[아이티데일리] 생성형 인공지능(Generative AI)은 이제 유행을 넘어 비즈니스의 중심으로 자리매김하고 있다. 오픈AI의 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 촉발한 변화는 자율적 업무 수행이 가능한 ‘AI 에이전트’로까지 이어졌다. 이제 화두는 AI를 얼마나 잘 활용할 수 있는가다.

생성형 AI가 이룩한 혁신, 그 중심에는 데이터가 자리하고 있다. 수집, 저장, 통합, 관리 등 데이터 활용 전 과정이 뒷받침돼야 뛰어난 성능을 갖춘 AI 모델을 개발할 수 있다. AI 기술 발전과 함께 데이터의 중요성이 높아지고 있는 이유다.

이러한 변화 속에서 본지(컴퓨터월드/IT DAILY)는 지난달 21일 서울 서초구 양재동 엘타워에서 “AI를 이용한 데이터 활용 방안”을 주제로 ‘2025 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 행사는 AI로 고도화된 환경에 걸맞은 데이터 운영 전략과 생성형 AI와 관련한 주요 이슈에 대한 인사이트를 찾고, 관련 솔루션의 시연까지 경험해 볼 수 있는 자리로 마련됐다.

트랙 1 두 번째 세션에서는 핸디소프트 신기술연구소 윤상집 상무가 ‘데이터와 업무의 AI 융합 시너지 솔루션’을 주제로 발표했다. 윤 상무는 AI가 전 산업에 빠르게 확산하며 업무 프로세스에 에이전트 AI까지 적용이 가능한 시점에 이르렀다고 평가했다. 그는 기업들이 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 축적한 데이터와 AI를 어떻게 활용해야 시너지를 창출할 수 있을지 실무적인 고민을 해야 하는 단계에 도달했다고 제언했다.

윤 상무는 지난 3월 맥킨지 앤드 컴퍼니(McKinsey & Company)에서 발표한 AI 현황 보고서를 인용하며 최근 기술 트렌드를 소개했다. 주요 내용은 △비즈니스 혁신의 주요 과제로 ‘AI와 데이터 융합’ 부상 △생성형 AI의 등장으로 업무 자동화와 창의적 작업 확장 △업무 데이터 재활용 및 재생성에 따른 데이터 품질과 AI 전략 중요성 증대 등이다.

이어서 실제 현업에서 발생하는 AI 업무 및 데이터 관련 주요 이슈도 짚었다. 윤 상무가 꼽은 주요 이슈로는 ▲데이터 큐레이션과 평가의 복잡성 ▲도메인 특화 데이터 부족 ▲모델 편향성 문제 ▲데이터 생성 비용과 시간 부담 ▲데이터 정제 시 인간과 AI 간 협업 필요 ▲합성 데이터 실제 적용 한계 등이 포함된다.

이에 대한 해결 방안으로 윤상집 상무는 ‘핸디인텔리전스(HANDY Intelligence)’를 소개했다. 해당 제품은 ‘시냅스-에이전트 AI(Synapse-Agent AI, 이하 SAAI)’를 기반으로 설계된 플랫폼이다. SAAI는 각각의 다양한 LLM을 사용하는 AI 에이전트들과 머신러닝, RAG를 한 엔진에서 통합 제어하는 기술이다. 신경망처럼 연결된 AI 에이전트를 통해 복잡한 문제 해결 및 운영 환경의 효율성을 극대화할 수 있다고 윤 상무는 설명했다.