2024. 12. 4. 13:59ㆍIT 트렌드가 한눈에!
최근 몇 년 사이, 생성형 AI는 단순한 유행을 넘어 비즈니스 환경 전반에 걸쳐 강력한 변화를 일으키는 기술로 자리 잡았습니다. 챗봇부터 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 자동화까지, AI는 우리 일상과 업무 방식에 깊숙이 스며들고 있습니다.
그러나 이러한 기술이 주는 혜택만큼, 도입 과정에서의 어려움과 도전 과제 또한 존재합니다. 아무리 성능 좋은 스포츠카라도 연료가 없다면 제대로 달릴 수 없듯이, AI도 ‘고품질 데이터’라는 연료가 없으면 그 잠재력을 발휘할 수 없습니다. 데이터 관리와 보안이 AI 도입의 성공을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 지금, 기업들은 이러한 과제를 어떻게 준비하고 있을까요?
파수가 최근 진행한 설문조사는 바로 이 질문에서 시작됐습니다. IT 및 보안 담당자 560명을 대상으로, 생성형 AI 도입을 위해 준비해야 할 사항과 현재 각 조직들의 현실을 분석한 결과, 흥미로운 인사이트가 도출됐는데요. 설문 결과는 AI 도입의 성공과 실패를 가를 핵심 요소를 명확히 보여주고 있으며, 이를 통해 우리가 준비해야 할 방향성을 제시하고 있습니다.
생성형 AI, 어디에서 활용되고, 활용할 예정일까?
생성형 AI의 잠재력은 무궁무진하지만, 기업들이 이를 가장 많이 활용하고 있는 분야는 상대적으로 명확했습니다. 응답 결과를 살펴보면, AI가 가장 많이 도입된(할) 분야는 고객 지원 서비스(37.8%)와 자동화 테스팅(36.4%)이었습니다. 이는 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 높이는 데 AI가 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.
흥미로운 점은 AI 활용이 이러한 전통적인 자동화 영역을 넘어 코딩 어시스턴트(32.5%), 임직원 교육(31.1%), 마케팅 콘텐츠 제작(22.5%) 같은 다양한 분야로 확대되고 있다는 사실입니다. 이는 생성형 AI가 단순히 비용 절감의 도구를 넘어, 조직 내 다양한 기능을 지원하며 새로운 가치를 창출할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
하지만 AI 활용도가 상대적으로 낮은 인재 채용(5.7%)과 같은 분야는 아직 AI 도입 초기 단계에 머물러 있다는 것을 시사합니다. AI 기술을 어떻게 각 기업의 전략적 목표에 맞게 적용할 수 있을지 고민이 필요한 시점입니다.
데이터 관리, 준비가 여전히 미흡하다
AI 기술의 전략적 활용이 중요해지고 있지만, 이를 뒷받침할 데이터 관리가 여전히 큰 과제로 남아있습니다. 설문조사 결과, 많은 기업이 중복되거나 불필요한 데이터 관리에서 어려움을 보이는 것으로 나타났는데요. 응답자의 72.6%는 불필요한 데이터(ROT, 다크 데이터)를 제대로 관리하지 못하고 있다고 답했습니다.
또한 AI 사전 학습을 위한 데이터가 "완벽히 준비됐다"고 응답한 비율은 1.4%에 불과했습니다. 98.6%가 데이터가 아직 준비되지 않거나, 부분적으로 준비, 준비중, 잘 모르겠다고 응답한 것으로 나타나, 데이터 준비가 큰 과제임을 확인할 수 있었습니다.
데이터가 정리되지 않고 산재해 있는 상황에서 AI가 학습할 수 있는 유용한 데이터만을 선별하기는 쉽지가 않습니다. 더군다나, AI의 성능을 결정짓는 핵심 요소로 ‘데이터의 질’이 60.4%로 가장 많이 언급됐다는 점은, 기업들이 단순히 데이터의 양을 늘리는 것만으로는 부족하다는 것을 보여줍니다. AI는 많은 데이터를 요구하지만, 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터만이 진정한 자산이 됩니다.
AI 환경 구축을 위해 가장 중요한 요소는?
생성형 AI 환경을 성공적으로 구축하기 위해 기업들은 어떤 준비를 우선시해야 할까요? 설문조사 결과, 응답자들은 AI 거버넌스 구축(49.3%)과 데이터 전략 수립(44.8%)을 가장 중요한 두 가지 요소로 꼽았습니다.
AI 거버넌스는 AI가 조직의 목표와 정책에 맞게 사용되도록 하는 일종의 규칙과 체계입니다. 이를 통해 AI 활용이 단순한 기술 도입에 그치지 않고, 조직의 전략적 가치 창출로 이어질 수 있습니다. 한편, 데이터 전략은 AI의 연료인 데이터를 어떻게 수집, 정리, 분석, 보안할지를 결정하는 핵심 계획으로, AI의 성능과 신뢰성을 좌우합니다.
기업들이 AI 환경 구축의 중요한 요소로 AI 거버넌스를 꼽고 있음에도 불구하고, 여전히 85.4%의 기업이 AI 거버넌스나 보안 정책을 수립하지 않았거나, 단순한 기본 사용 가이드라인만 마련한 상태인 것으로 나타났습니다.
