에이전트 AI를 도입한 기업의 과반수는 데이터 부족으로 인해 기대한 성과를 내지 못하는 것을 아시나요?
데이터가 넘치는 시대에 데이터 부족이라는 말이 낯설게 들릴 수 있습니다. 하지만 문제는 데이터의 양이 아닙니다. 아무리 많은 데이터가 쌓여도 그중에서 의미 있고 가치 있는 데이터를 선별하지 못한다면, AI는 방대한 정보 속에서 핵심 신호를 찾지 못한 채 제 역량을 제대로 발휘하기 어렵습니다.
AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 기대와 달리, 실제 퍼포먼스는 AI 자체보다 데이터를 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐에 의해 결정됩니다. 결국 AI 시대의 경쟁력은 모델이 아니라 데이터, 그리고 데이터를 해석하는 역량에서 나옵니다. 이렇기에 AI에 대한 투자가 늘어날수록 데이터 분석의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
AI가 보편화될수록 데이터 분석의 가치가 커지는 이유는 생각보다 명확합니다. 이번 아티클에서는 AI 시대에 데이터 분석이 기업 경쟁력의 핵심 요소가 된 3가지 이유를 살펴보겠습니다.
AI가 데이터 분석 생산성을 극적으로 높였다
SQL 작성, 데이터 추출, 시각화, 리포트 초안 작성 등 AI 도입 이전까지의 데이터 분석 업무 중 많은 리소스를 차지하는 작업은 단순 반복 작업이었습니다. 이제 이런 작업들은 AI가 빠르게 처리할 수 있습니다. 단순히 팀에서 원하는 데이터를 뽑아내는 데 투입하던 시간이 줄었기 때문에 분석 프로젝트가 주 단위에서 일 단위로 줄었습니다. 대신 같은 기간 안에 검증할 수 있는 가설의 수 자체가 늘어났습니다.
이것은 무엇을 분석할지 결정하는 데이터 분석가의 능력이 중요해졌다는 뜻입니다. 산출물을 보고 어떤 질문을 던질지, 어떤 데이터를 활용할지, 결과를 어떻게 비즈니스 인사이트로 연결할지 판단하는 것은 여전히 사람의 몫이기 때문입니다. 이제 원하는 숫자를 더 빠르게 뽑는 역량보다, 숫자에서 가치를 뽑아낼 수 있는지가 핵심 성과가 됐습니다.
기업의 60% 이상이 AI 기술의 영향으로 데이터·분석 운영 모델을 재편하고 있습니다. 데이터 분석가의 역할이 '반복 작업을 처리하는 실무자'에서 '인사이트를 해석하고 전략을 제안하는 역할'로 이동하고 있다는 의미입니다.
AI는 기존에 보이지 않던 데이터에서 가치를 발굴한다
두 번째 이유는 AI가 분석 가능한 데이터의 범위를 근본적으로 확장했다는 점입니다.
기존의 데이터 분석은 CRM 데이터나 매출 데이터와 같은 정형 데이터(Structured Data)를 중심으로 이루어졌습니다. 이러한 데이터는 "무슨 일이 일어났는가(What)"를 보여주는 데는 강하지만, "왜 그런 일이 발생했는가(Why)"를 설명하는 데는 한계가 있습니다. (정형 데이터와 비정형 데이터의 차이는 이전 아티클에서 확인하실 수 있습니다)
반면 고객 리뷰, 행동 로그, 앱 내 클릭 패턴, 이탈 구간, 채팅 기록과 같은 비정형 데이터(Unstructured Data)는 고객의 의도와 맥락을 담고 있습니다. 실제로 기업이 보유한 데이터의 80% 이상은 이러한 비정형 데이터로 구성되어 있지만, 분석이 어렵다는 이유로 충분히 활용되지 못했습니다.
그러나 AI의 발전으로 상황이 달라졌습니다. 이제는 방대한 비정형 데이터 속에서 패턴을 발견하고, 의미를 추출하며, 미래 행동을 예측하는 것이 가능해졌습니다. AI 시대의 데이터 분석은 단순히 숫자를 읽는 것을 넘어, 그동안 활용되지 못했던 데이터의 가치를 발굴하는 과정으로 확장되고 있습니다.
예를 들어 CRM 데이터(정형 데이터)에서는 고객이 구매했다는 사실을 확인할 수 있습니다. 하지만 행동 데이터 분석을 활용하면 고객이 유입 이후 어떤 콘텐츠를 먼저 읽었는지, 어느 페이지에서 오래 머물렀는지, 어떤 지점에서 이탈했는지, 그리고 어떤 메시지에 반응했는지까지 파악할 수 있습니다.
이를 통해 단순히 "무슨 일이 일어났는가"를 넘어 "왜 그런 결과가 발생했는가"를 이해할 수 있습니다. 고객이 구매에 이르게 된 결정적 요인을 찾거나, 반대로 이탈을 유발한 문제 지점을 발견하는 것도 가능해집니다.
AI는 이러한 방대하고 맥락이 있는 행동 데이터를 실시간으로 처리하고 패턴을 찾아내는 역할을 담당합니다. 이로써 데이터 분석은 결과 값을 본연의 비즈니스 관점에서 해석해 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 즉, AI와 데이터 분석은 서로를 대체하는 관계가 아니라 더 나은 의사결정을 위해 함께 작동하는 협력 관계가 될 수 있습니다.
하지만 AI가 비정형 데이터를 이해하고 분석할 수 있게 되었다고 해서, 모든 기업이 곧바로 더 나은 의사결정을 할 수 있는 것은 아닙니다. AI의 성능은 결국 학습과 추론에 활용되는 데이터의 품질에 의해 결정됩니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 잘못된 데이터와 불완전한 맥락을 기반으로 판단한다면, 잘못된 결과를 내놓을 수밖에 없습니다.
