데이터 플랫폼에 대해 물어보면 대개 아키텍처, 즉 지식 그래프, 쿼리 파이프라인, 거버넌스 설계에 대한 답변이 돌아옵니다. 하지만 이제 구매 담당자들은 먼저 다른 질문을 던지는데, 이는 매우 중요한 질문입니다. 바로 "이 시스템이 가동된 다음 주 월요일에 우리 사업에 어떤 변화가 생길까요?"라는 질문입니다. 이 질문에는 명확한 답변이 필요합니다.
질문하는 사람들이 바뀌었기 때문에 질문 내용도 바뀌었습니다. 도메인 전문가는 더 이상 단순히 분석을 요청하는 사람이 아니라, 직접 분석을 구축하고 질문을 던지는 사람이 되고 있습니다. 데이터와 AI 관련 의사 결정은 이제 IT 부서뿐 아니라 비즈니스 부서와 최고 데이터 책임자(CDO)를 통해서도 이루어집니다. 이러한 구매 담당자들은 더 나은 도표를 원하는 것이 아니라, 월요일에 실제로 어떤 일이 벌어질지 알고 싶어 합니다.
월요일은 이렇게 진행됩니다. 네 가지가 바뀝니다.
결과 1
몇 분 안에 결정할 수 있습니다
기존 서비스 경험을 살펴보면, 비즈니스 질문에서 답변까지 이어지는 전통적인 경로(요청, 대기열, 맞춤형 보고서)는 2~4주가 소요되었습니다. 자연어 기반 셀프 서비스를 이용하면 대화형으로 빠르게 처리할 수 있습니다. 하지만 지연 시간은 전체 과정의 극히 일부분에 불과합니다. 보고서 대기열은 답변을 지연시킬 뿐만 아니라 질문 자체를 검열하기도 합니다. 모든 질문에 티켓이 발행되고 대기 시간이 발생하기 때문에 대부분의 질문은 아예 제기되지 않습니다. IT 부서에서 정의한 신뢰 영역 내에서 모든 비즈니스 사용자에게 셀프 서비스를 제공하면 더 빠른 답변뿐 아니라, 질문 자체도 다시 제기할 수 있게 됩니다.
이 이야기를 가장 명확하게 보여주는 예는 감사입니다. 규제 기관이 이미 오래전에 폐기한 시스템까지 포함하여 7년 전까지의 데이터를 검토하기 시작합니다. 예전 방식이라면 내부 분석팀이 감사 법인의 요청에 몇 달 동안 응대하며 이중으로 비용을 지불해야 했을 겁니다. (팀원들의 시간과 회사 측의 시간 모두에 대한 비용). 새로운 방식은 감사 담당자가 제한된 범위의 자체 접근 권한을 얻어 운영 중인 시스템과 폐기된 시스템 모두에 대해 직접 질문을 던지는 것입니다. 이렇게 하면 감사가 더 빨리 종료됩니다. 또한 감사 담당자가 실행하는 모든 질의는 감사 로그에 기록되어 데이터 검색 과정 자체가 증거의 일부가 됩니다. 감사 담당자는 이러한 세부 정보를 매우 중요하게 생각합니다. 최고재무책임자(CFO)도 마찬가지입니다.
결과 2
며칠 내로 활성화됩니다
모든 신뢰할 수 있는 AI 답변은 데이터의 의미를 파악하는 지도 위에 구축됩니다. 업계의 공공연한 비밀은 바로 그 지도를 만드는 데 드는 비용입니다. 기업 규모에서는 수년에 걸쳐 수백만 달러가 투입되는 서비스 프로그램을 통해 수작업으로 구축된 지식 그래프가 제공됩니다. 물론 이러한 계약에는 그래프 자체보다 더 많은 비용이 포함되지만, 그래프는 나머지 모든 것을 지탱하는 기반이 되며, 구축이 완료되는 순간부터 그 가치가 떨어지기 시작합니다. 대부분의 AI 도구의 기반이 되는 의미 레이어와 온톨로지 또한 동일한 노동 모델에 따라 작동합니다. 즉, 시스템이 변경될 때마다 숙련된 인력이 데이터를 수작업으로 기술하는 것입니다. 저희 접근 방식은 애플리케이션 자체의 데이터를 기반으로, 애플리케이션당 며칠 만에 해당 지도를 생성하며, 귀사의 전문가들은 직접 작성하는 대신 검토만 하면 됩니다. 수백만 달러가 투입되는 이 결과물은 곧 제품의 산출물이 됩니다.
