생성형 AI Q&A: 데이터 리더가 알아야 할 것들

💬 Q: 왜 지금 생성형 AI가 그렇게 주목받고 있나요?
A: 그것은 판을 바꾸고 있기 때문입니다. GenAI는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 인간과 데이터 사이의 새로운 인터페이스입니다. 자연어를 통해 시스템과 상호작용할 수 있게 하여, 일상적인 질문을 데이터 기반의 답변으로 바꿔줍니다. 하지만, 이전의 강력한 도구와 마찬가지로, 양질의 데이터와 견고한 데이터 거버넌스가 기반이 되어야만 제대로 작동합니다.

💬 Q: 기업이 생성형 AI를 도입할 때 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?
A: 바로 올바른 데이터에 접근하는 것입니다. 모두가 LLM과 생성형 AI 애플리케이션에 열광하고 있지만, 대부분의 조직은 분산되고, 오래되었으며, 비즈니스 맥락이 부족한 데이터 문제에 직면해 있습니다. 이것이 큰 위험으로 이어집니다. 환각(hallucination) 즉, AI가 자신 있게 틀린 답을 제시하는 현상입니다. 

당신의 데이터가 연결되어 있지 않고, 맥락이 없으며, 컴플라이언스를 준수하지 않는다면, 생성형 AI는 단지 성능이 저하될 뿐만 아니라, 잘못된 방향으로 이끌 위험도 있습니다.

💬 Q: RAG와 쿼리 RAG의 차이는 무엇인가요?
 A: 좋은 질문입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI 응답에 실시간 데이터를 보강하는 방식입니다. 하지만, 디노도도는 한 단계 더 나아가 쿼리 RAG를 제공합니다. LLM이 쿼리를 생성하여 실시간으로, 거버넌스가 적용된 데이터를 시스템에서 직접 조회하도록 하는 것입니다.

이와 같은 방식은 답변 결과가 단순히 질문과 관련 있다는 것을 넘어, 추적 가능하고, 안전하며, 컴플라이언스를 만족하게 합니다.

💬 Q: 생성형 AI는 기술 팀만을 위한 것인가요?
A: 전혀 그렇지 않습니다. 생성형 AI의 진정한 가치는 마케팅, 재무, 운영 등 모든 부서에서 데이터를 활용할 수 있게 하는 것입니다. 그러기 위해서는 데이터가 복잡함에서 벗어나야 합니다. 이때 중요한 것이 바로 논리적 데이터 관리(Logical Data Management)입니다. 데이터가 어디에 있든, 어떻게 구조화되어 있든 관계없이 사용자가 그 데이터와 쉽게 상호작용할 수 있게 해줍니다.

논리적 데이터 관리는 데이터 접근을 물리적 소스로부터 추상화하는 접근 방식입니다. 데이터를 실제로 이동시키지 않고, 통합된 가상 데이터 뷰를 제공하여, 사용자는 물론 AI 시스템도 데이터가 어디에 있든 실시간으로 접근할 수 있게 합니다. 이와 동시에 일관성, 보안, 비즈니스 맥락을 유지할 수 있습니다.

💬 Q: 기존 데이터 스택 위에 생성형 AI를 사용할 수 있나요?
 A: 물론입니다. 그리고, 그래야 합니다. 기존 아키텍처를 모두 뜯어고치는 것은 현실적이지 않습니다. 핵심은 데이터 소스들을 연결하고, 생성형 AI에 적합하게 만드는 논리적 계층(logical layer)을 추가하는 것입니다. 디노도는 바로 그 역할을 하도록 설계되었습니다. 기존 시스템을 교체할 필요 없이요. 

이것이 디노도의 강점입니다. 디노도 플랫폼은 분산된 데이터에 대한 실시간 접근을 제공할 뿐만 아니라, 비즈니스 의미와 맥락을 더하는 시맨틱 계층도 포함되어 있어, 생성형 AI의 환각을 줄이고 정확도와 신뢰도를 향상시켜 줍니다.

💬 Q: 보안은 어떻게 보장되나요? 거버넌스는요?
A: 보안과 거버넌스는 선택이 아니라 필수입니다. 디노도의 접근 방식은 단일 논리 계층을 통해 접근 제어, 데이터 마스킹, 정책 적용을 보장합니다. 생성형 AI가 아무리 강력하더라도, 허용된 정보만 접근 가능합니다.

💬 Q: 생성형 AI는 앞으로 어떻게 발전할까요?
 A: 지금은 시작에 불과합니다. 생성형 AI는 우리가 일하는 방식, 배우는 방식, 시스템과 상호작용하는 방식을 변화시킬 것입니다. 하지만, 그 모든 변화는 신뢰할 수 있는 데이터 없이는 불가능합니다. 디노도는 AI에 최적화된 데이터 기반, 논리적이고, 안전하며, 실시간으로 연결된 데이터 환경 구축에 집중하고 있습니다. 

책임 있는 방식으로 미래를 함께 만들어 가는 것이 중요합니다. 

생성형 AI 전환을 앞두고 있는 데이터 리더라면, 책임감 있고 확장 가능하며, 신뢰 중심의 AI에 대한 디노도의 비전을 담은 디노도 생성형 AI 선언문을 읽어보시기 바랍니다.