[AI 프로젝트 성공 전략 3부] AI는 똑똑한데, 왜 회사에서는 원하는 답을 못할까?

Key Takeaways

• 아무리 뛰어난 AI 모델이나 RAG 기술을 도입하더라도, 참조하는 데이터의 품질과 최신성이 갖춰지지 않으면 원하는 답을 얻을 수 없습니다.
   
• 파편화된 비정형 데이터를 연결하고 권한과 최신성을 지속 관리하는 데이터 운영 체계가 선행되어야 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있습니다.
   

“일반적인 질문에는 잘 답하는데, 우리 회사 이야기에는 엉뚱한 답을 한다.”
최신 AI 모델을 도입한 기업들이 공통적으로 겪는 현상이 있습니다.

일반적인 질문에는 자연스럽게 답하던 AI가 막상 사내 업무와 관련된 질문을 받으면 엉뚱한 정보를 제시하거나 존재하지 않는 내용을 만들어내기도 합니다.
문제는 반드시 AI 모델의 성능 부족에 있는 것은 아닙니다.
범용 AI 모델은 방대한 데이터를 학습했지만, 기업마다 다른 내부 규정과 업무 프로세스, 고객 및 프로젝트 정보, 제품·서비스 문서와 같은 기업 고유의 지식까지 모두 알고 있는 것은 아니기 때문입니다.

이를 해결하기 위해 기업에서 대표적으로 활용하는 방식이 RAG(검색 증강 생성)입니다.
RAG는 AI가 답변을 생성하기 전에 관련 데이터를 먼저 검색하고, 검색된 정보를 바탕으로 답변하도록 하는 방식입니다. 쉽게 말하면 AI가 기업 내부의 지식을 필요할 때 찾아볼 수 있도록 연결하는 것입니다. 하지만 RAG를 구축한다고 해서 모든 문제가 해결되는 것은 아닙니다.

RAG가 검색하는 데이터 자체가 부정확하거나 오래된 정보라면, 또는 필요한 문맥이 충분히 포함되어 있지 않다면 AI 역시 잘못된 정보를 바탕으로 답변할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 RAG라는 기술 자체가 아니라, AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 지속적으로 활용할 수 있는 기반을 갖추는 것입니다.

 

AI 프로젝트의 새로운 승부처: 'AI-Ready Data'
 

Gartner는 AI 프로젝트에서 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있다고 지적합니다.
Gartner에 따르면 데이터 관리 리더의 63%가 AI를 위한 적절한 데이터 관리 체계를 갖추지 못했거나, 현재 체계가 충분한지 확신하지 못하고 있습니다. 또한 2026년까지 AI-ready data의 지원을 받지 못하는 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것으로 전망했습니다. (Gartner)

AI-Ready Data는 단순히 데이터가 저장되어 있는 상태를 의미하지 않습니다.
AI가 목적에 맞는 데이터를 신뢰할 수 있는 형태로 찾고, 이해하고, 활용할 수 있도록 데이터의 품질·구조·최신성·메타데이터·접근 권한 등이 관리되는 상태를 의미합니다.
Gartner는 AI-ready data를 구축하기 위해 기존 데이터 관리 체계에 Vector Data Store, Chunking, Embedding, RAG Integration 등의 AI 특화 기술을 추가하고, 메타데이터 관리와 데이터 관측성을 지속적으로 고도화할 필요가 있다고 설명합니다. (Gartner)
 

기업 데이터가 AI에게 유독 어려운 4가지 이유 

기업 내부 데이터 환경을 살펴보면 AI가 정보를 제대로 활용하기 어려운 이유를 크게 네 가지로 정리할 수 있습니다.
1. 여러 시스템에 흩어진 데이터
ERP, CRM, 데이터베이스, 문서 관리 시스템, 협업 도구 등 기업 데이터는 다양한 환경에 분산되어 있습니다.
AI가 기업 전체 데이터를 활용하려면 서로 다른 시스템의 데이터를 연결하고 필요한 정보를 검색할 수 있는 구조가 필요합니다.

