![The Truth Behind 95% of AI Project Failures: The Absence of Reliable AI Data Infrastructure](/sites/default/files/Denodos-Role-in-Agentic-AI-Building-the-Data-Foundation-for-Autonomous-Decision-Making%20%281%29.png)



 

  October 27, 2026  

요즘 어느 기업을 가나 생성형 AI와 LLM 도입 이야기가 단연 화두입니다. AI 기술을 업무에 적용해 생산성을 획기적으로 높이겠다는 포부로 많은 기업이 AI 파일럿 프로젝트에 돌입하고 있죠. 하지만 안타깝게도 현장의 모습은 그리 밝지 않습니다. MIT의 연구 결과에 따르면 AI 프로젝트의 약 95%가 긍정적인 ROI를 달성하지 못한다고 합니다. 수십억 원을 투자해 데이터 현대화와 클라우드 마이그레이션을 추진했음에도 이러한 결과가 나오는 이유는 무엇일까요? 근본적인 원인은 ‘AI를 신뢰할 수 있는가’라는 질문과 맞닿아 있습니다. 신뢰할 수 없는 AI는 결국 신뢰할 수 있는 데이터의 부재에서 비롯됩니다.

## AI 프로젝트 실패의 진짜 원인: 문제는 ‘데이터’다

기업들이 최신 클라우드 인프라를 도입하고 데이터 현대화에 막대한 예산을 투입하는데도 왜 AI는 똑똑한 결과를 내지 못할까요? 글로벌 컨설팅 기업 Bain의 조사에 따르면, 기업 리더들이 꼽은 가장 큰 장벽은 바로 ‘시스템 간 데이터 접근 및 통합(41%)’과 ‘보안 및 프라이버시 문제(37%)’였습니다. 결국 근본적인 원인은 기술이나 모델의 성능이 아니라 ‘AI가 다루는 데이터를 신뢰할 수 없다’는 점에 있습니다.

좀 더 구체적으로 살펴보면, AI가 과거 특정 시점의 데이터만 학습하다 보니, 지금 이 순간의 비즈니스 현황을 파악하지 못합니다. 또한, 데이터 간의 관련성이나 용어의 실제 의미를 이해하지 못해 엉뚱한 답을 내놓는 할루시네이션, 즉 환각 현상이 발행합니다. 보안과 규제 적용의 어려움도 있습니다. 데이터가 사방으로 흩어져 있어 개인정보 보호나 보안 정책을 실시간으로 집행하기 힘듭니다.

## 신뢰할 수 있는 AI의 3가지 조건: 인지 – 결정 – 행동

비즈니스 현장에서 신뢰받는 AI 에이전트가 되려면 무엇이 필요할까요? AI가 실질적인 가치를 창출하려면 다음 3가지 핵심 단계를 완벽하게 수행해야 합니다.

1. 인지 (Perceive): 며칠 전 데이터가 아닌 지금 현재 일어나는 실시간 상황을 인식할 수 있어야 합니다.
2. 결정 (Decide): 비즈니스 의미(Meaning)와 상태(State), 보안 정책(Governance)을 종합적으로 고려해 노이즈 속에서 필요한 정보를 가려내야 합니다.
3. 행동 (Act): 기업의 보안 규정과 윤리적 가이드라인을 엄격히 지키면서 안전하게 업무를 수행해야 합니다.

## 왜 데이터 레이크/웨어하우스만으로는 부족할까: 액티브 컨텍스트(active context)의 필요성

지난 30년간 기업 데이터 관리 방식은 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 클라우드 레이크하우스로 진화해 왔습니다. 그러나, 이 방식들은 모두 데이터를 한 곳으로 복사하고 적재하는 저장 중심 구조였습니다. 데이터를 물리적으로 복사하는 순간, 데이터는 과거의 기록이 되고 복제본이 늘어날수록 보안 위험과 의미(semantic)의 불일치가 발생할 가능성이 높습니다. 따라서, AI의 실시간성과 엄격한 거버넌스 요구사항을 충족하지 못합니다.

AI 성공에 필요한 것은 더 많은 데이터 복제본이 아닙니다. 이제는 데이터를 한 곳에 모으고 복사하는 방식에서 벗어나, 런타임 시점에 실시간으로 비즈니스 의미를 부여하고 보안 정책을 동적으로 적용하는 액티브 컨텍스트(active context) 계층이 필요합니다.

## 디노도 플랫폼 9.5로 완성하는 'AI 데이터 레이어'

액티브 컨텍스트 계층이란 비즈니스 시맨틱 데이터, 거버넌스, 실시간 접근, 데이터 리니지, 런타임 거버넌스 집행을 통합된 단일 논리적 계층으로 결합하여 제공하는 아키텍처입니다. 이를 통해 AI 시스템은 분산된 환경 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 기업 컨텍스트에 안전하고 일관적이며 동적으로 접근할 수 있습니다.

그렇다면, 액티브 컨텍스트 기반의 인프라는 어떻게 구축할 수 있을까요? 디노도 플랫폼 9.5는 데이터를 직접 이동시키지 않고 메타데이터를 활용해 데이터를 실시간으로 배포하는 ‘AI 데이터 레이어’ 아키텍처를 제시합니다. 전체 구조는 다음과 같은 5단계 세부 계층으로 되어있습니다.

- **Data Source Layer:** 원천 DB 연결, 테이블 레이아웃 및 통계 수집, primary key, index, reference key 정보
- **Integration Layer:** 기술 메타 연계, 데이터 논리 통합, 정규화/비정규화/클렌징 등 데이터 정제 로직 구현
- **Semantic Layer:** 비즈니스 메타 기반 표준 모델, 거버넌스 지점, interface/metric view, association 생성
- **Data Product Layer:** 데이터 마켓플레이스에서 최종 상품화, 비즈니스 메타 보완
- **Data Service Layer:** AI앱, MCP 클라이언트 및 기타 외부 연동 API (REST/OData API, AI SDK API, MCP 서버 인터페이스)

![](/sites/default/files/inline-images/ARCH-Official%20%281%29.png)(그림1) AI 데이터 레이어 – 액티브 컨텍스트 기반

## AI 데이터인프라 혁신의 방향

디노도는 AI 데이터 레이어입니다. 디노도만이 전사적 데이터 자산 전반에 걸쳐 액티브 컨텍스트를 구축하여 AI, 비즈니스 등 모든 이해관계자가 AI의 의사 결정과 실행의 기반이 되는 데이터를 신뢰할 수 있도록 돕습니다.

AI 프로젝트의 성공은 단순히 최신 AI 모델을 도입하는데 있지 않습니다. 분산된 원천 데이터를 실시간으로 연결하고 비즈니스 맥락을 부여하며 철저한 보안 통제 하에 AI가 활용할 수 있는 신뢰 기반의 AI 데이터 인프라를 마련하는 것이 비즈니스 혁신의 출발점입니다. AI 도입으로 고민 중인 기업이라면, 데이터 복사 없이 논리적으로 데이터를 연결해 주는 디노도 플랫폼 9.5의 AI 데이터 레이어에 주목해 보시길 바랍니다.

## [웨비나 동영상 확인하기](https://www.youtube.com/watch?v=p5HzA6vX9A8)