[아이티데일리] 전 산업계의 핵심 동력이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후, 데이터 학습의 결정체인 생성형 AI가 전 세계의 뜨거운 감자로 부상했다. 수많은 데이터를 학습하고 이를 토대로 결과물을 생성하는 생성형 AI를 구현하기 위해 데이터의 수집부터 저장, 학습, 거버넌스 정립 등 제반을 다지는 작업이 더욱 중요한 과제로 떠올랐다.

본지(컴퓨터월드/아이티데일리)는 지난달 7일 서울 양재동 엘타워에서 각계 데이터 전문가 및 국내 대표 기업들과 함께 생성형 AI를 둘러싼 주요 이슈에 관한 해답과 데이터 활용 전략을 제시해 보고자 ‘생성형 AI & 빅데이터’를 주제로 ‘제20회 2023 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 데이터 인사이트와 핵심 전략이 공유된 이번 컨퍼런스 내용을 정리했다.

“챗GPT 시대의 기업 데이터 분석 혁신: 현재와 과제”

트랙1 마지막 세션은 ‘챗GPT 시대의 기업 데이터 분석 혁신: 현재와 과제’를 주제로 리비젼컨설팅 전용준 대표가 발표를 맡았다.

올해 소프트웨어정책연구소 조사 결과에 따르면 챗GPT의 등장으로 AI에 대한 기업들의 관심도는 높아졌지만, 실제 자원 투입 대비 성과를 얻었다는 답변은 절반을 넘기지 못했다. 이를 두고 전용준 대표는 데이터 분석과 결과가 실제 업무로 연결되지 않았다는 점을 원인으로 지적했다.

그럼에도 챗GPT는 △데이터 전처리 △텍스트 생성 및 요약 △질의응답 시스템 구축 △고객 상담 및 지원 △인사이트 도출과 예측 △모델 개선과 피드백 등을 지원하는 데이터 분석 도구로 활용할 가능성이 크다는 게 전용준 대표의 설명이다. 구체적으로 챗GPT는 업종별 특수성이 반영된 데이터 분석 기획의 생산성과 품질을 향상시킬 수 있으며, 프로그래밍 부문에서 난이도가 높은 로직의 경우에도 유용한 코드를 제공해 개발자의 업무 자동화를 지원할 수 있다. 나아가 챗GPT는 데이터 분석 관점에서 데이터 가공, 해석, 대책 수립의 역할까지도 가능해지고 있다.

이에 대해 전 대표는 “현재 생성형 AI 시대와 이전 시기의 데이터 분석을 비교해 보면 생성형 AI의 보편화로 데이터 분석 수준이 고도화됐으며, 데이터 분석가들에게는 기존 방법론에서는 도달하기 어려웠던 새로운 가능성을 제공하게 됐다. 특히 생성형 AI는 효율성 및 자동화, 고급 분석, 실시간 분석, 자연어 처리 및 시각화, 맞춤형 모델 개발, 데이터 품질 개선 등 데이터 분석 전 과정을 지원할 수 있는 역량을 이미 갖췄다. 특히 워크플로 측면에서는 생성형 AI가 데이터 분석 결과를 문서화하고 별도의 산출물 작업을 맡아, 분석가 간의 효율적인 협업이 가능하다. 이를 통해 기업의 전체적인 생산성 역시 향상될 것이다”라고 전망했다.

전용준 대표는 생성형 AI 기반의 데이터 분석 혁신을 위한 향후 비즈니스 핵심 과제로 △패스파인더 프로젝트 수행을 통한 생성형 AI 도구 유용성 검증 및 활용 방법 개발 △생성형 AI 도구의 특성 및 한계에 대한 정확한 파악 △생성형 AI가 제공하는 기능을 활용한 새로운 분석 주제, 새로운 분석 방식 발굴 △분석가들의 생성형 AI 활용 역량 강화와 훈련 △데이터 분석에 대한 전사적 전략 수립, 최신화 및 실행 등을 제시했다.