대규모 AI 확산을 막는 ‘신뢰 패러독스’: 76% 기업의 거버넌스 공백

대규모 AI 확산을 가로막는 신뢰 패러독스

CDO(Chief Data Officer)는 한때 준법감시 중심 역할에서 벗어나, 데이터 거버넌스와 AI 전략, 인력 준비도를 관통하는 핵심 자리로 이동했다. 이들이 내리는 결정이 파일럿을 생산 단계로 밀어 올릴지, 실험에 머물지 갈라놓는다. 그러나 많은 기업은 ‘신뢰 패러독스’에 갇혀 있다. 기술은 빠르게 배포했지만, 이를 뒷받침할 거버넌스와 교육 체계가 따라가지 못한다.

인포매티카 CDO 설문: 숫자로 본 현실

전 세계 600명의 CDO를 대상으로 한 3회차 연례 조사에서, 69%는 생성형 AI를, 47%는 자율적으로 행동하는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 운영 중이라고 답했다. 반면 76%는 직원들의 실제 사용 행태를 거버넌스가 따라가지 못한다고 시인했다. 이것이 곧 신뢰 패러독스다. 직원들은 AI가 다루는 데이터를 대체로 신뢰하지만, 조직은 그 데이터를 비판적으로 검토하거나 책임 있게 AI를 쓰는 리터러시가 부족하다고 본다. 데이터 리터러시 보강이 필요하다는 응답이 75%, 일상 운영을 위한 AI 리터러시 교육이 필요하다는 응답이 74%였다.

왜 인프라가 병목이 아닌가

지난해 48%였던 생성형 AI 도입률은 올해 69%로 급증했다. 이에 따라 벡터 데이터베이스, 데이터 파이프라인 업그레이드, 컴퓨팅 확장 경쟁이 벌어졌지만, 문제의 본질은 기술 공백이 아니다. 현재의 기술과 인프라는 충분히 쓸 만하며, 제약은 조직·프로세스·역량에서 발생한다. 설문에서도 2026년 우선 투자 분야로 데이터 프라이버시·보안(43%), AI 거버넌스(41%), 인력 업스킬링(39%) 등 ‘사람과 프로세스’ 이슈가 상위를 차지했다.

엔터프라이즈 CDO를 위한 5가지 교훈

인프라 집착을 멈추고 사람 문제부터 해결

신뢰 패러독스의 근원은 기술이 아니라 리터러시 격차다. 사내 도메인을 아는 인력이 AI를 학습하는 편이, 외부 AI 전문가를 데려와 회사 맥락을 익히게 하는 것보다 빠르고 비용 효율적이다. 데이터·AI 리터러시를 체계적으로 업스킬링하라.

CDO를 ‘아이보리 타워’가 아닌 집행 기능으로

CDO가 CIO에 직접 보고하는 구조처럼, 데이터 거버넌스를 전략 레이어가 아닌 실행 기능으로 재정렬하면 애플리케이션·데이터 팀의 우선순위가 일치한다. 보고 체계가 단절되면 76%가 겪는 것처럼 AI 사용을 효과적으로 통제하지 못하고, 파일럿이 확장되지 못한다.

IT 바깥까지 데이터·AI 리터러시 확장

리터러시는 기술 조직을 넘어 마케팅·세일즈·운영 등 비즈니스 현장까지 퍼져야 한다. 마케팅 운영팀처럼 데이터와 워크플로를 잘 아는 현업이 자동화와 AI의 전략적 가치를 이해하면, ‘푸시’가 아니라 ‘풀’ 방식으로 수요가 생겨 확산 속도가 빨라진다.

비용 절감 담론 대신 전략 확장으로 프레이밍

IT를 비용 센터로 보는 인식을 바꾸려면 생산성 절감이 아니라, 인력 제약을 제거해 시장 확장·신규 지역 진출·신규 실험이 가능해진다는 전략적 효용을 제시하라. “돈을 아끼는 것”이 주 프레임이면 경쟁에서 이기기 어렵다.

가로로 완벽주의 금지, 세로로 시작해 패턴 확장

수평 계층(거버넌스, 시맨틱 레이어, 용어집)을 100% 완성하려 기다리지 말고, 한 개의 고가치 유즈케이스를 세로로 끝까지 구현하라. 해당 흐름에 맞춘 거버넌스·데이터 품질·리터러시 스택을 먼저 완성해 성과를 검증한 뒤, 인접 영역으로 패턴을 복제한다. 이렇게 해야 신뢰 패러독스를 완화하며 생산 단계 가치를 빠르게 낸다.

실제 적용 예시

세일즈 운영에서 에이전틱 AI 시범→상용 전환

1) 리드 라우팅·할당 같은 단일 워크플로를 선정한다. 2) 데이터 출처·품질 기준·권한을 명시한 거버넌스를 설정한다. 3) 세일즈·영업운영팀에 데이터·AI 리터러시 교육을 제공해 모델의 추천·행동을 해석·이의제기할 수 있도록 한다. 4) 파일럿에서 정확도·전환율·업무시간 절감 KPI를 검증한 뒤, 같은 패턴을 지역·제품군으로 확장한다. 이 과정에서 신뢰 패러독스를 피하려면, 데이터 계보 추적과 휴먼 인 더 루프 검증 단계를 초기부터 포함하라.

마케팅 캠페인 최적화용 데이터 거버넌스 패턴

1) 동의 관리와 개인정보 최소수집 원칙을 반영한 데이터 정책을 수립한다. 2) 캠페인·세그먼트 용어집과 시맨틱 레이어를 정의해 보고·실행 간 불일치를 제거한다. 3) 생성형 AI와 에이전틱 AI가 사용하는 프로프트·액션 로그를 감시해 편향·오용을 조기에 탐지한다. 4) 마케팅·애널리틱스 팀 대상 리터러시 교육으로 모델 한계와 해석 방법을 내재화한다. 이렇게 세로형으로 완성된 패턴을 인접 채널로 복제하면, 신뢰 패러독스를 줄이며 생산 단계 성과를 안정적으로 확장할 수 있다.