AI 성패를 가르는 데이터, 기업의 고민과 크라우드웍스의 솔루션
데이터는 기업의 AI 도입 초기 단계에서 가장 큰 고민거리입니다. 여러 조사와 리포트에서 기업들의 AI 준비도가 크게 향상됐다고 하지만, 현업에서 체감하는 ‘AI 데이터’의 성숙도는 그보다 낮습니다. 데이터가 깨끗하지 않거나 메타데이터·버전 관리가 제대로 되지 않으면 모델 성능이 불안정해집니다. 최근 조사에서도 기업들은 데이터 품질 문제를 AI 실패의 핵심 원인으로 지적하고 있습니다.
더불어 EU AI Act 등 규제가 실제로 적용되기 시작하면서 기업이 데이터 출처·투명성·위험 평가 등을 문서화해야 하는 요구도 커졌습니다. 이제는 단순한 기술·보안 대응을 넘어 법적·거버넌스 관점에서의 데이터 라이프사이클 관리가 필수가 되었습니다.
AI 데이터는 이처럼 다양하고 복잡한 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제들을 큰 카테고리로 정리하면 다음과 같습니다.
1. 데이터의 품질 (Quality)
- 데이터가 불완전하거나 오류, 중복, 불일치가 많음
- 특히 기업 내부 데이터는 오랫동안 누적된 형식 불일치(예: 엑셀, PDF, PPT, 이미지 혼합) 때문에 정제 작업이 필수
- 내부적으로 “AI 학습에 적합한 수준으로 품질을 끌어올릴 수 있을까?”라는 고민이 큼
2. 데이터의 표준화·정규화 (Standardization)
- 같은 정보라도 사내 부서마다 다른 형식·라벨링·단어를 씀
- 외부 데이터를 가져올 경우 포맷이 다 달라 내부 데이터와 맞추는 과정에서 충돌 발생
- 표준 사전/온톨로지를 정의해야 하는데, 이게 어렵고 시간이 많이 듦
3. 비정형 데이터 처리
- 기업 내 문서, 보고서, 계약서, 이메일, 이미지, 음성 등 비정형 데이터가 압도적으로 많음
- 이를 AI가 이해할 수 있는 정형화된 구조(JSON, 테이블 등)로 바꾸는 것이 큰 숙제
- OCR, NLP 파서, 벡터화 등의 과정에서 정보 손실이나 오류, 오해석 문제가 자주 발생
4. 보안 및 정보 보호
- 내부 데이터는 기밀·개인정보가 섞여 있어 그대로 AI 학습에 쓰기 어려움
- 익명화/마스킹 과정에서 데이터 활용성과 보안성 사이의 균형을 어떻게 맞출지 고민
5. 데이터 볼륨과 비용
- AI 모델은 많은 데이터를 요구하지만, 모든 데이터를 전처리·정제하는 건 비용과 시간이 과다
- “얼마나, 어떤 데이터를 우선순위로 전처리할 것인가?”라는 선택 문제가 큼
6. 라벨링 및 도메인 전문성
- 지도학습이나 평가를 위해선 라벨링이 필요하지만, 이를 위해선 도메인 지식이 요구되는 경우가 많음
- 단순 라벨링 인력이 아니라, 전문가 라벨링이 필요한 경우 비용이 급등
7. AI 활용 목적과 데이터 적합성
- 기업이 원하는 AI 활용(예: 챗봇, 예측 모델, RAG 등)에 현재 데이터가 적합한지 불분명
- 데이터를 무작정 모으고 전처리하다 보면, 정작 AI 활용 목적과 맞지 않는 경우가 생김
크라우드웍스의 경험과 솔루션
AI 도입 과정에서 발생하는 이러한 고민들을 해결하려면 충분한 준비와 체계적인 정리가 필요합니다. 우선 데이터 품질을 확보하기 위해 우선순위에 따른 전처리 전략을 세우고, 안정적인 데이터 파이프라인을 구축해야 합니다. 더불어 품질 지표 기반의 지속적인 검증과 모니터링이 뒤따라야 하며, 기술적·보안적 대응을 넘어 전담 조직과 거버넌스 체계를 마련해 데이터 라이프사이클 전반을 관리하는 것이 중요합니다.
결국, 기업이 방대한 데이터 정제와 관리 과정을 원활히 수행하려면 상황에 맞는 솔루션과 전문 인력이 필수적입니다. 크라우드웍스는 업계를 선도하는 AI 데이터 전문성과 다양한 기업형 AI 구축 경험을 바탕으로 자체적으로 정립한 Gen AI Architecture를 보유하고 있습니다. 이를 통해 고객사의 환경과 시스템을 면밀히 이해한 뒤, 단계별로 최적화된 솔루션과 전문 인력을 제공합니다.
크라우드웍스의 Gen AI Architecture와 Alpy 솔루션 예시
특히 기업 내 방대한 비정형 데이터를 자동으로 전처리하는 Alpy Knowledge Compiler, 그리고 수동 처리가 필요할 때 전문 인력과 데이터 처리·프로젝트 관리 솔루션을 제공하는 Workstage를 함께 운영하고 있습니다. 이를 통해 AI Agent 개발, 운영, 검증 과정에서 발생할 수 있는 모든 전처리 과정을 폭넓게 커버할 수 있습니다.
AI 도입은 단순히 데이터를 ‘많이 모으는 것’이 아니라 데이터를 제대로 준비하는 것에서 시작됩니다. 단순한 데이터 구축을 넘어, 귀사의 상황을 깊이 이해하고 실질적인 문제 해결을 함께할 AI 파트너를 찾고 계신다면 크라우드웍스를 선택해 보시길 권합니다.
