인공지능(AI) 전환의 성패가 'AI가 읽어낼 수 있는 데이터 구조'에 달렸다는 업계 진단이 나왔다. AI 전환(AX)을 시도하는 기업은 늘고 있지만 내부 데이터와 업무 체계가 AI 활용에 맞게 정비되지 않으면 업무 보조 수준을 넘어 실질적인 성과를 내기 어렵다는 분석이다.

변우철 KT 팔란티어 사업본부장은 24일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 열린 '딜로이트 커넥트 코리아 2026'에서 미국 AI 데이터 분석 기업 팔란티어를 8년간 국내 기업에 도입해 온 경험을 바탕으로 데이터 정비 중요성을 강조했다.

변 본부장은 기업들이 AI를 빠르게 도입하려 하지만 실제 업무 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 기준과 형식도 제각각인 경우가 많다고 진단했다. 이런 상태에서는 AI가 데이터 의미와 업무 맥락을 정확히 파악하기 어려워 현장 문제 해결로 이어지지 못한다.

변 본부장은 "AX에 대한 공포 탓에 경영진이 빠른 적용을 요구하지만 본질적인 문제를 해결하지 않은 채 AI를 시도한 결과가 성과 부재로 나타난다"고 말했다.

그가 제시한 해법은 팔란티어의 '온톨로지'다. 온톨로지는 흩어진 데이터를 모으는 것을 넘어 고객·재고·주문·공급망 등 실제 업무 요소 관계와 규칙까지 연결해 AI가 활용할 수 있도록 구조화하는 방식이다. 기존 원천 시스템에서 필요한 데이터를 가져와 가공한다는 점에서 데이터 전환(DX) 결과물이자 AX 입력값 역할을 한다.

예를 들어 재고 부족 가능성이 감지되면 판매량과 조달 기간, 적정 재고 기준을 함께 반영해 긴급 발주 필요성을 판단하고 담당자 알림이나 구매 주문(PO) 처리로 이어질 수 있다. AI가 단순 현황 조회에 그치지 않고 업무 판단과 실행에 참여하는 구조다.

변 본부장은 "AX에 필요한 AI 모델이 가장 잘 읽어내고 이해할 수 있는 데이터가 온톨로지로 구조화된 데이터"라며 "AI가 특정 업무를 대신하고 운영하려면 기업 도메인 데이터와 온톨로지 기반 신뢰도가 갖춰져야 한다"고 밝혔다. 

유현성 삼성전자 MX사업부 클라우드팀 그룹장은 딜로이트와 운영 현황을 진단하고 AI 운영(AIOps) 로드맵을 수립한 사례를 공유했다. 삼성전자의 중앙 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직은 삼성페이, 빅스비, 갤럭시 스토어, 삼성 헬스, 스마트싱스, 삼성 클라우드 등 50개 이상의 대고객 서비스 안정성을 책임지고 있다.

유 그룹장은 "서비스 운영 대상이 확대되면서 수작업만으로 장애 대응과 변경 작업 등을 감당하기 어려워졌다"며 "장애 탐지와 원인 분석, 변경 검토, 복구 과정을 AI 중심으로 재설계했다"고 설명했다. 

삼성전자는 AI가 운영 판단에 필요한 정보와 절차를 함께 활용할 수 있도록 데이터와 도구, 업무 절차를 다시 정비했다. 보안 정책과 운영 표준, 체크리스트는 AI가 따라야 할 기준 데이터로, 로그·지표·알림은 실시간 상태 데이터로, 과거 장애 이력과 운영 문서는 문제 해결 근거가 되는 지식 데이터로 구분했다. 이렇게 정리한 데이터를 AI 판단과 대응 근거로 삼았다.

AI는 장애 알림이나 인프라 변경 요청이 들어오면 이들 데이터와 관련 문서를 분석해 원인과 영향 범위를 추론하고 대응안을 제시한다. 인프라 변경 전에는 코드 변경 내용과 자원 상태, 로그, 내부 문서를 종합해 위험 수준을 제시하고 SRE가 배포 여부를 결정한다. 향후에는 승인된 범위 안에서 자동 롤백까지 연결할 계획이다.

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삼성전자는 이를 통해 장애 복구 시간을 현재 대비 90% 이상 단축하고 10분 이내 장애 탐지율을 99% 이상으로 높인다는 목표다. 변경 영향도 분석을 자동화하고 5주 이상 걸리던 아키텍처 리뷰를 2주 이내로 줄이는 작업까지 진행 중이다. 다만 그는 자동화 범위를 넓혀도 최종 책임과 판단은 사람의 몫임을 분명히 했다.

유 그룹장은 "AI 에이전트 고도화에 몰두하는 사이 정작 그 일을 할 엔지니어 육성을 놓쳐선 안 된다"며 "결국은 휴먼 퍼스트여야 한다"고 역설했다.