데이터스트림즈 "AI한계 데이터 아케텍처와 거버넌스로 해결"
한국지능정보사회진흥원(NIA)이 26일 NIA서울사무소에서 개최한 '에이전트 AI 시대 데이터 전략 세미나'에서 데이터스트림즈 이영상 대표가 'AI 거버넌스 이해와 데이터 패브릭(Data Fabric)을 통한 AI에이전트 강화 전략'을 주제로 발표했다. 이번 세미나는 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전트AI 시대 전환에 따라, AI가 자율적으로 데이터를 활용할 수 있게 지원하면서 데이터 품질과 신뢰성을 보장할 수 있는 정책 및 기술적 방향성을 모색하기 위해 마련됐다. 이영상 대표는 발표에서 “AI가 얼마나 똑똑한가보다, AI가 어떤 데이터를 기반으로 판단하도록 설계됐는가가 더 중요하다”고 강조하며, AI의 한계를 모델이 아닌 데이터 아키텍처와 거버넌스 체계로 해결해야 한다고 밝혔다. 특히, 대규모 언어모델(LLM)이 통계적 확률 기반으로 답변을 생성하는 구조적 특성상, 금액 산정, 법적 고지, 민원 대응과 같이 '1%의 오류도 허용되지 않는 업무'에는 그대로 적용하기 어렵다는 점을 지적했다. 이에 대한 대안으로, 데이터스트림즈가 제시한 방식은 LLM이 답을 생성하지 않고, 정답이 존재하는 데이터만을 조회하도록 통제하는 데이터 패브릭(Data Fabric) 기반 구조다. 발표에서는 Data Fabric과 AI Governance를 결합한 엔터프라이즈 아키텍처가 소개됐다.메타데이터 기반 데이터 가상화, 데이터 품질 관리, 데이터 계보(Data Lineage), 비즈니스 메타데이터를 결합, AI가 신뢰 가능한 데이터만 활용하도록 설계하는 구조다. 이를 통해 사용자는 자연어로 질의하지만, 실제 응답은 데이터베이스 조회 결과와 근거 SQL을 기반으로 제공돼 감사, 민원, 법적 대응까지 가능한 AI 시스템이 구현된다고 설명했다. 이 대표는 “AI 거버넌스는 AI 시스템 이후에 마련하는 것이 아니라, AI 도입 이전에 선행되어야 할 정책·프로세스 체계”라며 "AI 시대의 데이터 품질은 단순 오류 제거를 넘어 'AI 학습과 추론에 적합한 일관성'을 갖추는 것이 핵심"이라고 강조했다. 이 대표 발표서는 한국도로공사 사례도 언급됐다. 기존 LLM 기반 질의응답 시스템이 업무 활용에 한계를 보이던 환경에서, 데이터 거버넌스와 Data Fabric 구조를 적용함으로써 AI가 단발성 답변을 넘어 실제 업무 맥락을 유지하며 활용 가능한 시스템으로 고도화됐다는 설명이다. 이를 통해 공공 AI가 '보여주기식 기술'에서 '반복 사용 가능한 업무 도구'로 전환될 수 있음을 보여주는 사례라고 덧붙였다. 이영상 대표는 정부 차원에서 AI 거버넌스 활성화를 위한 정책 방향도 제안했다.대기업과 달리 법무 및 거버넌스 체계를 자체적으로 갖추기 어려운 중소기업을 위해, LLM·RAG 기반의 '국가 AI 컴플라이언스 서비스 시스템' 구축이 필요하다고 강조했다. 이는 기업이 AI를 도입할 때 준수해야 할 법률, 규정, 윤리 기준을 쉽게 조회하고 활용할 수 있는 형태의 지원 체계다. 이 대표는 발표를 마무리하며 “데이터스트림즈는 AI를 만드는 회사가 아니라, 데이터를 통해 AI를 신뢰 가능한 시스템으로 만드는 회사”라고 밝혔다. 이번 발표는 에이전트 AI 시대에 필요한 데이터 전략이 단순한 데이터 축적이 아닌, AI가 안전하고 정확하게 활용할 수 있도록 설계된 데이터 거버넌스와 아키텍처 체계임을 제시했다는 점에서 참석자들의 주목을 받았다.
