"인공지능(AI) 경쟁이 모델 성능에서 데이터 활용력으로 바뀌고 있습니다. 앞으로 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 범용 모델보다 최신·정확성 갖춘 도메인 데이터가 핵심일 것입니다."

윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 이같이 밝혔다.

윤 부사장은 AI 산업 무게중심이 그래픽처리장치(GPU)와 학습 데이터 확보에서 추론, 업무 적용, 실시간 데이터 활용으로 옮겨가고 있다고 봤다. 과거 AI 데이터가 LLM을 학습시키는 데 주로 쓰였다면, 이제는 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용되고 있다는 설명이다. 

윤 부사장은 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 범용 AI 모델이 빠르게 발전했지만 이를 업무 현장에 그대로 적용하기에는 한계가 있다고 지적했다. 최신 댓글이나 시장 데이터, 통계 수치처럼 원천 확인이 필요한 정보에서는 AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓을 수 있기 때문이다.

윤 부사장은 검색증강생성(RAG)도 완전한 해결책은 아니라고 봤다. RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답변하도록 돕지만, 실제 업무에 필요한 모든 데이터를 폭넓게 반영하기는 어렵다는 이유에서다. 

그는 "RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답하도록 돕지만, 일반적으로 일부 문서만 참고한다"며 "수천 건에 달하는 소비자 반응이나 소셜 데이터를 종합 분석하는 데는 한계가 있다"고 지적했다.

윤 부사장은 앞으로 기업의 차별화 요소가 데이터에서 나올 것이라고 강조했다. 코딩 도구와 범용 AI 활용은 점점 보편화되는 만큼, 기업이 보유한 고유 데이터와 이를 AI에 연결해 활용하는 능력이 경쟁력을 좌우한다는 의미다.

바이브컴퍼니는 이런 흐름에 맞춰 소셜미디어 분석 서비스 '썸트렌드'를 AI 리서치 영역으로 확장하고 있다. 썸트렌드는 블로그, 뉴스, 카페, 소셜네트워킹서비스(SNS), 통계, 금융 데이터를 AI와 결합해 시장 분석, 소비자 의견, 브랜드 분석, 위기 대응, 투자 분석 등을 수행할 수 있는 서비스다.

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윤 부사장은 썸트렌드 같은 외부 데이터를 AI 에이전트가 실제로 활용하려면 데이터와 도구를 연결하는 구조가 필요하다고 짚었다. AI가 스스로 필요한 도구를 파악하고 외부 데이터를 불러와야 최신 시장 흐름과 소비자 반응을 반영할 수 있다는 것이다.

그는 "AI 에이전트에 필요한 데이터는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 통해 끌어오면 된다"며 "이를 통해 보고서와 인사이트를 가장 정확하고 최신 버전으로 만들 수 있을 것"이라고 말했다.