"AI 성공은 데이터에 달려"…'MS 패브릭' 자신감
아모레퍼시픽 AI구축사례 발표
ERP 등 정형 데이터 분석 적합
아모레퍼시픽이 기업용 인공지능(AI) 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 요소로 AI 모델보다 '데이터'를 꼽았다. 실제 엔터프라이즈 AI 프로젝트를 추진한 결과 모델 자체보다 AI가 이해할 수 있는 데이터가 준비돼 있는지가 프로젝트 성공을 좌우한다고 판단했다.
전창환 아모레퍼시픽 데이터 아키텍트 겸 프로젝트 매니저는 20일 한국 마이크로소프트(MS)가 개최한 'MS 프론티어 트랜스포메이션 위크' 웨비나에서 이 같은 내용의 기업 AI 구축 사례를 발표했다.
아모레퍼시픽이 실제 사용자 질문을 분석한 결과 70% 이상은 정형 데이터 만으로 해결할 수 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI 확산 이후 기업들이 검색증강생성(RAG)과 코파일럿, 벡터 검색 등 문서 기반 기술을 도입하고 있지만 실제 업무는 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM) 등에 저장된 정형 데이터를 중심으로 이뤄지기 때문이다.
아모레퍼시픽은 개별 AI 어시스턴트 개발보다 다양한 AI 서비스가 공동으로 활용할 수 있는 데이터 기반 구축을 우선했다. 마이크로소프트의 통합 데이터 플랫폼 '패브릭(Fabric)'을 기반으로 공통 데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 수집·정제·활용 체계를 설계했다. AI 검색과 데이터 에이전트 등 새로운 서비스가 추가되더라도 원천 데이터를 다시 설계하지 않고 활용할 수 있는 구조다.
AI가 이해할 수 있는 'AI 레디 데이터'도 구축했다. 연구개발 문서에 포함된 pH, 점도, 용량 등 수치·단위·속성 정보를 구조화해 정형 데이터와 연결하고, AI가 조건에 맞는 정보를 검색하거나 수치를 분석할 수 있도록 했다. 문서를 단순 검색 대상에서 분석 가능한 데이터로 전환한 것이다.
아모레퍼시픽은 향후 AI 어시스턴트와 AI 검색, 예측 서비스, 자율형 에이전트 등이 하나의 데이터 플랫폼을 공유하도록 할 계획이다. MS 패브릭의 데이터 에이전트를 활용해 별도의 AI 운영 플랫폼을 추가로 구축하지 않고 데이터 플랫폼 내부에서 서비스를 운영하는 방안도 추진한다.
[email protected] 주원규 기자
