생성형 AI(Generative AI)는 머신러닝을 통해 수집된 데이터를 기반으로 결과물을 도출하는 기술로 데이터 수집, 출력, 생성, 대규모 데이터 세트 이해 및 작업 자동화와 같이 인간이 하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 복잡할 수 있는 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다. 불과 몇 년 전 화두로 떠오른 생성형 AI는 혁신적인 기술로 주목받으며 오늘날 의료, 보안, 유통, 심지어 교육에 이르기까지 수많은 산업에 혁명을 일으키고 있어 파급력과 관심도가 더욱 커지고 있습니다.  

  이런 상황 속 비즈니스에서 데이터와 AI의 중요성이 증가한 것은 자연스러운 결과로 보입니다.  방대한 양의 데이터를 분석하기 위해 기업들은 더 적극적인 생성형 AI 활용 방안을 모색하고 있습니다. 여기에서 등장한 새로운 필수 과제는 생성형AI의 학습을 위한 데이터 관리입니다. 이제부터 성공적인 생성형 AI 구축을 위한 데이터 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

성공적인 생성형 AI 구축의 핵심은 데이터

  생성형 AI가 최대치의 성능을 발휘하기 위해서는 올바르게 관리된 데이터에 적절한 분석 기법을 적용하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정이 필요합니다. 다시 말해 조직의 데이터 관리 능력에 따라 생성형 AI 활용의 성공 여부가 결정되는 것입니다. 기업이 데이터 관리 전략을 세울 때 고려해야 할 세부 사항들은 다음과 같습니다.

데이터 구조화 및 조직화

  생성형 AI의 접근 및 처리가 용이하도록 데이터를 구성하고 정리하여야 합니다. 생성형 AI의 LLM에서 차지하는 데이터 비중은 문서와 이미지, 멀티미디어 등의 비구조화 된(unstructured) 데이터이므로, AI가 즉시 이들을 활용하기 위해서는 구조화된(structured)형태의 연계 데이터로 변환이 필요합니다. 데이터를 저장할 때 일정한 규칙에 따라 자동으로 정리가 가능한 플랫폼을 구현하면 더욱 효율적인 데이터 검색이 가능하고 불필요한 중복으로 인한 낭비를 줄일 수 있어, 데이터의 활용성을 극대화할 수 있습니다. 

 

데이터 품질 및 다양성

  생성형 AI의 성능은 데이터에 따라 좌우되므로, 기업은 항상 데이터의 다양성과 품질을 검증하여야 합니다. 데이터 정리 및 검증, 증강 및 강화 프로세스를 구현하여 정확도를 향상시키고 생성형 AI 모델의 편향성을 줄일 수 있습니다. 데이터의 필터링 및 검사를 거쳐 모든 데이터가 표준에 적합하도록 하여야 합니다.

 

지속적인 데이터 업데이트 및 최적화

  지속적인 데이터 업데이트는 생성형 AI로부터 유의미한 정보를 얻는 데 핵심이 되는 기반 요소입니다. 풍부한 데이터 소스, 실시간으로 동기화를 용이하게 하는 프로세스 개발과 최신 데이터로부터의 피드백 프로세스 구축은 필수 전략이 될 것입니다. 이를 통해 확보된 데이터로 학습한 생성형 AI에게 정확성 높은 최신의 정보를 얻을 수 있습니다.

 

데이터 보안 및 개인 정보 보호

  클라우드 환경이나 사내 구축형 등 IT 시스템의 운영 방식에 상관없이, 기업은 데이터 및 개인정보 보안에 유념해야 합니다. 데이터에 대한 리스크를 파악하고 우선순위를 지정해야 하며, 개인 데이터에 대한 액세스 권한을 관리해야 합니다. 또, 데이터 보호 규제와 관련해 최신 규제의 내용을 늘 숙지하고 빠르게 대응하여야 합니다. 이를 통해 회사의 데이터 자산을 보호하고 윤리적, 법적 틀 내에서 데이터를 운용할 수 있습니다.

 

상호 운용성

  마지막으로, 데이터의 교환과 결합을 촉진하기 위해 한 조직 내에서의 서로 다른 시스템, 플랫폼 간에도 데이터가 상호 운용될 수 있도록 시스템을 개선해야 합니다. 또한, 기업 내 구성원들이 필요에 따라 생성형 AI의 가치를 제공받고 비즈니스에 쉽게 활용할 수 있도록 해야 합니다.

 

기업의 경쟁력을 좌우하는 데이터 관리의 중요성

  데이터 전략의 핵심은 결국 끊임없이 증가하는 양의 데이터를 관리하는 동시에, 데이터 품질을 보장하는 것입니다. 생성형 AI에 활용할 데이터는 끊임없이 최신화해야 하며 다양하고 편향되지 않은 데이터가 요구되므로 더욱 까다로운 관리가 필요합니다. 

  특히 생성형 AI를 활용하여 기업 내부 데이터를 기반으로 한 결과를 도출하려고 한다면, 그 중요성은 더욱 커지게 됩니다. 데이터 관리는 향후 대규모 데이터에 대한 처리방법과 표준에 부합하도록 하여야 하며, 기업은 자체 데이터 플랫폼에 다양한 형태에 데이터를 담고 데이터들 간의 연관 구조를 빠르게 찾아낼 수 있는 매커니즘을 확보해야 합니다.

  날이 갈수록 더욱 다양해지고 복잡해지는 비즈니스 환경에서, 기업의 경쟁력은 결국 급변하는 비즈니스 요구에 맞는 빠르고 정확한 데이터 기반 결과물의 제공에서 비롯됩니다. 또한 회사 내부의 재무 데이터나 생산 재고 데이터, 판매 데이터 등과 같이 오랜 기간 축적된 자체 데이터에서 최대한의 가치를 이끌어낼 수 있도록 하는 것도 바로 생성형 AI입니다. 자체 데이터 기반의 생성형 AI를 활용하면 기업의 일부 작업을 자동화하고, 비즈니스 데이터에 대한 정확성을 확보하며, 조직을 유동적으로 운영할 수 있도록 하여 결과적으로 전체 비용을 절감할 수 있게 될 것입니다.

 

SK㈜ C&C, 생성형 AI 도입을 위한 믿음직한 파트너

  생성형 AI의 활용은 더 이상 일부 비즈니스에 국한되지 않습니다. 앞으로도 계속될 기술의 발전으로 생성형 AI의 비즈니스 활용 범위는 갈수록 넓어질 것입니다. 그러나 생성형 AI 도입 및 활용을 위해서는 데이터 관리를 포함한 다양한 측면을 고려하여 종합적인 의사결정을 해야 하므로 개별 기업이 실행하기는 쉽지 않습니다. 

  기업의 경쟁력을 위해 생성형 AI 적용을 고려하고 있지만 여러 문제들로 망설여진다면 SK㈜ C&C와 함께해보세요. 기본적인 업무 프로세스 자동화 시스템 적용부터 데이터 시스템 컨설팅까지, SK㈜ C&C의 전문가들의 노하우로 AI 혁신을 실현해 드리겠습니다.

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

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