AX 실패 이유? 기업들이 놓치고 있는 '데이터 기준'의 문제

AX 실패 이유. 좀 불편하지만 그래도 꼭 해야 하는 이야기를 해볼까 한다.

솔직히 이 글 보면 업계에서 연락 꽤나 올 것 같은데… 기업 리더라면, 본인의 회사를 정말 ‘잘’ 굴리고 싶은 사람이라면 이 진실은 반드시 알고 짚고 넘어가야 한다고 생각하기에 있는 그대로 솔직하게 작성해보려 한다.

많은 IT 기업들이 'AI 도입 성공 사례'를 내세운다. 겉보기엔 아주 굉장해 보인다. 그런데... 난 제목만 읽어도 빈틈이 보인다.

화려한 대시보드? AI 분석 리포트? 평가 자동화? 물론 좋다. 그런데 여기서 하나만 물어보겠다. 당신은 기업용 AI가 말하는 데이터 결과값이 '진실'인지 확신할 수 있는가? 만약 AI가 틀린 수치를 내놨는데 그걸 철썩같이 믿고서 직원을 평가하고, 연봉을 책정하고, 사람을 뽑았다면?

… 그 뒷감당은 과연 누구의 몫일까

100% 당신의 몫.

안타깝게도 시중에 나와있는 AX 제품 열에 아홉이 ‘팔고 나면 끝’이다. 도입 후에 데이터가 꼬이든 말든, 문제가 생기든 말든 나몰라라 한다는 것이다. 그리고, 별도의 검증 없이 도입하고 믿어버리는 의사결정은 결국 내부에서 내린 거다.

바로 이 부분이 AX 실패 이유이자, 25년 동안 시스템만 죽어라 연구하고 만들어온 내 눈에 지금의 AI 열풍이 정말 위험해 보이는 이유다.

AI 자동화가 기업의 '혼란'을 자동화하고 있다?

AX 제품에만 국한되는 문제가 아니다. 수많은 대기업들이 내부의 인재를 끌어모아 한땀 한땀 우리 회사 맞춤용 AI를 제작한다. 화려한 대시보드만 보면 만능 에이전트가 생겨 큰 업적 하나 이룬 것처럼 뿌듯할 거다. 어쩌면 "우리 기업은 AX를 선도하는 회사다" 라는 생각에 빠져 흡족한 미소를 짓고 있을지도 모르겠다.

하지만 그 화려함 속을 들여다보면 기준 없는 데이터들이 규칙 없이 뒤엉켜 있는 경우가 대다수다.

진짜를 만들어 내려면 눈에 보이는 UI보다 눈에 보이지 않는 '데이터'에 집착해야 한다. 팀마다 다른 숫자부터 일관된 기준 하에 통합해야 한다는 것이다. 그게 안 되면 1조 원짜리 AI를 가져와도 아무 소용 없다는 걸 반드시 기억하자. 아무리 좋은 엔진도 나쁜 연료를 넣으면 폭발하는 법이니 말이다.

AI에게는 ‘데이터’가 바로 ‘연료’다.

그런데, 지금 업계가 쉬쉬하는 비밀이 무엇인지 아는가?
대부분의 기업 데이터는 심각하게 오염되어 있다는 사실이다.

생각해보자. 회의실에서 마케팅팀이 가져온 숫자랑 재무팀이 가져온 숫자가 안 맞아서, 결국 “일단 다음 주에 다시 보자” 하고 넘어간 적… 한 번도 없었는가?

숫자가 다르고 기준이 제각각인 채로 AI를 도입한다면, AI는 그 데이터들을 섞어서 세상에서 가장 그럴싸한 거짓말을 만들어낸다. 자동화가 혁신이라고 믿어왔건만, 사실은 기업 경영의 ‘혼란’을 자동화 하고 있는 셈인 것이다.

과거에는 사람이 일주일 동안 고민하며 저질렀을 실수를 이제는 몸값 비싼 AI가 단 1초 만에 전사적으로 복제하고 퍼뜨린다.

많은 기업들이 자동화의 효율을 실현시킬 ‘가속 페달’을 밟고 있다고 믿겠지만, 진실을 아는 내 눈엔 이들의 상황이 절벽을 향한 질주로밖에 안 보이는 거다. 기준점 없는 AI는 결국 조직 내부로 서서히 퍼져 모두를 무너뜨리는 일종의 바이러스가 된다. 많은 AX가 실패할 수밖에 없는 이유다.

