IBM, 'AI Ready Data'로 AI 효율성 높인다

[산업일보]
기업이 자사에 AI를 적용하는 것은 실험 단계를 넘어서 상용화까지 이어지고 있다. 그러나, 한국 IBM이 최근 발표한 내용에 따르면, 기업의 98%가 생성형 AI로 실험해 봤지만, 이 중 26% 만이 실험 단계를 넘어 기업 전체로 확장한 것으로 확인됐다.

9일 여의도 한국IBM본사에서 기자들과 만난 한국IBM 이수정 대표이사는 “전 세계 1천700명의 CDO를 대상으로 조사한 결과 ‘데이터를 활용해 비즈니스 성과를 높이는 것이 가장 중요한 과제로 꼽혔다”며 “하지만 실질적으로 생성형 AI에 활용되는 엔터프라이즈 데이터 비율은 1%에 불과하다”고 언급했다.

이 대표이사는 최근 발표된 자료를 인용하면서 “CEO의 72%가 기업의 고유 데이터가 생성형 AI의 가치를 실현하는 핵심”이라고 언급한 뒤 “하지만, 전 세계 기업의 26%, 한국 기업은 13%가 자사의 데이터 역량이 AI기반 수익 창출에 뒷받침할 것 이라는 확신을 갖고 있다”고 말했다.

이 대표이사의 설명에 따르면, 기업의 데이터 활용에서의 제약 요소로 ▲접근성 ▲다양한 데이터 유형 ▲보안 ▲규제 ▲품질 등이 지목된다.

“기업의 데이터는 자산이기 때문에 체계적인 관리와 활용으로 비즈니스 성과를 창출해야 한다”고 말한 이 대표이사는 “기업의 고유 데이터를 확보하고 이를 활용해야 경쟁 우위를 확보할 수 있으며, 이를 실현하기 위해서는 비정형 데이터의 정형화‧데이터 KPI‧전략적 파트너십 체결 등이 이뤄져야 한다”고 조언했다.

이 과정에서 IBM은 AI가 학습하고 활용할 수 있도록 준비된 데이터라는 의미를 담은 AI Ready Data'라는 개념을 제시하고 있다.

이 대표이사는 “기업이 데이터 활용도를 높이기 위해서는 데이터를 목적에 맞게 모으고 활용하는 한편 AI가 데이터에 빠르게 접근할 수 있는 통로를 마련해야 한다”고 말한 뒤 “마지막으로 AI 활용의 전 과정에서 데이터 공급과 품질, 거버넌스를 고려한 체계적 선순환 구조 설계가 필요하다”고 주장했다.

발표를 마무리하면서 이 대표이사는 “기업이 가진 고유의 데이터를 제대로 활용할 수 있는 데이터 전략의 부재가 여전하다”며 “AI시대를 맞이해 이에 맞는 데이터 전략이 기업의 미래를 결정할 것”이라고 재차 강조했다.



한편. 홍규표 한국IBM 데이터 플랫폼 기술 영업 부장은 'AI를 위한 데이터' 구현을 위한 구체적 접근법으로 ▲데이터 품질, ▲데이터 거버넌스, ▲데이터 통합 그리고 ▲비정형 데이터 관리를 손꼽았다.

홍 부장은 “비정형 데이터 활용 가능성을 높이고, 데이터 품질을 자동 점검하는 AI 기반 관리 도구가 기업 혁신의 속도를 결정할 것"이라고 말했다. 이어 "그 기반으로 데이터 보안 등의 거버넌스 문제 또한 놓치지 말아야 할 필수 조건"이라고 강조했다.