안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

많은 기업이 AWS 기반 AI 환경을 구축합니다.
SageMaker, Bedrock, Redshift.....데이터 레이크까지 인프라는 이미 준비되어 있습니다.

그런데도 현장에서 반복되는 질문이 있습니다.
“모델은 잘 만들었는데, 왜 성과가 나오지 않죠?”

문제는 AI가 아닙니다.
문제는 AI가 먹고 있는 데이터입니다.

1. AI는 똑똑하지만, 데이터는 솔직합니다.

AWS는 강력한 AI·ML 서비스를 제공합니다.
하지만 AI는 스스로 데이터를 정제하지 않습니다.

현장에서 자주 마주하는 데이터 구조는 이렇습니다.

✔ ERP와 CRM의 고객 정보 불일치
✔ 마스터 데이터 기준 불명확
✔ 중복·결측·단위 불일치
✔ 부서별 다른 KPI 정의
✔ 실시간이 아닌 지연된 데이터 적재

이 상태에서 AI 모델을 아무리 고도화해도 결과는 왜곡됩니다.

Garbage In, Garbage Out. AI는 데이터를 ‘보정’하지 않습니다. 오히려 오류를 증폭합니다.

2. AWS AI 환경에서 성과가 막히는 구조적 원인

AWS 인프라 자체는 문제 없습니다.
하지만 많은 기업이 아래 단계를 건너뜁니다.

<데이터 거버넌스 설계 없이 AI부터 시작>
모델 PoC → 파일 기반 데이터 투입
운영 단계에서 데이터 정의 충돌 발생

<데이터 소유권 불명확>
IT는 플랫폼만 관리
현업은 데이터 품질 책임 없음
결과적으로 아무도 정합성을 관리하지 않음

<ERP·업무 시스템과 분리된 AI 실험>
분석 데이터는 따로
운영 데이터는 따로
AI 결과가 실제 업무 프로세스로 연결되지 않음

이 경우 AI는 '보고서 생성 도구'로 남게 됩니다, 성과로 연결되지 않습니다.

3. AI 성과를 내는 기업들의 공통점

성과를 만드는 기업은 모델부터 만들지 않습니다.
먼저 데이터 기준선을 만듭니다.

<마스터 데이터 표준화>
✔ 고객, 제품, 공급망 기준 통합
✔ ERP 중심 데이터 정의 일원화

<데이터 계층 구조 설계>
✔ 운영 데이터(OLTP)
✔ 분석 데이터(OLAP)
✔ AI 학습용 데이터 분리 설계

<데이터 품질 KPI 설정>
✔ 정확도
✔ 일관성
✔ 최신성
✔ 완전성

AI KPI 이전에 데이터 KPI가 존재합니다.

4. AI 시대에 ERP가 다시 중요해지는 이유

아이러니하게도, AI가 고도화될수록 ERP의 Clean Core가 중요해집니다.

왜냐하면
✔ AI 학습 데이터의 70% 이상은 운영 시스템에서 발생
✔ 잘못된 마스터 데이터는 AI 의사결정 왜곡
✔ 프로세스가 정제되지 않으면 AI 자동화 불가능

즉, AI의 출발점은 클라우드가 아니라 ‘정제된 업무 구조’입니다.

AWS는 훌륭한 AI 실행 환경입니다.
하지만 그 위에 올라가는 데이터 구조가 준비되지 않았다면 AI는 단지 비용이 높은 실험이 될 뿐입니다.

5. 지금 기업이 점검해야 할 질문

AWS 기반 AI를 운영 중이라면, 다음을 점검해야 합니다.

✔ AI 학습 데이터의 기준 정의는 어디에서 관리되는가?
✔ ERP 마스터 데이터는 단일 기준으로 유지되는가?
✔ 데이터 품질을 측정하는 공식 KPI가 존재하는가?
✔ AI 결과가 실제 업무 프로세스에 연결되는가?

이 네 가지 질문에 명확히 답하지 못한다면 AI 성과는 구조적으로 제한될 가능성이 높습니다.

AWS는 AI 실행을 위한 가장 강력한 플랫폼 중 하나입니다.
그러나 AI 성과는 인프라의 문제가 아니라 데이터 구조의 문제입니다.
AI의 성패는 모델이 아니라 데이터의 정합성과 구조에서 갈립니다.

BSG는 클라우드와 AI를 기술 도입이 아닌 업무 데이터 구조 혁신 관점에서 설계합니다.

[출처]AWS 공식 블로그 (AWS News Blog, Architecture Blog)
기획자 : 도예원