AI 에이전트 시대를 맞아 데이터 형식과 품질을 넘어 '의미와 기준'까지 기계가 이해할 수 있도록 설계해야 한다는 제언이 나왔다.
중앙대 HIKE 연구실은 지난 3일 서울 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 한국산업지능화협회 후원으로 'AI Ready Data 2026' 세미나를 개최했다.
행사에는 공공·민간과 학계 전문가들이 참여해 AI 에이전트 조직 데이터 활용을 위한 데이터 전략과 온톨로지·지식그래프, 표준화 및 공공데이터 적용 사례 등을 공유했다.
이날 주요 화두는 '사람의 설명 없이도 AI가 데이터를 제대로 판단할 수 있는가'였다. 데이터 자체에 의미와 기준, 사용조건을 명확하게 정의하여 기존 담당자 경험과 암묵적 지식에 의존하던 데이터 활용 체계를 AI가 스스로 이해하고 판단할 수 있는 구조로 전환해야 한다는 것이다.
AI Ready Data의 핵심 조건으로 △기계가 읽을 수 있는 형식·구조·접근성 △신뢰할 수 있는 품질·신선도·출처 △AI가 판단할 수 있는 의미·기준·제약·이용조건 등이 제시됐다. 사람의 설명이나 현업 경험에 의존했던 데이터의 맥락과 기준을 AI가 스스로 해석할 수 있도록 데이터 자체에 명확하게 담아야 한다는 것이다.
첫 세션을 맡은 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 'AI 에이전트 시대 공공 AX와 데이터 전략'을 발표했다. 구름 빅밸류 대표와 허홍수 GS건설 데이터기획파트장은 각각 산업 현장에서 요구되는 AI Ready Data 조건과 건설산업 데이터 전환 사례를 소개했다.
이어진 세션으로 이승현 인핸스 대표는 온톨로지가 기업 손익과 경영성과에 미치는 영향을 소개했고, 박나연 공원나연 대표는 지식그래프를 활용한 조직 지식과 맥락을 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구조화하는 방안을 제시했다.
특별 세션에서는 김장원 국립군산대 교수가 AI Ready Data의 상태를 정의·측정하기 위한 표준 체계를, 이정윤 중앙대 HIKE 연구실 연구원은 공공데이터 대상 진행한 AI Ready Data 진단·구축 사례를 각각 발표했다.
행사를 기획한 김학래 중앙대 교수는 “AI Ready Data는 데이터의 등급이라기보다 데이터와 에이전트 사이의 계약에 가깝다”며 “데이터가 어떤 값을 담고 어떤 기준으로 만들어졌으며, 어떤 조건에서 사용할 수 있는지를 기계가 판단할 수 있도록 명시하는 것이 중요하다”고 말했다.
조호현 기자 hohyun@etnews.com
