AI를 도입하는 기업이 늘고 있지만 실제 성과는 데이터 준비 상태에 따라 크게 달라진다. AI Agent가 엉뚱한 답을 내놓거나 PoC 이후 현업 확산으로 이어지지 못하는 이유는 대부분 데이터 품질과 메타데이터, 거버넌스, 업무 맥락 연결의 문제에서 비롯된다. AI 성능보다 데이터 준비도가 먼저라는 인식이 확산되면서 구조적인 AI Ready Data 전략에 대한 수요가 높아지고 있다.
이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 6월 12일(금) 오후 2시부터 3시까지 'AI Data Readiness 구축을 위한 Check Point와 실전 운영 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 데이터 전략 전문 토크 시리즈 '김선영의 AI-Ready Data'의 세 번째 에피소드로 진행되는 이번 웨비나는 엔코아 김선영 그룹장과 함께 앞선 두 에피소드의 내용을 정리하며 기업이 지금 점검해야 할 항목과 실제 구축 프로세스, 지속 가능한 운영 체계를 살펴보는 자리다.
웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI Ready Data 구축을 위한 데이터 준비도 체크포인트를 다룬다. 기업의 AI 활용 목적과 과업 정리, AI가 수행할 업무와 판단해야 할 맥락, 현재 데이터 준비도 수준, Data Source에서 Data Owner로 이어지는 구조를 점검한다. 두 번째로 기업의 AI Data Readiness 구축을 위한 주요 고민 5가지를 짚는다. 무엇을 준비해야 하는지, Vector DB 기반 RAG와 Graph DB의 차이는 무엇인지, PoC에서는 성공적이지만 실제 적용 시 기대 효과가 나오지 않는 이유는 무엇인지, 산업별 구축 프로세스와 기술 요소는 어떻게 다른지, 지속 가능한 운영을 위한 요소는 무엇인지를 살펴본다. 세 번째로 구축보다 중요한 운영, 지속 가능한 AI Ready Data 운영 전략을 제시한다. 피드백을 통해 성숙하는 운영 체계와 Graph 기반 지속 가능한 진화 체계, AI Ready Data 전략 5가지 요소를 정리한다.
이번 웨비나는 생성형 AI와 AI Agent 도입을 준비하는 기업, AI 프로젝트 성과가 기대만큼 나오지 않는 조직, 데이터 품질과 거버넌스 체계가 필요한 기업, AI Ready Data 전략을 수립하려는 IT·데이터·AI 담당자를 주요 대상으로 한다.
게스트로는 엔코아 김선영 그룹장이 참여한다. 김 그룹장은 AI Ready Data와 데이터 거버넌스, 메타데이터, 온톨로지 기반 데이터 전략 전문가로 농협, KTH, 통계청, 신한생명, GS칼텍스, SK하이닉스, 대우증권, 산업은행, 키움증권, 국민건강보험공단 등에서 BI·CRM·DI 사업을 수행했다. 한국데이터산업진흥원 데이터거버넌스포럼 부회장과 데이터베이스 품질인증 심사원, K-ICT 센터 빅데이터 기술 자문위원으로 활동했으며 해양수산 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축, 국토부 데이터 생태계·융복합 물류 플랫폼 과제를 수행한 바 있다.
토크형 웨비나 참가는 무료이며 토크아이티 홈페이지에서 사전 등록을 통해 참여할 수 있다.
헬로티 구서경 기자 |