숫자 이면에 가려진 ‘Why’를 읽을 줄 아는가?

남들이 AX 유행에 늦지않게 탑승하겠다고 껍데기 뿐인 챗봇을 찍어낼 때, 나는 시스템 밑바닥부터 다시 뜯어고쳤다. 이유는 간단하다. 앞뒤 맥락 다 잘라먹고 숫자만 뱉는 AI는 그저 눈치 없는 인턴에 불과하기 때문이다.

구성원 개개인의 데이터도 마찬가지다. 이걸 아직도 엑셀 칸에 적힌 숫자로 이해하려는 경향이 있는데, 그건 사람을 너무 단순하게 보는 거다.

입사 첫날의 설렘부터 3년 전 슬럼프를 극복한 순간, 그리고 오늘의 성과까지. 촘촘하게 연결된 하나의 일대기이자 우주다. 그걸 다 봐야 ‘사람’이 보인다.

근데 이걸 싹 잘라내고 숫자 몇 개만 던져주면 어떤 일이 벌어질까.
마치 소개팅에서 키와 몸무게만 보고 “이 사람이랑 결혼해도 될까요?” 라고 묻는 거랑 똑같다.

AI는 또 친절하게 답한다. → “체질량 지수 정상입니다. 추천드립니다.”

…이게 말이 되나…

비즈니스도 똑같다. 숫자는 결과지 이유가 아니다. 맥락을 읽지 못하는 AI는 구성원이 왜 지쳤는지, 저 팀의 성과가 왜 갑자기 주춤하는지 절대 알 수 없다. 그저 숫자만 보고 ‘성과 저조’라는 판결을 내려버린다.

결국 AI가 진실을 말하려면 숫자 이면에 가려진 ‘Why’를 읽을 줄 알아야한다. 데이터가 따로 놀지 않고 하나의 흐름으로 묶여 있어야 한다는 것이다. 이게 안 되면 AI가 만드는 건 분석이 아니라 그냥 잘 포장된 추측에 불과하다.

‘기준’부터 바로잡아야 한다

지금 당장 큰 사고가 없으니 우리 데이터는 건강하다고 믿고 싶을 거다. 하지만 데이터 오염은 서서히, 조용히 조직의 근간을 갉아먹는다. 결정적인 순간에 AI가 뱉어낼 치명적인 오답을 마주하기 전까지는 아무도 그 심각성을 모른다. 그래서 무서운 거다.

오염된 데이터 속에서 진짜 맥락을 걸러내는 '필터'를 가졌는지는
AI 도입을 선언한 기업이 시스템을 선택할 때 반드시 확인해야 할 최소한의 조건이다.

나는 이걸 취향이나 기술 수준의 차이라고 보지 않는다. 그냥 생존 조건이다. 그래서 복잡하고 귀찮은 작업부터 먼저 했다. 데이터 이관 작업 시간을 최대한 줄이고, 팀이 쪼개지든 발령이 나든 데이터가 꼬이지 않게 ‘조직의 일대기’를 AI에게 학습시킨 이유도 단순하다. 이런 기본작업조차 안 되어 있는 상태에서 AI를 들이는 건, 회사의 미래를 운에 맡기겠다는 것과 다르지 않기 때문이다.

의사가 병명도 모른 채 메스를 들 수 없고
변호사가 판례도 안 보고 법정에 설 수 없듯이
리더 또한 '맥락 없는 데이터'로 경영을 논해서는 안 된다.

편리함을 위해 들인 AI가 당신의 회사를 무너뜨리는 주범이 되게 할 순 없지 않은가.

AX를 준비 중이거나 이미 도입했다면, 딱 이 두가지만 확인해보자.

1. 기업용 AI가 조직과 구성원의 업무 흐름을 하나의 ‘세계’처럼 이해하고 있는지2. 어떤 데이터를 넣어도 AI가 잘 걸러 잘 정제되어 있는지

기만적인 기술은 언젠가 들통나지만, 단단한 기반은 결코 리더를 배신하지 않는 법이다.

당신의 AI는 지금 경영의 ‘기반’인가, 아니면 당신을 속이는 ‘기만’인가?