[현장] "AI 모델은 상향평준화, 이제 데이터가 경쟁력"

"데이터 전략 없이는 어떤 인공지능(AI) 전략도 있을 수 없다."

발라 카시비스와탄 스노우플레이크 제품 관리 담당 부사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 기업 AI 전환의 핵심으로 데이터를 강조했다.

AI 모델 성능이 상향 평준화되면서 어떤 모델을 쓰느냐로는 기업 간 차이를 내기 어려워졌고, 결국 각 기업이 가진 데이터를 얼마나 잘 갖추고 활용하느냐가 경쟁력을 가른다고 진단했다.

발라 카시비스와탄 스노우플레이크 제품 관리 담당 부사장은 "데이터 전략 없이는 어떤 AI 전략도 있을 수 없다"고 말했다. (사진=지디넷코리아)

모델은 상향평준화… 이제 데이터가 경쟁력

이날 기조연설 무대에 오른 이경종 KB국민은행 상무는 AI 에이전트 경쟁력이 모델 성능보다 그 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다고 밝혔다. 챗GPT나 제미나이, 클로드 같은 최신 모델은 물론 오픈소스 모델까지 성능이 비슷해진 만큼, 기업 간 차이는 각자 가진 데이터의 품질과 활용도에서 갈린다고 주장했다.

KB국민은행은 묻는 말에 답만 하는 AI를 넘어 스스로 업무를 처리하는 '행동하는 AI'를 목표로 잡았다. 이 상무는 그룹 전체에 100여 개 AI 에이전트를 운영 중이며 2026년 300여 개까지 늘릴 계획이라고 밝혔다.

관건은 데이터다. 이 상무는 행동하는 AI가 제대로 일하려면 AI가 곧바로 이해하고 쓸 수 있게 잘 정리된 데이터, 이른바 'AI 레디 데이터'가 뒷받침돼야 한다고 강조했다.

이경종 KB국민은행 상무는 "AI 에이전트 경쟁력이 모델 성능보다 그 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다"고 밝혔다. (사진=지디넷코리아)

KB국민은행은 이를 위해 현업 부서가 직접 자기 데이터를 만들고 관리하며, 이렇게 만든 데이터를 사내 장터처럼 공유하고 재사용하는 체계를 스노우플레이크와 구축하고 있다.

그는 "데이터를 한곳에 모으는 통합 저장소와 부서별로 데이터를 나눠 관리하는 구조를 도입해 데이터 준비 시간을 50% 이상 줄이고 중복을 없애 저장 비용도 30% 이상 아낄 수 있을 것"으로 기대했다.

AI에 실제 업무를 맡기려면 그 판단을 믿을 수 있어야 한다는 지적도 나왔다.

강민승 티냅스 대표는 한 단계에서 95% 정확도를 내는 AI라도 10단계를 거치면 성공률이 60%까지 떨어진 사례를 들며 AI의 답변과 행동이 실제 업무로 넘어가기 전에 실시간으로 검증하고 걸러내는 장치가 필요하다고 주장했다.

그는 "기계적인 규칙으로 걸러낼 일, AI가 한 번 더 검증할 일, 사람이 직접 판단할 일의 경계를 명확히 나눠야 기업이 AI에 업무를 온전히 맡길 수 있다"며 "모델은 바뀌어도 기업의 신뢰 기준은 영원해야 한다"고 말했다.

강민승 티냅스 대표는 "모델은 바뀌어도 기업의 신뢰 기준은 영원해야 한다"고 말했다. (사진=지디넷코리아)

흩어진 데이터부터 잡아라… 스노우플레이크 '에이전틱 엔터프라이즈'

카시비스와탄 부사장은 이런 고민을 해결할 방안으로 '에이전틱 엔터프라이즈'를 제시했다. AI 에이전트가 기업 곳곳에서 대규모로 안전하게 일하는 조직을 뜻한다.

그는 대부분의 기업이 여러 앱과 데이터베이스에 정보가 제각각 흩어져 있다는 점을 문제로 꼽았다. 이렇게 파편화된 환경에서는 AI가 어떤 데이터를 어떻게 다뤄야 할지 판단하기 어렵고 그때마다 비용과 복잡성이 늘어난다고 지적했다.

카시비스와탄 부사장은 이를 풀기 위한 네 가지 조건을 제시했다. ▲믿고 쓸 수 있는 데이터 플랫폼 ▲특정 업체나 모델에 얽매이지 않는 모델 선택권 ▲전사자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 기존 업무 시스템과의 연동 ▲여러 에이전트를 한곳에서 관리·통제하는 장치다.

이 가운데 그는 데이터 관리와 통제를 강조했다. AI는 사람보다 훨씬 많은 데이터를 한 번에 들여다보는 만큼 누가 어떤 권한으로 데이터를 다루는지 통제하는 일이 중요하다고 밝혔다.

그는 "기업의 데이터는 그 기업의 자산이자 경쟁력"이라며 "스노우플레이크는 고객 데이터를 자사 모델 학습에 쓰지 않는다"고 말했다.

실행 도구로는 지난 7월 정식 출시한 AI 코딩 도구 '코코'를 앞세웠다. 기존 권한 체계를 그대로 지키면서 자연어 명령만으로 데이터 준비부터 분석, 에이전트 개발까지 처리하도록 돕는 도구다.

일반 코딩 도구가 코드를 짜주는 데 그친다면, 코코는 스노우플레이크 안에서 기업의 데이터와 권한 체계, 업무 규칙을 이해한 채로 작동한다. 개발자는 코드 조각을 받는 수준을 넘어 자연어 명령만으로 데이터 파이프라인 구축과 분석, AI 에이전트 개발까지 처음부터 끝까지 처리한다. 기존 역할과 접근 권한을 그대로 지키는 만큼 관리된 환경 안에서 안전하게 개발할 수 있다.