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[IT뉴스]‘최종진짜최종v3’ 파일 넘치는 회사, 똑똑한 AI도 헤맨다... ‘데이터 위생’ 중요
온카뱅크관리자
조회:
10
2026-10-06 06:07:26
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">인공지능 전환, ‘데이터 위생’ 중요</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1JVAdmfzZE"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fbbd83c372b036e1115fd12a2cb4953bc2532f4e94f414f5028d89c4a02d898d" dmcf-pid="tifcJs4q1k" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="필요한 데이터만 남기는 ‘데이터 위생’이 인공지능(AI) 성능 못지않게 중요해지고 있다. /챗GPT" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/chosun/20261006060213634nkxd.jpg" data-org-width="1672" dmcf-mid="4FvBt4TsGy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/chosun/20261006060213634nkxd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 필요한 데이터만 남기는 ‘데이터 위생’이 인공지능(AI) 성능 못지않게 중요해지고 있다. /챗GPT </figcaption> </figure> <p contents-hash="81d1c4e9fc581df1fe695c7c4a4e3807297eb3ab9571eac9989072e6aba4f906" dmcf-pid="F67i8jztXc" dmcf-ptype="general">기업들이 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있지만, ‘최종진짜최종v3’ ‘최종이게진짜최종’ 같은 중복·구형 파일이 곳곳에 쌓여 있는 회사라면 AI 에이전트(비서)를 들이기 전에 사내 자료부터 정리해야 한다는 지적이 나온다. 최신 AI를 도입하더라도 업무와 무관한 자료와 오래된 파일이 산더미처럼 쌓여 있으면 정작 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문이다. 이른바 ‘데이터 위생’이 AI 성능 못지않게 중요해지고 있는 셈이다.</p> <p contents-hash="b6010a01c035baa3c855fc992a0a4de96b3d2a643ce653c064301407c7c1f860" dmcf-pid="3Pzn6AqF1A" dmcf-ptype="general">5일 테크 업계에 따르면 최근 공개된 AI 업무 능력 평가 플랫폼 ‘워크월즈’ 연구에서 AI가 업무에 필요한 정보를 찾아낸 비율은 필요한 자료만을 제공했을 때 90.4%였지만, 직원이 열람할 수 있는 회사 자료 전체를 제공하자 72.8%로 17.6%포인트 떨어졌다. 업무 평가 통과율도 76.7%에서 68.0%로 낮아졌다.</p> <p contents-hash="5a819a15c1a42bf447d296b77fddc15307c788a70801b248eb015776873908b0" dmcf-pid="0QqLPcB3Yj" dmcf-ptype="general">하버드대 연구자와 AI 스타트업 레이캐스터 대표 등이 참여한 연구진은 실제 기업 환경을 재현하기 위해 부서와 직원, 사내 문서, 문서별 접근 권한 등을 갖춘 가상의 제약 회사를 만들고 AI 에이전트에 업무를 맡겼다. 특정 업무에 필요한 자료만 추려 제공했을 때와 해당 직원이 실제로 접근할 수 있는 방대한 사내 자료를 모두 제공했을 때의 성능을 비교한 것이다.</p> <p contents-hash="5a59fb9d2ca21b81e0a6c7cce679c750ca6ecb8aa642e9f3eacd17f957ccba14" dmcf-pid="pxBoQkb0GN" dmcf-ptype="general">반면 필요한 자료를 한 번 찾아낸 뒤에는 AI의 업무 처리 능력이 크게 떨어지지 않았다. AI 모델 자체의 추론 능력보다 수많은 사내 자료 가운데 어떤 것이 현재 업무에 필요한 정보인지 골라내는 과정이 병목으로 작용한 셈이다. 사람도 자료가 뒤섞인 공용 폴더에서 원하는 파일을 찾느라 시간을 허비하듯 AI 역시 ‘디지털 창고’가 어지러우면 헤맬 수 있다는 얘기다.</p> <p contents-hash="7de216bfafa02bcce7ed3d9f8d759e11bffda4fae1533f6d138285564c1cb54c" dmcf-pid="UMbgxEKpGa" dmcf-ptype="general">문제는 잘못 찾은 정보가 한 번의 검색 실패로 끝나지 않는다는 점이다. AI 에이전트가 오래된 문서나 서로 충돌하는 자료를 근거로 보고서 작성, 일정 수립, 의사결정 지원까지 이어갈 경우 부정확한 정보가 후속 업무 전반으로 번질 수 있다. 자료 정리가 AI 도입 전 준비 작업이 아니라 업무 정확도를 좌우하는 기반 작업으로 떠오르는 이유다.</p> <p contents-hash="5f8776b9016addc9fe991977c7bfc041e34c5a2006d2ae7977fa70ea29ba1dc9" dmcf-pid="uRKaMD9UGg" dmcf-ptype="general">코딩 AI를 대상으로 한 다른 연구에서도 비슷한 결과가 나왔다. AI 코딩 에이전트용 메모리 평가 벤치마크 ‘바이브멤벤치’를 개발한 연구자들은 90개 소프트웨어 저장소에서 과제 111개와 과거 작업 기록 3634개를 모아 AI가 이전 업무 경험을 얼마나 잘 찾아 활용하는지 시험했다.</p> <p contents-hash="9d93f4540bc500014c767596ea093caee7bde7fadf9d8bd7a42e211b76ddd500" dmcf-pid="7e9NRw2u1o" dmcf-ptype="general">사람이 과거 기록 중 실제 문제 해결에 도움이 되는 내용을 직접 골라 AI에 제공했을 때 시험한 5개 모델 가운데 4개의 문제 해결률이 기존보다 1.1~4.5%포인트 높아졌다. 반면 기존 AI 메모리 시스템이 스스로 과거 기록을 저장하고 필요한 내용을 찾아 쓰도록 하자 12개 조합 중 11개가 메모리 기능을 사용하지 않았을 때보다 나은 성능을 내지 못했다.</p> <p contents-hash="b2f530f5fa773ab2290a88278f10501b56c73c80a12709d479e378ec29bf6529" dmcf-pid="zd2jerV7YL" dmcf-ptype="general">AI를 대규모로 도입한 마이크로소프트(MS)도 ‘데이터 위생’을 강조하고 있다. MS는 사내 코파일럿 운영 경험을 공개하면서 오래된 사이트와 불필요한 자료, 과도하게 공유된 문서를 정리해야 한다고 강조한다. MS는 기업용 코파일럿 도입 지침에서도 오래된 파일을 삭제하거나 보관하고, 사용하지 않는 사이트를 정리한 뒤 직원별 자료 접근 권한을 점검하도록 권고한다.</p> <p contents-hash="332b7d7747e785603c160729fd775dca819cfd79f12186a603ac176281ed990b" dmcf-pid="qJVAdmfzZn" dmcf-ptype="general">AI 비서가 실제 회사 업무에 들어오면서 수년간 쌓인 문서를 얼마나 잘 정리해뒀는지도 성능을 좌우하는 요소로 떠오르고 있는 것이다. 테크 업계 관계자는 “AI를 새로 들이기 전에 회사의 오래된 ‘디지털 창고’부터 청소해야 한다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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