AI 핵심은 데이터…기업 81%가 품질 문제 직면

[AI리포터]

AI와 머신러닝 프로젝트는 데이터가 뒷받침되지 않으면 실패한다. [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] 생성형 인공지능(AI)가 주목받고 있지만 이를 뒷받침하는 데이터가 없으면 AI 프로젝트는 실패하게 된다.

경영 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey&Company)의 자료를 인용, 2024년 65%의 기업이 생성형 AI를 활용할 것으로 예상되지만 AI와 머신러닝의 진정한 잠재력은 데이터 품질에 달려 있다고 29일(현지시간) IT매체 테크레이더가 전했다.

기업들이 AI를 도입하려면 데이터의 정확성과 윤리적 거버넌스가 필수다. 소프트웨어 회사인 퀄릭(Qlik)에 따르면 기업 81%가 AI 데이터 품질 문제를 겪고 있으며 매출 50억달러 이상 기업 중 77%는 잘못된 데이터가 심각한 위기를 초래할 것으로 보고 있다.

예를 들어 부동산 플랫폼인 질로우(Zillow)는 부정확한 데이터로 인해 부동산 평가 모델이 실패하며 막대한 손실을 입었다.

AI와 머신러닝은 패턴 학습과 예측을 위해 데이터에 의존한다. 그러나 잘못된 데이터는 모델의 정확성을 떨어뜨린다. 이는 기업의 의사결정에 악영향을 미친다. 따라서 기업은 데이터 수집, 품질 관리, 윤리적 데이터 활용을 위한 강력한 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 이를 위해 다양한 데이터 소스를 활용하고 데이터가 현실을 반영하도록 지속적으로 검증하는 과정이 필요하다.

결국 AI와 머신러닝의 성공 여부는 데이터를 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 기업이 데이터 중심 전략을 구축하지 않는다면 AI 프로젝트는 기대에 미치지 못할 가능성이 크다. AI 혁신을 이루려면 데이터의 중요성을 먼저 이해하고, 이를 기반으로 한 전략적 접근이 필요하다.

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