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[IT뉴스]AI 프로젝트 실패율 95%…해답은 메타데이터

온카뱅크관리자

2025-09-05 11:17:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 엔코아 김범 전략사업본부장 "메타샵 AI로 비정형·파편화 데이터 통합 관리" 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)"MIT 보고서에 따르면 전 세계 기업들의 인공지능(AI) 프로젝트 가운데 약 95%가 실패하는 것으로 나타났다. 겉으로는 다양한 이유가 거론되지만, 본질은 하나다. AI가 제대로 활용할 수 있는 적합한 데이터가 준비되지 않았기 때문이다. 결국 AI 프로젝트의 성패는 모델이 아니라 데이터에 달려 있다."
 5일 서울 마포구 엔코아 사옥에서 만난 김범 전략사업본부장은 기업들의 AI 도입 실패 원인을 '데이터 준비 부족'으로 규정하며, AI 전환을 위해 가장 먼저 투자해야 할 영역으로 메타데이터 관리를 꼽았다.
 지난 수년간 AI 열풍 속에서 많은 기업이 막대한 비용을 들여 프로젝트를 추진했지만 상당수가 성과를 내지 못하거나 중도에 중단됐다. 김 CTO는 "AI 프로젝트가 좌초하는 근본적인 이유는 복잡한 레거시 시스템과 표준화되지 않은 원천 데이터에 있다"고 지적했다.
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 <img alt="엔코아 김범 전략사업본부장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111614397szpk.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UcuKLv41ax" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111614397szpk.jpg" width="658">
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 엔코아 김범 전략사업본부장
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 정형화되지 않은 데이터가 부서별로 흩어져 있고, 품질 검증이나 보안 관리가 제대로 이뤄지지 않은 상태에서는 어떤 모델을 적용해도 정확성과 신뢰성을 담보하기 어렵다는 설명이다.
 그는 "AI가 업무 자동화와 의사결정을 제대로 수행하려면 먼저 데이터가 식별되고, 품질이 보장되며, 보안 정책에 부합해야 한다"며 "이 모든 것을 가능하게 하는 것이 메타데이터 관리"라고 강조했다.
 메타데이터는 흔히 '데이터에 대한 설명서'로 불린다. 책을 찾을 때 도서관의 카탈로그가 필요하듯, AI도 데이터를 이해하려면 의미와 위치, 신뢰성을 알려주는 안내서가 필요하다.
 김 CTO는 "AI에게 '지난해 매출 데이터를 보여 달라'고 요청했을 때 시스템마다 수치가 다르면 혼란이 생긴다"며 "하지만 메타데이터가 있으면 어느 데이터가 가장 신뢰할 만한지, 어디에 저장돼 있는지, 누가 접근할 수 있는지까지 알 수 있어 AI가 올바른 데이터를 기반으로 답을 낼 수 있다"고 설명했다.
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 <img alt="엔코아, AI를 활용한 데이터 거버넌스 자동 구축 지원 서비스 '메타샵 AI' (사진=엔코아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111615674rkdx.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="uRBfNYQ0aQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111615674rkdx.jpg" width="658">
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 엔코아, AI를 활용한 데이터 거버넌스 자동 구축 지원 서비스 '메타샵 AI' (사진=엔코아)
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 엔코아는 이러한 메타데이터 관리를 자동화하기 위해 '메타샵 AI'를 선보였다. 과거에는 수십 명의 컨설턴트가 몇 달씩 투입돼야 했던 데이터 표준화, 모델 갱신, 품질 규칙 설정 같은 작업을 AI 워크플로우로 처리한다.
 "예전에는 데이터 정리에 많은 인력이 투입됐습니다. 메타샵 AI는 이 과정을 자동화해 사람이 하던 복잡한 작업을 AI가 대신합니다."
 김범 CTO는 메타샵 AI가 업무 현장에도 적용된 사례도 소개했다. 국내 한 제조사의 경우 판매 옵션 데이터를 메타샵 AI로 관리하기 시작했다. '트림', '기본 사양', '트림 코드'처럼 복잡하게 얽힌 옵션 데이터를 AI가 자동으로 인식하고 구조화했다.
 김 CTO는 "이 고객사는 사람이 수개월 걸리던 데이터 관리 작업을 단기간에 끝낼 수 있었고 데이터 오류와 중복도 크게 줄일 수 있었다"며 "이를 통해 프로젝트 기간 단축은 물론 비용 절감 효과까지 얻었다"고 설명했다.
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 <img alt="엔코아 김범 전략사업본부장(사진=남혁우 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111616881rbiu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zBMolzA8N6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905111616881rbiu.jpg" width="658">
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 엔코아 김범 전략사업본부장(사진=남혁우 기자)
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 또한 그는 "표준화된 데이터가 확보되면서 영업·마케팅 등 다른 부서에서도 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 됐다"며 "AI 모델의 정확성이 높아지는 것은 물론, 기업 전체의 데이터 활용 범위가 넓어진 것이 가장 큰 성과"라고 강조했다.
 메타샵 AI는 단순히 수치와 표로 된 정형 데이터뿐 아니라 보고서, 계약서, 이메일 같은 비정형 데이터까지 관리 영역을 넓히고 있다.
 예를 들어 PDF 보고서에 '시장 점유율 35%'라는 문장이 있다면 메타데이터가 이를 인식할 수 있도록 태그를 붙인다. 이를 통해 AI는 숫자뿐 아니라 문서에 담긴 의미까지 이해할 수 있도록 돕는다.
 김 본부장은 "AI 모델은 끊임없이 발전하지만 데이터가 준비돼 있지 않으면 제대로 된 성능을 낼 수 없다"며 "결국 AI 성공의 열쇠는 모델이 아니라 데이터, 그리고 메타데이터에 있다"고 데이터 관리의 중요성을 강조했다.
 이어 "예전에는 데이터 표준화나 모델 현행화 같은 작업을 몇 달 동안 해야 했지만 이제 메타샵 AI는 이를 자동화해 기업이 시간과 비용을 절감하고 AI 확산 속도를 높일 수 있도록 지원한다"며 "정형 데이터뿐 아니라 PDF 보고서 같은 비정형 데이터까지 메타데이터를 자동으로 생성하고 모델컨텍스트프로토콜(MCP)과 연계해 AI가 런타임에서 직접 데이터를 찾아 활용할 수 있도록 돕는 것이 메타샵 AI의 역할"이라고 말했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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