2026년 AI 프로젝트, 절반 이상 실패 전망…데이터 관리 관건

[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI) 혁신이 가속화되고 있지만, 기업들의 AI 프로젝트는 기대만큼 성과를 내지 못하고 있다.

관련해 15일(현지시간) IT매체 테크레이더는 2026년까지 60% 이상의 AI 프로젝트가 실패할 가능성이 높다며, 실패의 핵심 원인이 데이터 거버넌스 부족에 있다고 지적했다. 많은 기업들이 AI 모델 선택이나 벤더 문제를 실패 원인으로 지목하지만, 실제로는 데이터 관리 부재가 더 큰 문제라는 것이다.

IT 전문 컨설팅업체 가트너는 오는 2027년까지 60%의 기업이 데이터 거버넌스 부족으로 AI 프로젝트에서 기대한 가치를 실현하지 못할 것이라고 경고했다. 이는 AI 도입의 필수 조건인 ‘AI 레디(AI-ready)' 데이터를 확보하지 못한 결과다.

데이터 거버넌스는 데이터의 분류, 보안, 유지, 모니터링을 포함한 전 과정 관리 시스템으로, AI 거버넌스는 이를 보완해 AI 사용이 법·윤리·조직 가치와 일치하도록 규제하고, 조직의 사회적 책임과도 연계한다.

기업들이 데이터 거버넌스를 강화하면, AI 시스템이 더 신뢰할 수 있는 데이터를 활용해 정확한 결과를 제공할 수 있다. 잘못된 데이터를 학습한 AI가 잘못된 결정을 내릴 위험을 방지하는 것이다.

이처럼 AI 성공을 위해서는 데이터 정리와 접근 관리가 필수적이다. 기업들은 중복되거나 불필요한 데이터(ROT)를 제거하고, 데이터 접근 권한을 철저히 관리해야 한다. 최근 컨센트릭(Concentric)조사에 따르면, 기업의 중요 데이터 중 15%가 과도하게 공유되고 있었으며, 이는 AI 시스템이 잘못된 데이터를 학습하게 하는 주요 원인이 된다.