데이터 미숙성: 고급 AI에 대한 장애물

AI 맥락에서 데이터 미성숙은 조직의 미개발 또는 부적절한 데이터 관행을 의미하며, 이로 인해 AI를 효과적으로 활용하는 능력이 제한됩니다. 여기에는 데이터 품질, 접근성, 거버넌스 및 인프라와 관련된 다음과 같은 문제가 포함됩니다.

• 데이터 품질이 좋지 않음 : 일관성이 없고, 불완전하거나, 오래된 데이터는 신뢰할 수 없는 AI 결과로 이어집니다.
• 제한된 데이터 가용성 : 여러 부서에 데이터가 분산되어 있으면 접근과 포괄적인 분석이 어려워지고 통찰력이 제한됩니다.
• 취약한 데이터 거버넌스 : 데이터 소유권, 규정 준수, 보안에 대한 정책이 부족하면 위험이 발생하고 AI 사용이 제한됩니다.
• 부적절한 데이터 인프라 : 부족한 도구와 인프라로 인해 대규모 데이터 처리 및 AI 모델 학습이 방해를 받습니다.
• 불분명한 데이터 전략 : 명확한 전략이 없으면 이니셔티브가 조율되지 않고 AI에 필요한 귀중한 데이터에 대한 집중도가 낮아집니다.

데이터 미숙으로 인해 조직이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 없습니다. 고품질이고, 잘 관리되고, 접근 가능한 데이터는 안정적이고 효과적인 AI 시스템을 개발하는 데 기반이 되기 때문입니다. 데이터 미숙성을 극복하고자 하는 조직은 종종 데이터 전략을 구축하고, 데이터 거버넌스 정책을 구현하고, 데이터 인프라에 투자하고, 팀 전체에서 데이터 활용 능력을 향상시키는 것부터 시작합니다.

이 글의 진짜 요점은 데이터의 미숙함이 AI 도입을 저해한다는 것입니다. 대부분의 기업이 이미 쉬운 생성적 AI 목표(챗봇, 조수, 조종사)를 먼저 달성했고, 워크플로 자동화와 같은 보다 가치 있는 사용 사례로 전환하려고 하면서 데이터 미숙성 문제에 부딪히면서 도입 속도가 이미 느려지고 있습니다. 데이터 성숙도를 우선시하지 못하는 조직은 이러한 보다 진보된 AI 역량을 활용하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

데이터 미숙으로 인해 분석에 대한 신뢰와 실행의 예측 가능성이 부족해집니다. 이는 비즈니스 또는 운영 프로세스 자동화를 위해 AI를 보다 자율적인 방식으로 활용하려는 모든 계획에 찬물을 끼얹는 셈입니다. MIT Sloan Management Review에서 실시한 2023년 연구에 따르면 성숙한 데이터 관리 관행을 갖춘 조직은 미성숙한 데이터 관행을 갖춘 조직보다 워크플로 자동화에 성공할 가능성이 60% 더 높은 것으로 나타났습니다. 데이터의 미숙함으로 인해 AI의 예측 정확도와 신뢰성이 저하되는데, 이는 인간의 개입 없이 결정을 내리는 자율 기능에 매우 중요합니다.

조직은 AI의 잠재력을 활용하여 워크플로를 최적화하고 인간이 전략과 설계에 집중할 수 있도록 귀중한 시간을 확보하기 전에 데이터 하우스를 정리해야 합니다. 대부분의 AI는 아직 이러한 작업에 적합하지 않습니다.