또한 기업들은 AI 도입 시 비정형 데이터 관리(48.6%)와 데이터별 보안 수준 강화(40.5%)를 사전에 관리해야 할 중요한 요소로 꼽았습니다. 이는 AI가 정형화되지 않은 데이터도 활용하는 특성상, 데이터를 구조화하고 보안을 강화하는 것이 필수적임을 보여줍니다.
데이터 파편화 문제, 각 조직의 숙원 사업
AI 학습을 위한 데이터는 어디에 저장되고 있을까요? 기업들은 데이터를 주로 파일 서버, 클라우드 스토리지, 사용자 PC 등 다양한 저장소에 분산해 저장하고 있는 것으로 나타났습니다. 데이터 저장 위치가 다양하다는 점은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 심각한 데이터 파편화 문제를 초래할 가능성도 큽니다.
실제로 응답자의 45.3%는 데이터가 여러 저장소에 흩어져 있어 관리에 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 이렇게 데이터가 산재해 있는 상황에서는 AI가 학습 과정에서 필요한 데이터를 빠르고 정확히 가져오기 어려워질 수밖에 없겠죠.
데이터 관리와 보호를 위한 해결책
생성형 AI 도입은 데이터 보호와 관리 문제를 동반하며, 이를 해결하기 위한 체계적인 전략이 성공의 열쇠입니다. 주요 해결책으로 데이터 접근 통제 강화, 민감 정보 보호, 데이터 통합 관리가 꼽힙니다.
데이터 접근 통제는 AI 보안의 핵심으로, 제로 트러스트 모델을 통해 최소 권한 접근과 철저한 검증을 시행하고, 다중 인증 및 권한 관리를 통해 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 민감 정보를 자동으로 탐지하고 마스킹이나 익명화를 적용해 데이터를 안전하게 보호해야 합니다. 이상 탐지 시스템을 운영하면 비정상적인 데이터 접근과 활동을 실시간으로 감지하고 차단할 수 있습니다. 마지막으로, 분산된 데이터를 통합 관리할 플랫폼을 도입하면 데이터 활용 효율성을 높이고 AI 학습의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
결국, 데이터 접근 통제와 보호, 그리고 통합 관리는 생성형 AI를 성공적으로 도입하기 위한 필수 과제입니다.
Wrapsody는 파수가 제공하는 엔터프라이즈 문서 관리 플랫폼으로, AI 시대의 데이터 관리와 보안을 혁신하는 솔루션입니다. 이 플랫폼은 사내 모든 문서를 중앙 서버에 저장해 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하며, 데이터를 가상화해 언제 어디서든 최신 버전의 문서를 사용할 수 있도록 지원합니다. 문서 생성, 수정, 채팅, 파생 이력 등 모든 협업 히스토리를 저장해 조직 자산으로 활용할 수 있는 기능도 포함돼 있어 업무 효율성과 데이터 활용도를 동시에 높입니다.
AI 도입 과정에서 가장 큰 걸림돌로 지적된 데이터 관리와 보안 문제를 Wrapsody를 통해 해결할 수 있는데요. 특히 데이터 파편화 문제를 근본적으로 해결하고, 생성형 AI 학습에 최적화된 환경을 제공합니다.
또한, 사내 모든 문서를 중앙 서버에 저장해 통합 관리할 수 있도록 지원하며, 여러 저장소에 분산된 데이터를 가상화해 언제 어디서든 최신 상태의 문서로 사용할 수 있습니다. 이렇게 통합된 환경은 ROT 데이터(중복되거나 불필요한 데이터)를 자동으로 식별하고 최소화해, AI 학습 데이터의 품질을 높이고 스토리지 비용을 절감합니다.
또한, Wrapsody는 강력한 보안 기능을 제공합니다. 파일 별 ACL(Access Control List) 기반으로 세밀한 접근 권한 설정과 암호화를 통해 데이터를 철저히 보호하며, 문서 편집 종료 시 자동 백업 기능으로 랜섬웨어와 같은 보안 위협에도 안전하게 대응할 수 있습니다.
데이터 관리와 보안이 AI 도입의 성공을 좌우하는 시대, 단순한 도구를 넘어 AI 시대를 선도하는 데이터 관리와 보안을 위한 혁신적인 솔루션이 필요한 시점입니다. 이제 Wrapsody와 함께, 데이터의 잠재력을 극대화하고 AI 시대의 경쟁력을 확보해 보세요!
파수 문의하기 | Fasoo Contact Us
여러 번 보는 것보다 한 번의 상담이 더욱 효과적입니다. ‘파수’는 (이하 ‘회사’는) 고객님의 개인정보를 중요시하며, “정보통신망 이용촉진 및 정보보호”에 관한 법률을 준수하고 있습
www.fasoo.com
'IT 트렌드가 한눈에!' 카테고리의 다른 글
| 개인정보보호책임자(CPO) 핸드북 발표, CPO 체크리스트 주요 내용 요약 정리! (2) | 2024.12.05 |
|---|---|
| E-DLP란? DLP의 정의와 다양한 유형, EDLP의 특징 (0) | 2024.12.04 |
| 사이버보안 컴플라이언스 - ISMS-P, ISO27001, GDPR, HIPAA 규제, 규정, 인증 차이 (2) | 2024.11.28 |
| 트럼프 2.0 시대, 사이버 보안 시장과 트렌드 동향 (24) | 2024.11.19 |
| 최근 4년간 교육기관 개인정보유출 615만 건, 교육기관 민감정보 보안과 관리 (1) | 2024.11.13 |