클라우데라 CTO "데이터 쪼개진 韓 시장…통합이 AI 성패 가른다"

"규제 산업은 강력한 거버넌스를 갖췄지만 데이터 접근성과 활용성은 낮습니다. 한국 금융과 공공, 통신 기업이 인공지능(AI)으로 성과 내려면 데이터 품질과 통합, 가시성을 확보하는 전사적 데이터 플랫폼 구축이 필수입니다."

세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 20일 온라인 기자 간담회에서 국내 규제 산업의 AI 성과 창출을 위선 이런 전략이 필요하다고 주장했다.

앞서 클라우데라는 글로벌 설문조사 보고서 '데이터 준비 지수: 성공적인 AI를 위한 기반'을 발표하고 관련 문제를 진단했다.

세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)가 20일 온라인 기자 간담회에서 발표하고 있다. (사진=간담회 캡처)

해당 보고서는 전 세계 IT 리더 약 1300명을 대상으로 실시한 조사 결과로 구성됐으며 기업의 대규모 AI 도입 준비도를 분석한 내용이 담겼다. 보고서에 따르면 AI 도입은 빠르게 확산하고 있지만 다수 기업은 여전히 데이터 기반이 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다.

보고서에 따르면 국내 응답자 32%는 AI 이니셔티브가 투자대비수익률(ROI) 달성에 실패하는 주요 요인으로 데이터 품질을 꼽았다. 통합 부족은 22%, 데이터 접근과 관리 문제는 20%로 뒤를 이었다. 또 협업과 데이터 기반 의사결정을 저해하는 요소로는 데이터 공유에 대한 거부감과 불충분한 데이터 리터러시가 각각 49%를 차지했으며, 불완전한 가시성은 27%로 나타났다.

국내 응답자 80%는 데이터가 시스템 간 부분적으로만 연결됐다고 답했다. 이 중 20%는 여전히 효과적인 데이터 통합에 어려움을 겪고 있는 것으로 조사됐다.

가고 CTO는 한국 기업의 데이터 활용 구조를 진단하며 데이터 접근성과 거버넌스 간 불균형 문제를 지적했다. 그는 규제 산업일수록 데이터 활용 효율이 떨어지는 구조적 한계가 나타나고 있다고 분석했다.

국내 통신 산업은 데이터 접근성이 높은 대표 사례로 제시됐다. 응답자의 절반 이상이 데이터에 대한 완전한 접근과 가시성을 확보했다고 답해 AI 활용 기반이 비교적 잘 갖춰진 산업으로 평가됐다.

반면 공공 부문은 데이터 거버넌스 수준이 가장 높지만 실제 데이터 접근성은 낮은 것으로 나타났다. 관리 체계는 강화됐지만 활용이 제한되는 '거버넌스의 역설'이 확인됐다. 금융 산업은 강한 규제 환경 속에서 데이터 통합 수준이 낮았으며 워크플로와의 연결 부족으로 데이터 사일로 문제가 주요 장애 요인으로 지목됐다.

가고 CTO는 다수 한국 기업이 시스템 간 데이터 연결성이 불완전한 상태라고 지적했다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 간 데이터가 분산돼 통합과 활용이 어려운 구조라는 설명이다.