데이터가 0건이어도 기업에서 AI 도입 할 수 있나요? (조건, 기준)
많은 리더가 "학습시킬 데이터가 없다"는 이유로 AI 도입을 포기합니다. 하지만 AI는 깨끗한 '휘발유'(정제 데이터)를 쓰는 분석가가 아니라, 사내에 널린 '원유'(짜깁기 문서)를 정제하는 '시스템'입니다. 이번 글에서는 '깨끗한 DB'만 찾다 실패한 D기업의 착각을 짚어보고, '데이터 제로' 기업도 즉시 시작할 수 있는 2-Track 전략(Outside-In, Inside-Out)을 정리했습니다. 그동안 '주먹구구식'으로 일해 온 혼돈(Chaos)을 '학습 가능한 자산(Asset)'으로 전환하고 싶은 리더라면 꼭 읽어야 할 콘텐츠입니다.
Nov 05, 2025
PART 1 | AI 도입, 리더가 가장 먼저 알아야 할 것들
- 4장. 데이터가 0건 이어도 기업에서 AI 도입을 할 수 있나요? (조건, 기준)
학습시킬 데이터가 없는데 AI가 됩니까?
"우리 회사는 AI가 학습할 만한 데이터가 없는데, 도입이 가능합니까?"
AI 도입을 망설이는 리더님들이 공통적으로 하시는 말씀이죠.
"솔직히 우리는 그동안 '주먹구구식'으로 일해왔습니다. ERP(전사적 자원 관리)는커녕, 급할 때마다 '짜깁기'한 제안서와 보고서 파일만 가득한데, AI가 여기서 뭘 배울 수 있겠어요?"라며 지레 포기하십니다.
바로 그렇기 때문에 AI 시스템이 필요합니다.
학습할 만한 '깨끗한 데이터'가 없는 것이 문제가 아닙니다. 그동안의 '주먹구구식' 업무를 '회사의 자산'으로 만들 전략이 없는 것이 진짜 문제죠. AI 시스템은 그 혼돈을 질서로 바꾸는 가장 강력한 전략입니다. '학습시킬 데이터가 없는' 기업이 어떻게 AI를 활용할 수 있는지, 그 명확한 접근법 2가지를 제안합니다.
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D기업은 왜 '학습할 데이터가 없다'고 착각했을까?
B2B 컨설팅을 제공하는 D기업의 리더님 역시 AX 전환을 결심했다가, 담당자의 절망적인 대답을 들어야 했습니다.
"리더님, 저희에겐 AI가 '학습할 만한' 깨끗한 데이터베이스(DB)가 없습니다. 그동안 급하게 '짜깁기'한 제안서와 '주먹구구식'으로 처리한 결과 보고서 파일만 수백 개 흩어져 있을 뿐, AI가 배울 만한 '정돈된 자료'가 없다고 판단했습니다."
결국 D기업 리더님은 AX 전환을 포기하고 말았죠.
D기업이 실패한 이유는 명확합니다. '학습할 만한 데이터'를 '깨끗하게 정제된 DB 안의 숫자'로만 봤기 때문입니다. 그들이 '쓸모없다'고 판단한, 흩어져 있던 수백 개의 '짜깁기' 문서(비정형 데이터)야말로 AI가 가장 잘 처리하고 학습할 수 있는 '보물'이었는데도 말입니다
AI는 '분석가'가 아닌 '원유 정제소'입니다
학습시킬 데이터가 없는 기업의 AX 도입을 '원유'에 비유하면 이해가 쉽습니다.
- 잘못된 접근 (D기업): 리더님은 AI를 돌리려면 깨끗한 '휘발유'(정제된 학습 데이터)가 필요하다고 걱정하십니다.
- 올바른 접근 (AX 전환): AI 시스템은 '휘발유'를 쓰는 분석가가 아닙니다. 오히려 사방에 널린 '원유'(짜깁기 문서, PDF, 이메일)를 뽑아내 가치 있는 '휘발유'(자산)로 만들어내는 ‘정제소(Refinery)'입니다.
