AI를 활용한 데이터 관리

AI는 더 이상 미래가 아닌 현재입니다. 최근 맥킨지(McKinsey)의 연구에 따르면 응답자의 약 80%가 최소 한 가지 이상의 비즈니스 영역에서 AI를 사용하고 있으며, 그중 절반가량은 이미 세 개 이상의 사업 부문으로 활용 범위를 넓히고 있습니다. AI 확장은 빠른 속도로 진행 중이며, 이미 거스를 수 없는 흐름이 되었습니다.

데이터 관리는 AI를 유용하게 활용할 수 있는 대표적인 분야입니다. 기계는 정보를 사람보다 훨씬 효율적으로 처리할 수 있습니다. AI는 기존의 쿼리와 알고리즘 중심의 데이터 처리에서 더 나아가 훨씬 유연하게 데이터를 관찰하고 조치를 취할 수 있습니다.

다만, 사람이 휴먼에러를 만들듯, AI 역시 실수를 할 수 있습니다. 데이터 관리에 있어 AI는 전례 없는 효율성과 혁신을 이룰 기회이지만, 무계획적으로 도입해서는 안 되는 이유입니다. 성공적인 도입을 위해서는 신중하게 설계된 안전장치가 필요합니다. AI를 활용한 데이터 관리 팁 5가지를 살펴보겠습니다.

1. 명확한 경계 설정하기

의외로 가장 먼저 답해야 할 질문은 바로 'AI를 어떻게 사용하지 않을 것인가'입니다. 데이터 관리의 핵심 원칙은 무결성이고, 이 무결성을 지키기 위해 AI의 한계선을 명확히 설정해두는 것이 중요합니다.

우선, 윤리적 기준에서 출발하기를 추천합니다. 가령, 암환자의 보험 상담을 AI가 처리하는 것은 환자 입장에서 매우 불쾌한 일입니다. 정치 뉴스를 AI가 추천한다면, 편향된 정보를 제공할 가능성이 높습니다. 이런 영역은 AI 도입에 있어서 매우 신중해야 합니다.

그 다음으로는 고객 경험을 고려해야 합니다. 앱에서 해결할 수 없는 일을 고객센터에 문의하였는데 똑같은 AI 답변만 받게 된다면 엄청난 스트레스를 받을 것입니다.

이렇게 AI가 손댈 수 없는 영역과 손댈 수 있는 영역을 구분하는 것으로 시작해보세요. 그 뒷단의 데이터가 훨씬 깔끔하게 구분되고, 그 데이터를 관리하기 위해 AI의 권한을 어디까지 줄 수 있을지 결정하기 더 쉬워질 것입니다.

2. AI 도입 목표 정의하기

경계를 설정했다면, 이젠 디테일한 규칙을 세울 차례입니다. 비즈니스가 성장하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있을지, 질문 몇 가지를 던져보세요. AI 도입 목표를 간단하게 정리하는 것만으로도 AI 활용 범위를 훨씬 좁힐 수 있습니다.

정해진 질문의 개수나 유형은 없습니다. 중요한 것은 AI 도입이 뚜렷한 방향성을 가져야 하며, 그 성과를 측정할 수 있도록 기존에 추적 중인 핵심 지표와 연결된 상태에서 출발해야 한다는 점입니다.

대표적으로 던질 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

• 우리의 도달률(Reach)과 참여도(Engagement)를 어떻게 확장할 수 있는가?
• 독자들이 계속 머무르고 구독하도록 어떻게 유도할 수 있는가?
• 더 나은 의사결정을 위해 AI가 어떻게 우리의 데이터와 상호작용하여 정보를 제공할 수 있는가?
• 운영 효율성을 높이기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있는가?

3. 기존의 것으로 시작하기

이미 사용자 데이터(속성 및 행동 데이터)는 차고 넘칩니다. 기존 서비스는 이미 고객을 만족시키고 있을 가능성이 높습니다. 이 기존 재산을 그대로 활용하여 고객에게 차별화된 경험을 제공하는 것이 좋습니다.

