구름 빅밸류 대표 "AI 레디 데이터, 현실과 격차 줄여야"⋯AX 전환 조건 제시

"AI, 단순 도구 넘어 동료 되려면 신뢰 조건 설계해야" 강조 [아이뉴스24 최효경 기자] 구름 빅밸류(대표 구름, 이병욱) 대표는 "AI를 단순한 도구가 아니라 검토를 반복하지 않아도 함께 일할 수 있는 동료로 만들기 위해서는 신뢰의 조건을 설계해야 한다"고 말했다. AI는 주어진 데이터 안에서 판단하기 때문에 현실과 데이터 사이의 차이를 조직이 직접 파악하고 AI가 맡을 업무에 필요한 수준으로 데이터를 준비해야 한다는 것이다.AI레디데이터 세미나 [사진=빅밸류]구름 대표는 지난 3일 서울 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 열린 'AI Ready Data 2026'에 연사로 참여해 이같이 밝혔다. 중앙대학교 문헌정보학과 HIKE 연구실이 주최·주관한 이번 세미나는 'AI가 조직에서 동작하려면, 데이터는 무엇을 갖춰야 하는가'를 주제로 열렸다.구 대표는 현장에서 AI 도입을 가로막는 요인으로 실무 전문가, 축적된 데이터, AI·데이터 전문가 사이의 세 가지 괴리를 제시했다. 첫째는 조직이 필요한 데이터를 이미 보유하고 있다고 믿는 '보유의 착각'이다.둘째는 현업의 경험과 AI·데이터 전문가의 분석 사이에서 생기는 '경험의 착각'이다. 구 대표는 "오랜 기간 축적된 현장 판단을 곧바로 배제하기보다 조건과 범위를 데이터로 확인하고, 전문가의 경험을 측정 가능한 변수로 바꾸는 과정이 필요하다"고 말했다.셋째는 데이터가 모여 있어도 실제 업무에는 쓰기 어려운 '가용의 착각'이다. 구 대표는 같은 필지를 다루는 여러 공적 장부의 면적 값이 다르거나, 주소 데이터가 실제 상권과 맞지 않았던 사례를 들어 "연결된 데이터가 오류를 드러내고 신뢰할 기준을 정하는 출발점"이라고 설명했다.데이터 표준을 AI 레디 데이터의 완성 상태로 보는 시각도 경계해야 한다고 강조했다. 구 대표는 "표준은 데이터를 연결하고 다양한 방식으로 실험하기 위한 출발선"이라며 "실제 업무에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 실무자와 AI·데이터 전문가가 서로의 한계를 이해하고 현장 검증과 피드백을 반복해야 한다"고 말했다./최효경 기자([email protected]) 포토뉴스