데이터 관리 및 품질 문제, AI 도입의 주요 장애물로 부상

새로운 연구에 따르면 영국 기업들이 인공지능(AI) 도입을 주저하는 주요 원인은 비용이 아니라 데이터 관리 및 품질 문제로 나타났습니다. 이는 경쟁사와의 기술적 격차를 해소하지 못하게 해 기업 발전을 저해하고 있습니다.

히타치 반타라(Hitachi Vantara)의 보고서는 데이터 관리 및 품질 표준의 부족이 AI 프로젝트의 성공을 위협하고 있으며, 영국 기업의 42%가 데이터 품질을 AI 도입의 가장 큰 과제로 꼽았다고 밝혔습니다.

이 문제를 인식하고 있음에도 불구하고, 많은 조직들이 효과적인 AI 구현을 위한 강력한 데이터 인프라를 구축하지 못하고 있는 것으로 조사되었습니다.

AI 도입의 최대 장애물: 데이터 문제

히타치 반타라는 기업들이 관리해야 할 데이터 양이 2026년까지 150% 증가할 것으로 예상되며, 이를 내일로 미루는 것은 더 이상 선택지가 아니라고 경고합니다. 현재 글로벌 대기업들은 평균 150페타바이트(PB)의 데이터를 관리하고 있으며, 2026년에는 이 수치가 300PB로 증가할 전망입니다.

영국 기업의 45%는 데이터 저장과 관련된 심각한 문제를 보고했으며, 56%는 전체 데이터의 절반 이상이 분석되지 않고 방치된 ‘다크 데이터’라고 인정했습니다.

더 큰 문제는 인공지능에 대한 기업들의 접근 방식입니다. 56%의 기업이 통제되지 않은 환경에서 실시간으로 AI 테스트와 반복 작업을 수행한다고 답했으며, 이는 심각한 보안 취약점을 초래할 수 있습니다. 반면, AI 테스트용 ‘샌드박스’를 사용하는 기업은 12%에 불과했습니다.

히타치 반타라의 글로벌 AI 및 고성능 데이터 플랫폼 사업 책임자인 사산 모아베니(Sasan Moaveni)는 다음과 같이 강조했습니다.

“많은 기업이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 명확한 전략이나 적절한 교육 없이 AI 도입에 뛰어들고 있습니다. 그러나 이는 역효과를 낼 수 있습니다. 성공적인 AI 프로젝트는 명확한 계획, 정의된 사용 사례, 원하는 결과 및 대규모 데이터를 책임감 있게 처리할 수 있는 인프라에서 시작해야 합니다.”