컨설팅에는 기업의 데이터 현황 진단과 AI 활용 가능성 진단, AI 도입 목적에 맞는 데이터 확보 설계, AI 도입 목적에 맞는 데이터 연결 설계, 데이터 품질 검증 설계, 운영 체계 설계가 포함된다.
출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241466
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출처 아이티데일리 (IT DAILY)
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