개인화 여정은 데이터 스택을 점검하는 것부터 시작할 수 있습니다. Amplitude, Snowflake, AWS, BigQuery 등 가용한 모든 데이터를 검토하여 사용자 유형을 구분해보세요. 새로운 데이터를 수집하거나 새로운 기술을 도입할 필요는 없었습니다. 결과를 추적하기 위해 대시보드를 새로 만들 필요도 없었습니다. 그저 고객을 특정 짓는 데이터를 연결하면 됩니다.

완료하였다면, AI가 이 특성에 맞춰 기존 서비스를 제공하도록 하세요. 가령, 특정 유형의 사용자가 많이 조회한 콘텐츠를 유사한 고객에게도 추천하는 식입니다.

모든 요소를 한번에 AI화 시키려하지 마세요. 기존의 것부터 시작하여 지속적으로 고도화해세요. 복잡하게 접근할 수록 성공 확률은 떨어집니다.

4. AI 도구 접근성 높이기

성공의 원동력은 결국 사람입니다. 구성원에게 실질적인 가치를 제공하지 못한다면 AI 데이터 관리는 결코 성공할 수 없습니다. 여기서 핵심은 팀원에게 기존 업무 방식을 AI 환경에 억지로 맞추도록 강요하는 것이 아니라, 자연스럽게 AI를 그들의 업무에 가져다주는 방법을 찾는 것입니다. 구성원에게 변화를 덜 요구할수록 좋습니다.

AI 도구의 접근성을 높이는 가장 쉬운 방법은 가장 시간을 많이 뺏기는 반복적인 업무를 찾아내는 것입니다. AI를 통해 자동화할 수 있는 업무가 있다면, 다 함께 솔루션을 구축해보세요. 대표적으로 특정 개인이나 팀이 자주 필요로 하는 데이터가 있다면, AI가 효율적으로 리포트할 수 있는 방안을 모색해보세요.

하루에도 여러 번 수행하는 작업에서 AI가 단 몇 분이라도 시간을 단축해 준다면, 그 시간은 금세 눈덩이처럼 불어날 것입니다. AI의 기본을 다루는 데 익숙해질수록, 조직은 훗날 새로운 프로젝트를 실험하는 데 더 큰 자신감을 가지게 될 것입니다.

5. AI 로드맵 수립하기

AI가 엄청난 가능성을 지니고 있는 만큼 자칫 무리하게 욕심을 내기 쉽습니다. AI를 비즈니스의 핵심 목표와 어떻게 연결할지 고민도 없이 서둘러 도입하려는 기업들이 많습니다. 이는 AI 전환이 실패하는 가장 큰 이유입니다.

AI는 굳이 화려할 필요가 없습니다. 현재 조직의 상황에 맞는 AI 전략부터 시작하여 단계를 밟아가며 확장하세요. 겉보기에 화려한 전략보다는, AI를 통해 궁극적으로 무엇을 달성하고 싶은지(고객 만족, 제품 경쟁력 강화 등)에 집중해야 합니다.

일상적이고 반복적이며 시간이 오래 걸리는 작업의 속도를 높이는 것이 AI 도입 초반에 효과를 보기 가장 좋습니다. 로드맵 후반부에는 더 크고 돋보이는 프로젝트를 도전해볼 수는 있겠지만, 성공의 시작은 완전히 새로운 것을 창조하는 데서 오는 것이 아니라 '기존에 하던 일을 얼마나 더 효율적으로 해내는가'에서 비롯됨을 기억하시기 바랍니다.

< 함께 보면 좋은 콘텐츠 >

🔗막막하기만 한 AI 에이전트, 제대로 시작하는 법: AI 에이전트 시작 팁 5가지

🔗프리미엄 가이드: AI 마케팅 워크시트

🔗새로운 고객 여정 속 분석이 나아가야 할 미래: AI 퍼스트 시대의 새로운 분석법