전문가 영역에서 ‘실무자 일상’으로… AX가 바꾼 데이터 업무 판도 작성일 08-11 13 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pgTvZXZvyu"> <p contents-hash="e4ecbdd88f60d359c2f3c8d7c36e028b0cfde9e2a066592977c579e0e4290153" dmcf-pid="UayT5Z5TCU" dmcf-ptype="general">AX 시대를 맞이하면서 기업의 데이터 업무 영역이 빠르게 변하고 있다. 불과 몇 년 전까지만 해도 데이터 관련 업무는 전문 분석가나 엔지니어 등 소수 전문가의 몫이었다. 하지만 데이터 수집과 정제, 분석에 이르는 전 과정에 AI가 스며들면서 이제는 마케터, 기획자, 서비스 담당자 등 실무자들이 직접 데이터를 들여다보고 의사결정에 활용하는 시대가 열리고 있다.</p> <p contents-hash="3766ec963191545d7f4ddc806e5ad044c33cff8cb274fa81feb52a4a41a62576" dmcf-pid="uNWy151ySp" dmcf-ptype="general">이러한 변화의 큰 동력은 범용 AI의 확산이다. 챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 범용 AI가 등장하면서 코딩 지식이 없어도 누구나 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 환경이 마련됐다. 스프레드시트나 원본 데이터를 그대로 올리고 질문만 던지면 요약과 해석을 받아볼 수 있게 되면서, 데이터 분석은 더 이상 소수 전문가만의 영역이 아니게 됐다. 데이터 분석의 접근성이 높아지면서, 더 많은 실무자들이 데이터를 읽는 것을 넘어 활용하는 단계로 나아가고 있다.</p> <p contents-hash="9ad43126f1aab6ad4d23d55f842ef1a7288142fc5fd46f424d3192b544485e68" dmcf-pid="7jYWt1tWC0" dmcf-ptype="general">다만 범용 AI에는 분명한 한계가 있다. 매번 데이터를 직접 업로드해야 하고, 분석 맥락은 일회성에 그쳐 기업의 비즈니스 맥락이나 누적된 히스토리를 이해하지 못한다. 따라서 기업이 데이터를 지속 가능한 자산으로 활용하려고 한다면, 다른 차원의 도구가 필요해진다.</p> <p contents-hash="44f7e4279262a1a75819b4f675b44fbeecdc5d81912e1aea4e1e114a0467862a" dmcf-pid="zdIOyTyOl3" dmcf-ptype="general">특정 산업이나 기능에 맞춰 설계된 버티컬 AI가 그 대안으로 주목받고 있다. 범용 AI와 달리 조직 내부에 데이터와 인사이트가 쌓이고, 팀 전체가 이를 공유할 수 있다. 매번 맥락을 새로 설명할 필요 없이 비즈니스 히스토리를 이해한 상태에서 일관되고 깊이 있는 분석이 가능하다. 이런 흐름 속에서 국내외 데이터 분석 플랫폼들이 자체 AI 기능을 적극 도입하며 실무자의 업무 효율을 극대화하고 있다.</p> <p contents-hash="8c250f9c1ac93979e256904e475015b8a92b93837e0d6f3d294addfbd2d9604d" dmcf-pid="qJCIWyWIlF" dmcf-ptype="general">글로벌 데이터 분석 기업 앰플리튜드(Amplitude)는 최근 실무자의 데이터 분석을 돕는 ‘앰플리튜드 AI 어시스턴트’를 공개했다. 이 기능은 사용자가 특정 분석 단계에서 진행하지 못하고 막히는 신호를 보이면 AI가 이를 감지해 맞춤형 안내를 제공하거나 직접 작업을 수행한다. 단순히 텍스트로 해결책을 설명하는 것을 넘어, 복잡한 메뉴를 직접 누르거나 필요한 데이터를 채워 넣는 등 실제 작업을 대신 수행하여 실무자의 물리적인 업무 시간을 크게 단축시킨다.</p> <p contents-hash="b500d2ad2380ab2a6aa6789b92f4d28f8615ada12e4ba5b7049a465947b4c756" dmcf-pid="BihCYWYCSt" dmcf-ptype="general">국내 리서치 테크 기업 오픈서베이(Opensurvey)의 플랫폼 데이터스페이스는 AI 리서치 기능을 고도화하고 있다. 최근 새롭게 개편된 데이터스페이스는 플랫폼 전반에서 ‘AI Agent(AI 에이전트)’를 활용할 수 있다. 프로젝트·분석 화면 어디에서든 리서치 전문 에이전트를 즉시 호출해, 설문 설계부터 분석까지 리서치 워크플로우의 모든 단계에서 AI와 함께 일할 수 있다. 또한 리서치 전문가의 노하우를 학습한 AI는 방대한 데이터를 신속하게 분석하고, 사용자가 던진 비즈니스 질문에 맞춰 인사이트와 구체적인 액션 플랜까지 제시하는 보고서를 자동으로 작성해준다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b39c7e0c7f3f39fc27799d44d3e9a0899fc2d5602550e68379b21992a3e96d8" dmcf-pid="bnlhGYGhC1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터스페이스 AI 보고서. (오픈서베이 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/dt/20260811144039473sscf.jpg" data-org-width="601" dmcf-mid="0WKb686bW7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/dt/20260811144039473sscf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터스페이스 AI 보고서. (오픈서베이 제공) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5249755019191db0c050784a46109d370ba2214bca5ad996f6fbc0717c7e003d" dmcf-pid="KLSlHGHly5" dmcf-ptype="general"><br> 오픈서베이 황희영 대표는 “앞으로 기업의 데이터 활용은 단순히 ‘어떤 AI 도구를 쓰느냐’의 문제를 넘어설 것”이라며 “데이터 수집부터 분석, 실제 비즈니스 활용까지 ‘전 과정이 얼마나 매끄럽게 연결되느냐’가 기업의 핵심 경쟁력을 결정하게 될 것”이라고 말했다. 이어 “각 영역에 특화돼 비즈니스 맥락을 이해하는 버티컬 AI가 이 연결에서 핵심 역할을 맡게 될 것으로 본다“고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="2902e229f45dea229e6ad14fcb682ad4d380b4258e6e9d6b9e562438eb98480c" dmcf-pid="9ovSXHXSCZ" dmcf-ptype="general">업계에서는 데이터를 다루는 주체가 소수 전문가에서 현업 실무자로 넓어지는 흐름이 당분간 이어질 것으로 보고 있다. 조직 규모를 늘리는 대신 AI로 생산성을 끌어올리려는 기업 수요가 커지고 있는 만큼, 데이터와 AI를 얼마나 매끄럽게 업무에 연결하느냐가 관건이 될 전망이다.</p> <p contents-hash="a18d6b4a1af4e07b08089dc33fcf0f3030ae206e9d391bf9041a4b2a89bd8001" dmcf-pid="2gTvZXZvWX" dmcf-ptype="general">김대성 기자 kdsung@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '국가 R&D 성과 유출 막는다' 연구개발혁신법 시행령 개정 08-11 다음 30분이면 업무 끝 '칼퇴'…개발팀 없이 AI 활용 '뚝딱' 08-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
