AI 성공을 위한 'AI Ready 데이터' 전략: 한국IBM의 왓슨x 플랫폼 기반 통합 및 지능화 방안

핵심 기술

기업이 AI 도입 효과를 극대화하기 위해서는 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI Ready 데이터' 구축이 필수적이며, 이를 위해 흩어진 사내 데이터를 통합하고 품질을 높이는 데이터 전략이 중요합니다.

기술적 세부사항

• AI Ready 데이터의 정의: 생성형 AI 학습 및 운영에 최적화된 데이터로, 정확성, 효율성, 정합성, 규모를 사전에 확보한 상태를 의미합니다.
• 기업 데이터의 현황:
  • 전체 데이터의 90% 이상을 차지하는 비정형 데이터의 비율이 높음.
  • AI 모델에 실제 활용되는 데이터는 1% 미만.
  • 데이터 품질 문제와 복잡한 저장소 구조가 주요 걸림돌.
• 한국IBM의 AI Ready 데이터 구축 전략 (왓슨x 플랫폼 기반):
  • 데이터 통합: 온프레미스, 클라우드, 스트리밍 등 다양한 출처의 분산된 데이터를 수집하여 AI가 이해 가능한 형태로 한 곳에 저장 및 관리.
  • 데이터 인텔리전스: 수집된 데이터를 AI 모델 학습 및 추론에 최적화된 구조로 변환, 자동 오류 수정, 의미 단위 변환, 일관성 확보 (예: 이름/성함 통합), 개인정보/보안 데이터 자동 탐지 및 마스킹, 불필요한 노이즈 데이터 제거.
• 핵심 목표: AI 애플리케이션의 높은 정확도와 품질 유지, 비즈니스 성과 창출.

개발 임팩트

• AI 모델의 학습 효율 및 정확도 향상.
• 데이터 준비 과정에서의 시간 및 비용 절감.
• AI 기반 의사결정 및 비즈니스 혁신 가속화.
• 데이터 사일로(Silo) 해소를 통한 데이터 활용도 증대.

커뮤니티 반응

• (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, IT 서밋 행사 내용을 기반으로 함.)

톤앤매너

IT 개발 및 AI 전문가를 대상으로 한 기술적이고 전략적인 분석 톤을 유지합니다.