"정적인 데이터 분석 시대는 끝났습니다. 인공지능(AI)이 기업 상황을 스스로 이해·학습해 몇 주 걸리던 의사결정을 몇 시간으로 단축하는 '인지형 분석' 시대를 열었습니다. 이를 통해 기업은 의사결정을 획기적으로 줄일 수 있을 것입니다."
가트너 페이 페이 시니어 수석 애널리스트는 AI 시대 기업 의사결정 패러다임 변화를 지디넷코리아와의 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 페이 수석 애널리스트는 4년 동안 데이터 분석·AI 전략을 담당하고 있다.
인지형 분석은 정형·비정형 데이터를 통합해 비즈니스 이벤트와 목표, 사용자 요구를 실시간 모니터링하고 대응하는 분석법이다. 페이 애널리스트는 "이 분석법은 복잡하고 빠르게 변하는 데이터 환경에서 선제적이고 상황 인지적인 의사결정을 촉진할 수 있다"며 "이는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI)를 넘어선 진화"라고 설명했다.
실제 가트너는 2027년까지 전 세계 기업 프로세스 20%가 인지형 분석으로 운영될 것으로 전망하고 있다.
페이 애널리스트는 현재 인지형 분석이 의료 영상 분석에 가장 극적인 변화를 주고 있다고 주장했다. 그는 "기존 영상의학과는 컴퓨터 단층 촬영(CT)·엑스레이 판독까지 며칠 이상 걸렸다"며 "딥러닝 기반 인지형 분석을 도입해 몇 분 만에 주요 이상 소견을 탐지하고 의사에게 즉각 알림을 제공했다"고 설명했다.
또 제조·유통 분야도 인지형 분석으로 효과를 보고 있다는 점도 언급됐다. 그는 "이 분석법은 예측 유지보수와 공급망 최적화를 통해 자원 낭비와 가동 중단을 최소화했다"면서 "맞춤형 고객 상호작용으로 운영 효율을 끌어올렸다"고 강조했다.
"데이터 패브릭 구축 중요…韓, 빠른 성장 기대"
페이 애널리스트는 기업이 인지형 분석을 도입한다고 해서 자동으로 성과가 나오는 것은 아니라고 강조했다. 투자대비효과(ROI)를 얻으려면 진행 지표와 영향 지표를 균형 있게 설계해야 한다고 조언했다.
그가 말한 진행 지표에는 데이터 통합 속도, 접근성, 인사이트 도출 시간, 거버넌스 실행 수준이 포함된다. 영향 지표는 비용 절감, 고객 유지율, 제공 주기 단축, 판매 생산성 향상 등을 가리킨다.
페이 애널리스트는 인지형 분석 도입 초기에 데이터 패브릭 구축이 핵심이라는 점도 강조했다. 그는 "견고한 데이터 기반을 먼저 마련해야 한다"며 "그 위에 지식그래프·AI 에이전트·거대언어모델(LLM)을 단계적으로 얹어야 인지형 분석이 제대로 작동한다"고 말했다.
그는 이런 기술적 준비만으로는 충분하지 않다는 점도 지적했다. 기업 내 데이터 리터러시 부족, 부서 간 협업 부재, 조직 변화 저항 등 인지형 분석 확산을 가로막는 장애물이 여전해서다. 또 구식 프로세스와 분산된 데이터 소유권도 신기술 적용을 복잡하게 만들고 있다.
페이 애널리스트는 이를 해결하기 위한 핵심 전략으로 가트너의 '가디언 에이전트(Guardian Agent)' 개념을 제안했다. 가디언 에이전트는 리뷰어와 모니터, 프로텍터로 기업 구성원을 나누는 개념이다. 인지형 분석을 기업 시스템에 원활히 적용하는 윤활유 기능을 한다.
리뷰어는 결과의 정확성과 윤리성을 검증하는 역할을 맡는다. 모니터는 운영 환경과 모델 변화를 실시간 감시한다. 프로텍터는 보안·프라이버시·규정 준수를 보호한다.
페이 애널리스트는 "이 세 역할을 거버넌스 프레임워크에 통합하면, 인지형 분석이 복잡한 조직 환경에서도 안정적이고 신뢰성 있게 운영될 수 있다"고 강조했다.
페이 애널리스트는 한국 시장을 낙관적으로 보고 있다. 그는 "전 세계 통신·제조·이커머스 기업 중심으로 인지형 분석에 대한 수요가 빠르게 커지고 있다"며 "해당 분야 투자가 활발하고 기술 도입 속도가 빠른 한국은 인지형 분석 확산 잠재력이 높다"고 봤다.
