Gen AI 의 원동력, 데이터 세계에서의 중요도 조사

이 글은 McKinsey & Company에서 2023년 9월 15일에 발표한 글로, 데이터 리더들이 회사가 생성 AI의 포부를 확장할 수 있도록 하는 7가지 조치에 대해 논의한 내용입니다.

1. 가치를 안내하는 원칙

- CDO(Chief Data Officer)는 가치가 어디에 있는지 명확하게 파악하고 그를 제공하기 위해 필요한 데이터를 고려해야 합니다.
- 회사의 접근 방식을 기반으로 비즈니스의 generative AI에 대한 데이터 영향을 명확하게 이해하고 Taker, Shaper, Maker의 접근 방식을 고려해야 합니다.

2. 데이터 아키텍처에 특별한 능력 구축

- 생성 AI가 비정형 데이터(채팅, 비디오, 코드 등)를 다룰 수 있으므로 데이터 아키텍처를 개선해야 합니다.
- 데이터 아키텍처의 기초를 개선하고 높은 가치의 사용 사례를 위한 업그레이드를 식별해야 합니다.

3. 데이터 수명 주기의 핵심 포인트에 집중하여 품질 확보

- 데이터 품질은 기존보다 더 중요하며, 데이터 관찰 프로그램을 확장하여 품질 문제를 더 잘 식별하고 해결해야 합니다.

4. 민감한 데이터 보호 및 규정 출현에 신속한 대비

- 기업의  우선순위, 데이터의 보안 위험을 식별하고 최우선 순위를 정해야 합니다.
- PII(개인 식별 정보) 데이터에 대한 액세스를 관리하고 규제가 나타날 때 신속히 대응해야 합니다.

5. 데이터 엔지니어링 인재 양성

- 생성 AI 채용에 따라 데이터 엔지니어링 역량을 구축해야 합니다.
- 데이터 엔지니어, 아키텍트 및 백엔드 엔지니어를 중심으로 고용해야 하며, 데이터 과학자의 필요성은 줄어들 것입니다.

6. 생성 AI를 사용하여 데이터 관리

- 데이터 리더는 자신의 역할을 개선하기 위해 생성 AI를 활용할 수 있는 기회가 있습니다.
- 생성 AI를 사용하여 데이터 가치 사슬 전체에서 기존 작업을 가속화하고 작업 수행 방법을 개선할 수 있습니다.

7. 철저히 추적하고 신속하게 개입

- 생성 AI의 세계에는 미지수가 더 많으며, 기업은 아직 학습 중입니다.
- CDO는 생성 AI 프로젝트의 진행 상황을 관리하고 데이터가 비즈니스 목표를 지원하는 데 얼마나 잘 작동하는지 이해해야 합니다.
- 효과적인 메트릭을 설정하고 빠른 조치를 취해야 합니다. 그리고 투자와 예산을 효율적으로 관리해야 합니다.

이 글은 데이터가 생성 AI에서 중요한 역할을 하며, 데이터를 관리하는 것이 아닌 데이터를 활용하여 비즈니스를 이끄는 CDO가 필요하다는 중요한 메시지를 전합니다.