벤처기업 81%가 겪은 ‘데이터 함정’…“AI 도입 발목 잡았다”

[이데일리 김세연 기자] 인공지능(AI)을 도입하려는 벤처기업 10곳 중 8곳이 데이터 품질 및 접근성 문제를 겪은 것으로 나타났다.

벤처기업협회 AX브릿지위원회가 조사한 ‘AI 도입 경험 및 장벽’ 결과 중 AI 도입 5대 장벽 경험률.(자료=벤처기업협회)

25일 서울 강남구 포스코타워역삼에서 열린 벤처기업협회 AX브릿지위원회 주최 AX컨퍼런스에서 공개된 ‘AI 도입 경험 및 장벽’ 조사에서는 벤처기업 221개사 가운데 81.4%가 AI 도입 5대 장벽 중 ‘데이터의 함정’(품질·양·접근성 문제)을 겪은 것으로 나타났다. AI를 도입하기 위해 필수적인 업무나 사업 관련 데이터를 갖추지 못해 AI 도입 애로를 겪었다는 것이다.

이밖에 △비용 예측 실패(73.3%) △잘못된 문제정의(73.3%) △솔루션 미스매치(68.8%) △실증 성공 후 실제 도입 실패(64.3%) 등이 주요 장벽으로 꼽혔다.

장벽 간의 연관성도 존재했다. 가령 데이터의 부재는 데이터 함정을 겪게 할 뿐 아니라 다른 방법을 시도하게 만들어 비용을 예측하기 어렵게 만든다. 이날 조사결과 발표를 맡은 공성배 메가존클라우드 부사장은 “AI 도입을 일회성 과제로 생각하고 한번에 진행하려는 경우가 많다”며 “(장기 과제로 보고 목적을 수립한 후 데이터를 먼저 정제하지 않으면) 데이터가 잘 안 맞는다. 그러면 데이터를 다시 정제하고 가공하는데 돈이 또 들어가기 때문에 처음에 생각하는 것보다 비용이 커진다”고 설명했다.

협회는 AI 도입 시 실행 방식 문제가 크다고 봤다. AI 기술 수준은 많이 올라왔지만 기반이 되는 데이터, AI를 어떻게 활용할지에 대한 문제의식, 이를 활용할만한 인재 등이 부족하다는 뜻이다. 조사에서 5대 장벽 외 추가로 겪는 애로사항을 물었을 때도 △인력·역량·교육 부족(16.7%) △기존 시스템과 연동 및 모니터링 애로(6.2%) 등이 주요 원인으로 나타났다.

공 부사장은 AI 도입을 사업 혹은 제품별 각각의 과제로 보지 말아야 한다고 짚었다. 그는 “사업 전반의 구조가 전체적으로 맞춰져야 하는데 몇 억을 들이는 AI 도입을 끼워맞추기 식으로 해서는 안 된다”고 지적했다. 목표 수립, 데이터 마련, 실행, 유지보수에 이르기까지 전 과정을 체계적으로 관리해야 한다는 게 공 부사장 생각이다.

벤처기업 역량을 제고하기 위해 △데이터 정제 및 가공 지원 △AI를 어떻게 활용할지 ‘기획 역량’ 강화 △실제 도입·운영·확산까지 AI 도입 전 주기 지원 등 정책 변화가 필요하다는 제언도 나왔다.

한편 이번 조사결과에 따르면 응답 벤처기업 중 AI를 도입하지 않은 비율은 34.4%, 파일럿 및 기술검증(POC) 단계에 머물러 있는 기업은 29.4%였다. AI 도입 고도화 및 내재화 단계에 접어든 비율은 1.8%에 불과했다.

25일 서울 강남구 포스코타워 역삼에서 열린 벤처기업협회 AX브릿지위원회의 AX컨퍼런스에서 공성배 메가존클라우드 부사장이 ‘AI 도입 경험 및 장벽’ 조사 결과를 발표하고 있다.(사진=김세연기자)