AI-Ready Data란 무엇인가?
AI Ready 데이터란 단순히 “많은 데이터”를 의미하지 않습니다. AI가 이해하고, 비교하고, 추론할 수 있도록 구조화·정제·맥락화된 데이터 상태를 의미합니다.
AI 시대가 본격화되면서 많은 기업이 모델을 도입하고, 에이전트를 붙이고 있습니다. 하지만 실제 현장에서 마주하는 질문이 있습니다.
”왜 AI를 도입했는데 의사결정은 여전히 어렵지?”
그 이유는 AI모델이 아니라 데이터 준비 상태에 있습니다.
즉, AI 도입 성과의 70%는 모델이 아니라 AI-Ready 데이터에서 결정됩니다.
왜 AI-Ready 데이터가 중요한가?
AI는 데이터를 읽을 수 있지만,
AI가 읽기 쉬운 데이터가 아니라면 AI의 출력도 혼란스러워집니다.
예를들어 우리가 아랍 문자로 작성된 문서를 모두 암기했다고 가정해 보겠습니다. 하지만 무슨 의미인지는 모르는 상황에서 아랍 문자로 질문을 받는다면 질문의 내용과 비슷한 문자의 형태를 답변하게 될 것입니다. 결국 엉뚱한 답변을 생성할 확률이 높아지는 것 입니다.
반대로, 아랍 문자로 작성된 문서가 구조화되고 연결된 형태 등 일정한 패턴으로 작성돼 있다면 우리는 “의미는 몰라도 답변은 일관되게 생성”할 수 있습니다.
결국 AI는 데이터를 “이해”하는 것이 아니라 패턴을 학습하는 시스템입니다.
AI가 좋아하는 데이터?
AI Ready Data란 결국 AI가 학습하기 좋은 4가지 조건을 충족하는 데이터입니다.
1. 구조화(Structured)
형식이 일관되어 있고
메타데이터가 정리되어 있으며
스키마가 정의되어 있는 상태
2. 정제(Cleaned)
중복 제거
오류 수정
노이즈 최소화
3. 맥락화(Contextualized)
데이터 간 관계가 연결되어 있고
의미 단위가 분리되어 있으며
도메인 지식이 반영된 상태
4. 학습 가능성(Trainable)
AI 모델이 바로 학습하거나 추론할 수 있는 형태
임베딩/벡터화/레이블링이 가능한 구조
AI 성과는 모델이 아니라 데이터 준비 상태에서 시작됩니다.
AI 모델을 개발할 때 데이터의 규모, 크롤링 데이터가 아니라 AI 학습과 추론을 전제로 설계된 준비된 데이터가 AI 성과를 만듭니다. 기술 중심의 R&D가 중요한 기업일 수록 AI-Ready Data는 필수 조건이 되고 있습니다.
국가대표 AI, 트릴리온랩스 컨소시엄에 참여하면서
워트인텔리전스는 독파모 프로젝트에 트릴리온랩스 컨소시엄으로 참여했습니다.
최종 선정되지는 않았지만 AI 데이터 구축과 과학기술 분야에서 실증 적용 역할을 하며 중요한 경험을 했습니다.
국가 차원의 AI 전략 역시 결국 데이터 경쟁력이 핵심이라는 점
도메인 특화 데이터 자산이 산업 AI의 본질이라는 점
과학·기술 분야는 여전히 준비된 데이터 플레이어가 많지 않다는 점
선정 여부와 무관하게, 워트인텔리전스가 보유한 과학기술 데이터 자산과 AI-Ready Data 구조는 이미 산업 현장에서 검증되고 있습니다. 과학기술 데이터 기반 AI의 본질은, AI 가 사고할 수 있도록 설계된 데이터 인프라에 있습니다.
AI 시대의 진짜 자산은 모델이 아니라 데이터입니다.