최근 인공지능(AI) 기술 도입을 추진하는 기업들이 늘고 있지만, 많은 기업이 AI 활용의 가장 큰 장애물로 '데이터 문제'를 꼽고 있습니다. AI 시스템의 성능과 효율성은 결국 기업이 보유한 데이터의 품질과 접근성에 의해 좌우되지만, 현재 대다수 기업의 데이터는 여러 시스템에 파편화되어 있으며 일관된 관리(거버넌스) 체계가 부족한 실정입니다. 이러한 파편화된 데이터 환경은 AI 모델 학습 및 추론(inference)에 필요한 고품질의 정제된 데이터를 적시에 제공하기 어렵게 만듭니다. 기업들은 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 통합적이고, 명확한 거버넌스가 적용되며, AI 목적에 부합하도록 설계된 새로운 데이터 인프라를 구축하는 것이 필수적임을 인식하고 있습니다. 이는 단순히 데이터를 한곳에 모으는 것을 넘어, 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 전 과정에 걸쳐 AI 친화적인 구조로 재정비하는 것을 의미합니다. 데이터 스택(data stack)의 근본적인 재구축은 초기 투자와 상당한 노력을 요구하지만, 장기적으로는 AI 기반의 혁신을 가속화하고 비즈니스 경쟁력을 강화하는 핵심 동력이 될 것입니다. 산업 전문가들은 기업들이 이제 AI 기술 자체의 도입을 넘어, AI가 효과적으로 작동할 수 있는 기반 환경, 즉 데이터 인프라의 전략적 변화에 집중해야 할 시점이라고 강조합니다. 이러한 데이터 인프라의 재정비 없이는 AI 도입의 효과를 기대하기 어렵다는 인식이 확산되면서, 데이터 전략은 AI 시대 기업의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 출처: https://www.technologyreview.com/2026/04/27/1136322/rebuilding-the-data-stack-for-ai/