Data to AI: AI가 일하는 조직으로 가는 길

데이터 준비부터 거버넌스·AI 평가까지, AI Readiness를 갖추는 방법

AI를 도입하는 기업이 늘고 있지만, 실제 업무에 AI를 적용하는 단계에서는 예상하지 못한 문제가 발생합니다.

데이터가 여러 시스템에 흩어져 있거나 같은 지표를 부서마다 다르게 해석하고, 데이터의 출처와 품질을 확인하기 어려우면 AI가 내놓는 결과 역시 일관되기 어렵습니다.

결국 AI 도입의 첫 번째 과제는 모델이 아니라 데이터를 AI가 이해하고 신뢰할 수 있는 상태로 만드는 것입니다.

KT는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 준비, 데이터·AI 거버넌스, AI 품질 평가를 연결한 Data to AI 실행 체계를 구축했습니다.

이번 글에서는 기업이 AI를 실제 업무에 적용하기 위해 어떤 준비가 필요한지 살펴봅니다.

AI가 데이터를 제대로 활용하려면 무엇이 필요할까요?

AI가 데이터를 활용하기 위해서는 단순히 데이터를 많이 보유하고 있는 것만으로는 부족합니다.

데이터의 의미와 맥락이 정리되어 있어야 하고, 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 관리되어야 하며, AI가 만들어낸 결과가 신뢰할 만한지도 검증해야 합니다.

KT는 이를 세 가지 축으로 접근했습니다.

즉, 데이터를 준비하고 → 안전하게 활용할 수 있도록 관리하고 → AI의 결과를 검증하는 과정이 연결되어야 합니다.

데이터가 ‘AI-Ready’인지 먼저 확인해야 합니다

모든 데이터가 AI에 바로 활용될 수 있는 것은 아닙니다.

데이터가 무엇을 의미하는지 파악할 수 있는지, 데이터 간 관계와 업무 맥락이 연결되어 있는지, 품질과 보안 기준이 갖춰져 있는지를 확인해야 합니다.

특히 같은 지표라도 부서마다 다른 의미로 사용한다면 AI가 일관된 답변을 내놓기 어렵습니다.

따라서 메타데이터, 비즈니스 용어, 데이터 간 관계와 출처를 연결해 AI가 데이터의 의미와 근거를 이해할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요합니다.

AI를 실제 업무에 적용하려면 거버넌스도 달라져야 합니다

AI가 기업 데이터를 활용하기 시작하면 데이터 거버넌스는 단순한 데이터 관리 기준을 넘어섭니다.

누가 어떤 데이터를 볼 수 있는지뿐 아니라 어떤 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, AI가 생성한 결과를 어떻게 검증하고 통제할 것인지까지 관리해야 합니다.

또한 데이터의 출처와 산식, 변경 이력을 추적할 수 있어야 AI의 답변에 대한 근거와 책임도 확보할 수 있습니다.

결국 AI 시대의 거버넌스는 정책을 문서로 관리하는 것을 넘어 실제 AI와 데이터 활용 과정에서 작동하는 체계여야 합니다.

AI가 제대로 일하고 있는지도 검증해야 합니다

데이터를 잘 준비하고 거버넌스를 갖췄다고 해서 AI 도입이 끝나는 것은 아닙니다.

AI가 실제 업무에서 목표한 성능을 내는지, 환각이나 편향 등 위험 요소는 없는지, Agent가 업무를 정확하게 수행하는지 지속적으로 평가해야 합니다.

특히 Agent가 실제 업무를 수행하는 환경에서는 최종 답변뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 판단하고 행동했는지까지 확인하는 평가 체계가 필요합니다.

이를 통해 AI를 한 번 구축하고 끝내는 것이 아니라 평가 → 개선 → 재검증으로 이어지는 지속적인 품질 관리가 가능해집니다.

결국 AI가 일하는 조직의 기반은 데이터입니다

AI가 단순한 실험이나 PoC를 넘어 실제 업무를 수행하려면 데이터가 AI가 이해하고 활용할 수 있는 상태로 준비되어야 합니다.

그리고 그 위에 데이터·AI 거버넌스를 구축하고, 모델과 Agent의 품질을 지속적으로 평가해야 합니다.

KT는 이러한 Data to AI 체계를 바탕으로 데이터를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 전환하고, 이를 실제 의사결정과 업무 자동화로 연결하는 방법을 연구하고 있습니다.