그리고 그것은 사람보다 오래 지속됩니다. 대부분의 조직이 시스템 데이터의 의미를 파악해야 할 시점에 이르면, 그 시스템을 이해했던 엔지니어는 이미 떠나 있습니다. 우리는 데이터가 증명하는 바를 바탕으로 이해를 재구축합니다. 전문가는 떠났지만, 증거는 남아 있는 것입니다.
결과 3
당신은 권력 이양 없이 통치합니다.
대부분의 거버넌스 프로그램은 정책을 수립하지만, 실제 삭제, 보존, 폐기는 애플리케이션 소유자에게 맡겨집니다. 바로 이 단계에서 거버넌스는 조용히 사라집니다. 핵심은 간단합니다. 규칙과 실행은 같은 곳에 있어야 합니다. 보존, 법적 보존, 그리고 정당한 사유에 의한 폐기는 데이터가 존재하는 바로 그 장소, 즉 거버넌스 프로그램 자체에서 실행되어야 합니다. 규칙이 있는 곳에서 실행되기 때문에 증거는 자연스럽게 생성됩니다. 감사가 진행될 때, 규정 준수 담당자는 프로젝트가 아닌 보고서를 작성하기만 하면 됩니다.
결과 4
당신의 AI 함선
대부분의 기업용 AI는 모델 품질 문제 때문에 실패하는 것이 아니라, 검토 단계에서 좌초됩니다. AI가 무엇을 예측하고, 무엇을 인식하며, 답변이 규제 기준에 부합하는지 아무도 입증할 수 없기 때문입니다. 근거가 탄탄하고 인용 가능한 답변, 인증된 비즈니스 정의, 권한 기반 접근 제어 및 감사 기록, 검증 가능한 거버넌스 체계가 필요합니다. 이러한 요소들을 리스크 관리 부서에 제시하면 상황이 완전히 달라집니다. AI 프로젝트가 좌초되는 지점이 아니라, 승인을 담당하는 부서로 바뀌게 됩니다. 비로소 AI가 실제 운영 환경에 도입될 수 있습니다.
돈
반환값이 표시되는 곳
네 가지 예산 항목. 사용 중단된 애플리케이션 라이선스와 인프라 - 셀프 서비스 덕분에 폐기 승인이 몇 달 더 빨리 나갑니다. 수백만 달러가 투입되는 데이터 큐레이션 프로그램. 논리적 근거에 기반한 데이터 폐기 - 독립적인 연구에 따르면 기업이 저장하는 데이터 중 중복되고, 쓸모없고, 사소한 데이터는 3분의 1 이상에 불과하며, 기밀로 분류되지 않은 데이터는 제외한 수치입니다. 그리고 시간 절약 - 대규모 폐기 및 인수 과정에서 보고 단계만 해도 수십만 달러에 달할 수 있습니다. 사용자가 승인하기 전에 수백 개의 맞춤형 보고서를 작성해야 하는데, 그마저도 사전에 생각했던 질문만 다루는 경우가 많습니다. 셀프 서비스는 이러한 예산으로 얻을 수 있는 것을 바꿔놓습니다. 모든 데이터에 접근할 수 있고, 승인도 더 빨리 받을 수 있습니다.
모든 결과, 그 배경 이야기, 그리고 투자 수익률(ROI) 계산 방식까지, 전체 내용은 저희의 새로운 백서, "몇 분 안에 결정하고, 며칠 안에 실행하고, 인수인계 없이 관리하고, AI를 출시하세요"에 담겨 있습니다. 귀사가 어떤 질문을 던지든 그 질문부터 시작해 보세요.
마크 리
Chief Product Officer
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