최근 MIT 연구 결과가 Fortune 등 여러 매체를 통해 알려졌는데, 그 내용은 충격적입니다. 기업용 생성형 AI 프로젝트의 95%가 긍정적인 투자 수익(ROI)을 내지 못한다는 사실입니다. 수십억 달러가 투자되고 있음에도 대부분의 기업은 멈춰버린 파일럿 프로젝트, 불안정한 워크플로우, 측정 불가능한 성과만 남기고 있습니다.
왜 이런 일이 벌어질까요? 더 중요한 질문은, 어떻게 하면 귀사의 조직이 이 95%의 실패 사례에 포함되지 않을 수 있을까 하는 점입니다. MIT 연구에서 표현한 것처럼, 어떻게 해야 ‘생성형 AI 격차(GenAI divide)’를 넘어 확실한 ROI를 얻는 5%의 기업이 될 수 있을까요? 한마디로 답하면, 그것은 바로 데이터(Data) 입니다.
생성형 AI 실패의 데이터 관련 원인
MIT 연구 결과는 분명합니다. 생성형 AI 성공을 가로막는 가장 큰 장애물은 ‘AI 모델이 제대로 학습하지 못한다’라는 것이며, 이는 곧 데이터 문제입니다. 기업들이 흔히 겪는 어려움은 다음과 같습니다:
- 정적인(Static), 분리된 데이터 소스
AI 모델은 제공받은 데이터의 질에 따라 성능이 결정됩니다. 하지만 많은 프로젝트는 정적인 스냅샷, 사일로화된 데이터 세트, 불완전한 데이터 레이크하우스에 의존합니다. 실시간이면서 포괄적인 데이터 접근이 없다면 AI는 맥락을 보지 못하고, 효과적으로 학습할 수 없습니다. - 신뢰할 수 있고 관리(governed)된 데이터의 부족
기업용 AI는 일관성 있고, 설명할 수 있으며, 정책을 준수하는 데이터가 필요합니다. 그러나 실제로는 데이터 계보(lineage), 접근 제어, 의미적 명확성(semantic clarity)이 부족한 경우가 많습니다. 그 결과 AI의 출력물이 신뢰할 수 없고, 비즈니스 핵심 업무에 활용하기 어렵습니다. - 기존 업무 프로세스와의 통합 실패
AI는 실제 비즈니스 프로세스와 맞물리지 않으면 실패할 수밖에 없습니다. 판매, 재무 등 업무 프로세스를 담당하는 사람들이 이해할 수 있는 형태로 데이터가 제공되지 않는다면, 현업에서의 활용도와 채택률은 크게 떨어집니다. - 학습하고 적응하지 못하는 문제
대부분의 시스템은 맥락을 기억하지 못하고, 피드백을 반영해 발전하지도 못합니다. 사용자는 매번 같은 프롬프트와 데이터를 반복 입력해야 하고, 이는 신뢰를 무너뜨립니다. 메모리가 없는 AI는 ROI가 없는 AI입니다.
결국, 이는 AI 자체의 문제가 아니라 근본적으로 데이터의 문제입니다.
기업의 데이터 문제를 해결하는 Denodo
디노도 플랫폼은 바로 이러한 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 논리적 데이터 관리 계층을 제공함으로써, 디노도는 AI 시스템과 사용자에게 실시간으로 관리되고 맥락이 담긴 올바른 데이터를 전달할 수 있도록 지원합니다. 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 통합과 실시간 접근
디노도는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 레거시 시스템, SaaS 애플리케이션, API 등 다양한 소스를 연결하면서도 비용이 많이 드는 데이터 복제를 요구하지 않습니다. 이를 통해 AI 에이전트와 모델은 최신 엔터프라이즈 데이터를 실시간으로 활용할 수 있습니다. - 신뢰할 수 있는 데이터 기반
철저한 메타데이터 관리, 데이터 계보(lineage), 접근 제어, 정책 시행 기능을 통해 디노도는 설명이 가능하고, 안전하며, 규제 준수에 맞는 AI 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다. - 비즈니스 언어로 제공되는 시맨틱 계층
디노도는 완전한 비즈니스 맥락을 제공하는 시맨틱 계층(semantic layer)을 제공하여, AI 시스템이 실제 업무 흐름과 사용자 기대에 맞는 인사이트를 도출할 수 있도록 합니다. - AI 워크플로우에 최적화
디노도는 메타데이터 기반 RAG를 지원하며, 데이터 자체가 아니라 메타데이터가 색인화됩니다. 이를 통해 에이전트 시스템은 실시간으로 당면 과제에 가장 관련 있고 최신인 데이터를 판단하고, 소스 시스템에서 해당 데이터를 즉시 조회할 수 있습니다. 그 결과, AI는 지속적으로 학습하고 개선되며, 주어진 상황에 맞는 정확한 데이터를 활용하여 예외 상황에도 대응할 수 있습니다.
ROI 측면에서의 중요성
MIT 보고서에 따르면, 기업의 단 5%만 AI 효과를 보고 있으며, 나머지는 파일럿 단계에 머물러 있습니다. AI에 성공한 기업과 그렇지 않은 기업의 차이는 학습하고 상황에 유연하게 대응할 수 있는 AI 시스템을 비즈니스 워크플로우에 통합하는 능력에 있었습니다.
디노도는 이미 고객들에게 긍정적인 ROI를 제공했습니다. 금융, 제조 등 다양한 산업의 고객들이 실제 운영 환경에 디노도를 도입하여 측정 가능한 혜택을 누리고 있습니다.
디노도를 사용하면, 생성형 AI 프로젝트가 단순히 콘텐츠를 만드는 것을 넘어 실제 ROI를 만들어냅니다.
AI 가능성 실현
만약 귀사의 생성형 AI 프로젝트가 어려움을 겪고 있다면, 95% 그룹에 속하는 것일 수도 있습니다. 하지만, 95%에 머물러 있을 필요는 결코 없습니다. AI 프로젝트 실패의 근본 원인인 데이터 문제를 해결함으로써, 디노도는 기업이 AI 이슈를 넘어 AI의 완전한 가능성을 실현할 수 있도록 도울 수 있습니다.
AI 투자를 실제 비즈니스 성과로 바꾸고 싶으신가요?
방법이 궁금하시면 디노도로 문의해 주시기 바랍니다.
