많은 기업이 인공지능(AI)을 활용해 업무 자동화와 팀 효율성 증대를 꾀하고 있지만, 상당수가 첫 단계부터 난관에 부딪히고 있습니다. 어떤 AI 모델을 선택할지 고민하는 데 시간을 낭비하기보다, AI 성공의 진정한 열쇠는 안전하고 잘 정리된 회사 데이터에 있다는 지적이 나왔습니다. 지능형 콘텐츠 관리 플랫폼 Box의 DACH 지역 부사장 마이클 피에치(Michael Pietsch)는 AI가 제대로 작동하려면 먼저 기업이 보유한 데이터를 'AI 준비' 상태로 만드는 것이 중요하다고 강조합니다.
피에치 부사장은 기업들이 흔히 보안과 사용자 편의성 사이에서 양자택일을 해야 한다고 생각하지만, 이는 더 이상 유효하지 않다고 말합니다. IT 팀은 규제 준수를 위해 보안을 강화하지만, 이는 종종 사용자 접근성을 떨어뜨려 직원들이 집에서 사용하는 편리한 도구들과 괴리감을 느끼게 합니다. 그 결과, 직원들은 보안 프로토콜을 우회하여 비공식적인 방법으로 데이터를 공유하는 '섀도우 AI' 문제를 야기할 수 있습니다. Box와 같은 지능형 콘텐츠 관리 플랫폼은 기존 사용자 권한과 규제 준수(compliance)를 AI 에이전트가 자동으로 상속받도록 하여, 보안을 유지하면서도 사용자에게는 편리한 경험을 제공합니다. 예를 들어, 영업사원이 기밀 제안서를 고객과 공유할 때, 복잡한 보안 절차 없이도 AI가 접근 권한을 관리하고 필요시 즉시 회수하며 보안 정책을 자동 적용할 수 있습니다.
AI 도입의 또 다른 주요 장벽은 정형화되지 않은 데이터(unstructured data)의 파편화입니다. PDF 계약서, 이메일 스레드, 슬라이드 덱 등 다양한 형태의 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있으면, 아무리 정교한 AI라도 전체 맥락을 파악하기 어렵습니다. 피에치 부사장은 데이터가 사일로(silo)에 갇혀 있으면 AI는 단편적인 정보만을 볼 뿐이며, 모든 데이터를 한곳에 모아야 비로소 AI가 가치 있는 결과를 도출할 수 있다고 설명합니다. 하지만 데이터를 통합할 때 발생하는 새로운 과제는 민감한 정보가 잘못된 사람에게 노출될 위험입니다. 이를 방지하기 위해 AI는 반드시 기업의 기존 사용자 권한 및 통제 시스템을 준수해야 합니다.
특히 의료, 금융, 공공 부문과 같이 규제가 엄격한 시장에서는 AI가 정보를 어떻게 처리하는지뿐만 아니라, 그 정보가 어디에 저장되는지가 매우 중요합니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 EU의 NIS2 지침과 같은 규제는 데이터 처리 위치, 접근자, 사용 방식 등을 명확히 입증할 것을 요구하며, AI 도입 시 이러한 요구 사항은 더욱 강화됩니다. 피에치 부사장은 이러한 규제 환경에서 IT 부서가 소비자용 AI 도구에 대한 접근을 전면 차단하는 경우가 많지만, 이는 오히려 직원들이 회사 네트워크를 우회하여 민감한 데이터를 공개 AI 챗봇에 입력하는 '섀도우 AI'를 부추길 수 있다고 경고합니다. 따라서 기업은 보안이 확보된 대안을 제공하여 직원들이 원하는 AI 기능을 활용하면서도 콘텐츠가 안전하게 관리되는 환경을 구축해야 합니다. 결국, 어떤 AI 모델을 선택할지 고민하기보다, 기업의 콘텐츠를 잘 정리하고 거버넌스(governance)를 확립하는 것이 AI 성공의 핵심입니다. 일단 콘텐츠가 잘 정비되면, 거의 모든 AI를 유연하게 적용할 수 있습니다.