2. 복잡한 비정형 데이터
보고서, 매뉴얼, PDF, 이미지, 이메일 등 다양한 비정형 데이터는 단순히 텍스트를 추출하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
문서의 제목과 본문, 표와 설명 등 정보가 가진 문맥과 구조까지 고려해야 AI가 필요한 내용을 정확하게 검색하고 활용할 수 있습니다.

3. 계속해서 변하는 데이터
가격 정책과 업무 프로세스가 변경되는데 과거 데이터가 그대로 남아 있다면 AI가 현재 기준과 다른 답변을 제공할 수 있습니다.
따라서 기업용 AI에서는 데이터의 최신성, 변경 이력, 버전 등을 지속적으로 관리하는 체계가 필요합니다.

4. 복잡한 접근 권한과 거버넌스
인사 정보, 고객 정보, 계약서, 재무 자료 등은 모든 구성원이 동일하게 접근할 수 있는 정보가 아닙니다.
AI가 데이터를 검색하고 활용하는 과정에서도 사용자의 권한과 데이터 보안 정책이 함께 적용되어야 합니다.
따라서 기업용 AI의 데이터 문제는 단순한 검색 문제가 아니라 데이터 거버넌스와 보안의 문제이기도 합니다.
 

좋은 모델만으로는 부족하다: 데이터와 검색 구조가 함께 필요하다

결국 AI의 답변 품질은 모델 하나만으로 결정되지 않습니다.
좋은 모델 + 신뢰할 수 있는 데이터 + 적절한 검색 구조

이 세 가지가 함께 갖춰져야 합니다.

Gartner에 따르면 2025년 말 기준 생성형 AI 프로젝트의 최소 50%가 PoC 이후 중단된 것으로 나타났습니다. Gartner는 주요 원인 중 하나로 데이터 품질 부족을 지목하며, 준비되지 않은 데이터가 신뢰할 수 없는 AI 결과와 RAG 구현 실패로 이어질 수 있다고 설명합니다. (Gartner)

이를 기업의 AI 데이터 환경에 적용하면 다음과 같이 정리할 수 있습니다. 중요한 것은 데이터를 단순히 한곳에 모으는 것이 아닙니다.
AI가 필요한 순간에 필요한 데이터를 신뢰할 수 있는 형태로 찾아 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.

메가존클라우드 AIR 사업부는 기업이 AI 프로젝트에 필요한 데이터를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있도록 AI 데이터 관리 체계와 플랫폼 환경을 제공합니다.
기업 내 여러 시스템에 분산된 데이터를 연결하고 데이터 품질과 거버넌스를 관리하여, AI가 신뢰할 수 있는 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 지원합니다.
뛰어난 AI 모델을 선택하는 것은 시작일 뿐입니다. AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 지속적으로 활용할 수 있는 기반을 갖추는 것, 그것이 AI를 실제 업무와 비즈니스 성과로 연결하는 핵심입니다.
 

다음 편 예고

AI가 기업 내부 데이터를 정확하게 활용할 수 있는 환경을 만들었다면, 이제 또 하나의 중요한 질문이 남습니다.
“AI가 우리 회사의 핵심 데이터를 정말 안전하게 다루고 있는가?”

AI 활용이 확대될수록 개인정보와 고객 정보, 내부 기밀정보 등 민감한 데이터가 AI 서비스와 연결될 가능성도 커집니다. 이에 따라 데이터 유출, 접근 권한, 모델 보안 등 기존 IT 환경과는 다른 새로운 보안 과제가 등장하고 있습니다.

다음 편 「AI 프로젝트가 성공하지 못하는 8가지 이유 (4) – AI는 똑똑한데, 왜 보안이 문제일까?」에서는 생성형 AI 시대에 기업이 직면하는 주요 보안 위협과 데이터 보호, 책임 있는 AI 거버넌스 구축 전략을 살펴보겠습니다.

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글 │메가존클라우드 마케팅유닛 이민주 매니저