에이전트형 AI 시대, 데이터 전략의 전면적인 개편이 필요한 이유 (feat. Salesforce)

최근 Salesforce의 데이터 조사 결과에 따르면, 기업들이 에이전트형 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 데이터 전략의 근본적인 변화가 필요하다는 의견이 지배적입니다. 많은 기업들이 데이터 사일로 문제와 낮은 데이터 품질로 인해 어려움을 겪고 있으며, 이는 AI 도입의 성공적인 결과를 저해하는 주요 원인으로 지목되고 있습니다.

데이터 사일로, AI 성공의 가장 큰 적

Salesforce의 조사에 따르면, 기업의 70%는 가장 가치 있는 데이터 인사이트가 사일로에 갇혀 활용 불가능한 상태라고 믿고 있습니다. 이는 기업 내 데이터가 통합되지 못하고 부서별로 분산되어 관리되기 때문에 발생하는 문제입니다. 이러한 데이터 사일로 현상은 의사 결정을 저해하고, 고객에 대한 통합적인 시각을 확보하는 것을 어렵게 만들 뿐만 아니라, 데이터 거버넌스 및 규정 준수 측면에서도 심각한 위험을 초래할 수 있습니다.

낮은 데이터 품질, 잘못된 결론으로 이어질 수 있어

조사에 참여한 데이터 리더 중 절반 가까이(49%)는 낮은 데이터 품질로 인해 잘못된 결론에 도달한 경험이 있다고 답했습니다. 이는 데이터의 정확성, 최신성, 완전성이 부족하여 AI 모델의 예측 결과에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 결과를 낳습니다. 기업들은 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 데이터 품질 개선에 적극적으로 투자해야 합니다.

에이전트형 AI 시대, 데이터 전략의 중요성

Salesforce의 CEO 마크 베니오프는 에이전트형 AI를 혁명적인 기술로 평가하며, 데이터 확보의 중요성을 강조했습니다. 에이전트형 AI는 사용자의 의도를 파악하고 자율적으로 작업을 수행하는 AI로, 방대한 양의 고품질 데이터를 기반으로 학습하고 작동합니다. 따라서 에이전트형 AI의 성공적인 도입을 위해서는 데이터 전략의 전면적인 개편이 필수적입니다.

제로 카피 아키텍처, 데이터 활용의 새로운 가능성

Salesforce는 제로 카피 아키텍처를 데이터 활용의 미래로 보고 있습니다. 제로 카피 아키텍처는 데이터를 이동, 복사, 복제하지 않고도 AI가 데이터가 있는 위치에서 직접 데이터에 접근할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 데이터 사일로 문제를 해결하고 데이터 활용의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 이미 많은 기업들이 제로 카피 아키텍처를 도입하고 있으며, 고객 서비스 품질 향상 및 AI 이니셔티브 가속화 등의 긍정적인 효과를 경험하고 있습니다.

맺음말

에이전트형 AI 시대에 성공하기 위해서는 데이터와 AI를 통합적인 전략으로 접근해야 합니다. 데이터 사일로 해소, 데이터 품질 개선, 그리고 제로 카피 아키텍처 도입 등을 통해 데이터 기반을 강화하고 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 기업만이 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.