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1. CEO와 실무진의 동상이몽: 14%p의 AI 성과에 대한 확신 격차
"CEO는 AI 성과를 확신하지만(62%), 실무진의 확신은 낮다(48%). 이 격차는 현장의 '데이터 현실'을 알기 때문이다.”
- BCG AI Radar 2026
리포트에 따르면 글로벌 CEO의 62%가 AI 도입 성과를 낙관하지만, 실제 현장을 책임지는 실무진의 확신은 48%에 그칩니다. 이 14%p의 격차는 어디서 오는 걸까요?
리더는 AI가 가져올 장밋빛 ROI를 보지만, 실무진은 AI가 학습해야 할 '오염된 데이터 현실'을 매일 마주하기 때문입니다. 기술이 아무리 뛰어나도 원재료인 데이터가 엉망이라면, AI는 그저 '정교하게 틀린 답'을 내놓는 기계가 될 뿐입니다.
2. AI ERP 실패 원인 1위: 기술이 아닌 ‘마스터 데이터(MDM)’
많은 기업이 AI 모델 선정에는 수억 원을 쓰지만, 정작 데이터의 뿌리인 마스터 데이터 관리(MDM)에는 인색합니다. MDM이 무너진 상태에서 AI를 도입하는 것은 모래 위에 성을 쌓는 것과 같습니다.
환각 현상(Hallucination): 중복된 거래처 정보나 잘못된 규격 데이터로 인해 AI가 엉뚱한 자재를 발주함.
데이터 둠 루프(Doom Loop): 실무진이 데이터 정리만 하다가 정작 AI 분석은 시작도 못 하고 지치는 현상.
신뢰의 상실: 한두 번 틀린 결과를 내놓은 AI는 현장에서 즉시 외면받고, 직원은 다시 엑셀로 회귀함.
3. 2026년형 기업의 필수 과제: ‘데이터 클렌징’ 프로젝트
전문가들은 AI 도입을 선언하기 전, 반드시 '데이터 클렌징'부터 시작하라고 조언합니다. 이는 단순한 정리가 아니라 기업의 체질을 바꾸는 혁신입니다.
구분 | 일반적인 실패 사례 | 성공적인 AI 전환 사례 |
우선순위 | 최신 AI 엔진 도입 | 데이터 거버넌스 및 MDM 수립 |
데이터 처리 | 기존 데이터를 그대로 학습 | 중복 제거, 표준화, 오류치 보정 |
리더의 역할 | 기술 도입 승인 및 지시 | 데이터 정제 예산 및 인력 확보 |
최종 성과 | 파편화된 자동화 (효과 미비) | 신뢰도 높은 예측 및 의사결정 |
4. 리더를 위한 실무 가이드: 데이터 현실을 직시하라
성공적인 AI 도입을 원하는 리더라면 실무진에게 기술을 강요하기 전, 다음 세 가지 질문을 던져야 합니다.
"우리 부서마다 품목 코드가 통일되어 있는가?" (전사적 표준화 확인)
"AI가 학습하기에 부끄럽지 않은 깨끗한 데이터인가?" (클렌징 수준 점검)
"데이터 관리를 전담할 핵심 인력을 배치했는가?" (MDM 챔피언 선임)
자주 묻는 질문(FAQ)
데이터 클렌징은 한 번만 하면 끝인가요?
아니요. 데이터 클렌징은 일회성 행사가 아닌 지속적인 위생 관리와 같습니다. 2026년형 ERP는 AI가 실시간으로 입력 데이터의 오류를 감지하고 수정을 제안하는 기능을 갖추고 있지만, 기초가 되는 '골든 레코드(Golden Record)'는 정기적으로 점검해야 합니다.
실무진의 확신을 높이려면 어떻게 해야 하나요?
거창한 AI 예측 모델을 보여주기 전에, 먼저 "우리 시스템의 데이터가 얼마나 정확해졌는가"를 지표로 보여주세요. 데이터에 대한 신뢰가 생기면 AI에 대한 확신은 자연스럽게 따라옵니다.
MDM 도입 비용이 AI 도입 비용보다 더 클 수도 있나요?
초기에는 그렇게 보일 수 있습니다. 하지만 클렌징되지 않은 데이터로 AI 프로젝트를 진행하다 실패했을 때 발생하는 기회비용과 재구축 비용을 고려하면, MDM 투자는 가장 확실한 보험입니다.
AI가 직접 데이터를 클리닝해주면 안 되나요?
최신 AI 솔루션들은 중복 항목을 찾아내거나 포맷을 맞추는 작업을 도와줍니다. 하지만 '어떤 데이터가 우리 회사의 진짜 기준인가'를 결정하는 정책적 판단은 여전히 인간(리더)의 몫입니다.
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