많은 리더가 AI를 이미 있는 '휘발유'를 분석하는 도구로만 생각합니다. 하지만 AI 시스템의 진짜 가치는, 사내에 방치된 '원유(문서)'를 AI가 '학습할 수 있는 자산'으로 정제하는 것에서 시작됩니다.
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"솔직히 우리 자료는 '짜깁기'라 배울 게 없습니다.”
리더님들의 고민은 더 깊습니다. "양식이 제각각인 것은 둘째치고, 솔직히 그동안 '주먹구구식'으로 일하며 급하게 짜깁기한 문서들이라 품질 자체가 엉망입니다. AI가 이런 혼돈에서 배울 게 있나요?"
바로 그 '주먹구구식' 업무 방식이야말로 AI 시스템을 도입해야 할 가장 강력한 이유입니다.
C기업처럼 챗GPT(도구)만 지급하면, 직원들은 이 혼돈 속에서 더 비효율적으로 헤맬 뿐입니다. 하지만 '시스템'은 다릅니다. 시스템 안에서 AI가 '짜깁기' 문서를 잘못 이해하고 실수할 때마다, 전문가(직원)가 개입해 "이 용어는 이런 뜻이야"라고 수정합니다. 이 '수정 이력(휴먼인더루프, HITL)' 자체가 AI에게는 최고의 '학습 데이터'이자 회사의 표준(SOP)이 됩니다. 시스템은 혼돈을 질서로 바꾸는 '틀'이 되는 것입니다.
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'학습 데이터 제로' 기업을 위한 AI 도입 2-Track 전략
'학습시킬 데이터가 없다'고 생각하는 기업이 당장 시작할 수 있는 2가지 AI 활용 전략을 제시합니다.
1. Track 1: 외부 데이터 활용 전략 (Outside-In)
우리 회사 데이터가 없다면, 이미 존재하고 있는 데이터를 학습하면 됩니다.
- 누구에게 필요한가요? 시장 트렌드 파악, 경쟁사 동향 분석, 잠재 고객 발굴이 시급한 기업입니다.
- 솔루션
- 'AI 시장 리서처': 매일 아침 10개의 경쟁사 사이트와 5개의 산업 뉴스 사이트를 학습/분석해, 리더님에게 1페이지 요약 보고서를 이메일로 발송합니다.
- 핵심: 이 방식은 우리 내부 데이터가 '0건'이어도 즉시 실행할 수 있다는 점입니다.
2. Track 2: 내부 '혼돈' 자산화 전략 (Inside-Out)
'원유(비정형 데이터)'를 '자산(학습 데이터)'으로 바꾸는 전략입니다.
- 누구에게 필요한가요? 과거 제안서, 기술 매뉴얼, CS 로그 등이 '주먹구구식'으로 흩어져 있어 자산으로 활용하지 못하는 기업입니다.
- 솔루션
- 'AI 제안서 검색기': 과거 500개의 '짜깁기'한 제안서(PDF, PPT)를 AI가 학습하게 하여, 신입사원이 "작년에 A 고객사에게 제안했던 1억 원 규모의 IT 구축 사례 찾아줘"라고 질문하면 즉시 해당 파일과 핵심 내용을 찾아줍니다.
- 핵심: 이 방식은 AI 도입 자체가 '데이터를 정리하고 축적하는 과정'이 됩니다.
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데이터는 AI의 '시작'이 아닌 '결과'입니다
"'학습시킬 데이터가 없어서' AI를 못 한다"는 말은 "쌀이 없어서 농사를 못 짓는다"는 말과 같습니다. AI 시스템은 '데이터'라는 쌀을 수확하기 위한 '농사 기술' 그 자체입니다.
'주먹구구식'으로 일해왔다면, 지금이 바로 그 혼돈을 '학습 가능한 자산'으로 바꿀 때가 아닐까요?
AI 시스템은 '정리된 데이터'를 기다리는 도구가 아닙니다. 오히려 '일을 정리하고 구조화하며 학습 데이터를 만드는 과정' 그 자체죠. 지금 리더님의 서랍과 직원들 PC에서 '그냥 자료'로 취급받던 '짜깁기' 보고서들이야말로, 우리 회사의 경쟁력을 만들 '원유'가 될 수 있습니다.
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