-AI 도입률 높지만 데이터 접근·통합 문제 여전
-ROI 저해 요인으로 데이터 품질·통합 부족·관리 문제 꼽혀
클라우데라 로고 (자료 제공: 클라우데라)
글로벌 데이터·AI 기업 클라우데라가 ‘데이터 준비 지수(Data Readiness Index)’ 보고서를 통해 국내 기업의 데이터 인프라 수준과 AI 활용 현황을 진단했다.
보고서에 따르면 국내 기업의 상당수가 AI 도입에는 적극적이지만, 이를 뒷받침할 데이터 환경은 여전히 불완전한 상태인 것으로 나타났다.
AI 도입은 빠르지만 ‘데이터 기반’은 여전히 취약
조사 결과, 글로벌 기업의 96%가 AI를 주요 비즈니스에 도입했다고 응답했고 85%는 데이터 전략을 보유하고 있다고 밝혔다. 그러나 실제로는 약 80%가 데이터 접근성과 활용 측면에서 제약을 겪고 있는 것으로 확인됐다.
국내 상황도 크게 다르지 않았다. 응답 기업의 80%는 데이터가 일부 시스템에만 연결돼 있으며, 완전한 통합에는 여전히 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이는 AI 확장 과정에서 실질적인 성과 창출을 제한하는 핵심 요인으로 작용하고 있다.
AI 투자 대비 성과(ROI)가 기대에 못 미치는 이유로는 데이터 품질 문제(32%), 시스템 간 통합 부족(22%), 데이터 접근 및 관리 한계(20%) 등이 주요 원인으로 지목됐다. 여기에 데이터 공유에 대한 조직 내 저항과 낮은 데이터 활용 역량 역시 장애 요인으로 나타났다.
또한 산업별로는 통신 분야가 상대적으로 높은 데이터 준비도를 보였지만, 인프라 성능 한계로 인해 실제 운영 효율이 저해되는 사례도 많았다. 국내 기업의 절반 이상 역시 인프라 제약이 AI 및 데이터 프로젝트 추진에 부담으로 작용하고 있다고 응답했다.
클라우데라는 데이터 품질, 거버넌스, 접근성을 동시에 확보하지 못할 경우 AI 활용이 ‘확장 착시’에 그칠 수 있다고 지적했다. 특히 데이터 사일로와 불완전한 통합 구조는 기업 전반의 의사결정 정확도를 떨어뜨릴 수 있다는 분석이다.
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