에이전트 AI의 성능은 데이터 품질이 결정한다
오래전부터 컴퓨터 분야에서 널리 쓰이던 문장인, "쓰레기가 들어가면, 쓰레기가 나온다"는 의미의 GIGO(Garbage In, Garbage Out)는 AI 시대에 더욱 중요해지고 있습니다. 아무리 뛰어난 AI라도 잘못된 데이터와 불완전한 맥락을 기반으로 분석한다면 잘못된 결과를 내놓을 수밖에 없기 때문입니다. 잘못된 결과로 나타날 수 있는 부작용은 크게 3가지로 보는데요.
첫째, 컴퓨팅 비용입니다. 품질이 낮은 데이터를 기반으로 AI가 분석과 추론을 수행하면 GPU와 클라우드 연산 비용이 그대로 낭비됩니다. 결과를 신뢰할 수 없어 분석을 반복하거나 시스템을 재구축하게 되면 비용은 눈덩이처럼 불어납니다.
둘째, 리소스 낭비입니다. 업무 시간의 상당 부분이 분석이 아닌 데이터 정제와 검증에 소모됩니다. AI를 통해 효율을 높이고자 했지만, 정작 인사이트를 도출하는 시간은 줄어드는 상황이 발생합니다.
셋째, 잘못된 의사결정 비용입니다. 특히 조직 내 팀마다 같은 지표를 다르게 정의할 때 문제가 커집니다. 마케팅팀은 광고 클릭 후 30일 이내 구매를 '전환'으로 집계하고, PM팀은 회원가입 완료를 '전환'으로 집계할 수 있습니다. 같은 캠페인을 두고도 마케팅팀은 성공, PM팀은 실패라는 상반된 결론을 내립니다. AI 역시 이러한 상충된 데이터를 기반으로 분석하기 때문에 신뢰하기 어려운 결과를 제시할 수 있습니다. 데이터는 존재하지만 조직 내 공통 언어가 없는 상태에서 AI를 도입하면 효율보다 혼란이 더 커질 수 있습니다.
Forrester에 따르면, 25%가 넘는 데이터·분석 담당자들은 데이터 품질 문제로 인해 기업이 연간 500만 달러 이상의 손실을 입고 있습니다. 이 중 7%는 그 규모가 2,500만 달러를 넘는다고 응답했습니다. AI 시대의 경쟁력은 더 좋은 모델을 도입하는 것보다 더 신뢰할 수 있는 데이터를 구축하는 것에서 시작됩니다. 데이터를 수집·정제·검증하는 역량과 조직 전체가 공유하는 데이터 정의가 중요한 이유입니다.
4. 이 세 가지 변화가 가리키는 방향
지금까지 살펴본 세 가지 변화를 정리해보면, 기업은 데이터 품질을 유지하기 위해 지속적으로 데이터를 수집·정제·검증해야 하며, AI가 반복적인 업무를 수행하는 동안 사람은 분석 값을 해석하고 의사결정을 내리는 데 집중해야 합니다. 또한 고객 행동, 리뷰, 대화 기록과 같은 비정형 데이터를 실시간으로 분석해 인사이트를 빠르게 실행으로 연결할 수 있어야 합니다.
그렇다면 이러한 조건을 동시에 충족하려면 무엇이 필요할까요? 단순히 AI 툴을 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 분석 결과가 실행으로 이어지고, 실행 결과가 다시 데이터로 축적되어 다음 의사결정을 개선하는 선순환 구조가 구축되어야 합니다.
이러한 구조를 구현하는 것이 바로 에이전틱 AI(Agentic AI) 플랫폼입니다. 범용 AI가 사용자의 질문에 답변하는 데 초점을 맞춘다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 데이터를 수집하고, 분석하며, 필요한 액션을 수행합니다. ThinkingAI의 Agentic Engine은 데이터 수집 → 분석 → 실행 → 검증의 순환 구조를 통해 AI 시대에 필요한 데이터 활용 환경을 제공합니다.
Agentic Engine의 핵심 기능
- 시맨틱 레이어(Semantic Layer): 멀티소스 데이터 통합 기능 지원으로, 행동 데이터, CRM 데이터, 비정형 데이터 등 분산된 데이터를 모아 AI가 이해할 수 있는 공통적인 맥락으로 연결하여 보다 정확한 분석과 추론을 지원합니다.
- AI 고급 분석 모델 지원: 100개 이상의 전문 AI Skills를 활용해 리텐션, 컨버전, 어트리뷰션, 세그먼트 분석을 자동 수행하고, 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
- 멀티 에이전트 협업: 분석 결과가 다른 에이전트에게 즉각적으로 전달돼, 데이터 분석 이후 문제 파악 및 실행까지 끊임없는 맥락 연결이 가능합니다.
데이터 분석의 가치는 인사이트를 발견하는 데서 끝나지 않습니다. 인사이트가 실행으로 이어지고, 그 결과가 다시 데이터로 돌아오는 사이클이 완성될 때 비즈니스 임팩트가 만들어집니다.
마무리
AI는 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있게 만들었지만, 어떤 데이터를 활용할지 결정해주지는 않습니다. AI가 발전할수록 데이터 분석의 역할이 사라지는 것이 아니라, 오히려 더 전략적인 영역으로 이동하고 있는 것입니다.
ThinkingAI Agentic Engine은 행동 데이터부터 비정형 데이터, AI 에이전트까지 하나의 흐름으로 연결하여 기업이 데이터 기반 의사결정을 더욱 빠르게 실행할 수 있도록 지원합니다. AI 시대의 데이터 활용 방식이 궁금하다면, Agentic Engine을 직접 확인해 보세요.
