비즈니스 인텔리전스(BI)는 역사적으로 데이터 및 비즈니스 분석가들이 경영진의 의사결정을 위해 대시보드를 구축하는 플랫폼이었다. 그러나 지난 18개월 동안의 생성AI 폭발로 상황이 바뀌었다.

모든 사람들이 챗GPT의 힘을 보았고 이제 모든 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 원한다. 하지만 생성AI가 조직 내 누구에게나 어떤 앱에서든 강력한 분석 데이터를 제공할 수 있을까?

조직은 기존 대시보드의 복잡성과 많은 직원들이 데이터 처리를 직접 다룰 전문 지식이나 시간이 부족하여 전체 환경에 분석을 배포하는 데 어려움을 겪고 있다. 기존 BI 환경에서는 대시보드를 작성하고 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있는 소프트웨어 라이선스가 일반적으로 인력의 3~5% 사이로 제한된다. 따라서 BI 보고서를 작성할 수 있는 라이선스에 대한 접근이 제한되고 특화된 데이터 분석 교육이 필요해 조직 전체의 인텔리전스와 데이터 기반 통찰력에 대한 접근을 방해하는 병목 지점이 된다.

비용과 데이터 분석 교육은 더 광범위한 채택을 복잡하게 만든다. 더욱이 대시보드는 대체로 정적이며 상호작용이 제한적이거나 전혀 없고 인력의 20~30%만을 위해 서비스를 제공한다. 일선에서는 대부분 BI 데이터에 대한 접근이 차단되어 있다.

생성AI는 이러한 데이터 접근성 부족에 대한 해결책을 제시하는 것으로 보인다. 많은 직원들이 이미 이메일 초안 작성, 마케팅 캠페인 브레인스토밍, 프로젝트 계획 수립 등에 소요되는 시간을 절약하기 위해 챗GPT나 다른 대규모 언어 모델(LLM)에서 복사하여 비즈니스 애플리케이션에 붙여넣기 하고 있다. 거의 모든 소프트웨어 공급업체가 생성AI 기능을 발표하고 있다.

안타깝게도 생성AI만으로는 숫자 계산에 취약하며 잘못된 사실과 수치를 환각하는 경향이 있어 데이터 기반 의사결정의 신뢰할 수 있는 기반이 되지 못한다. 그러나 AI와 BI를 결합하면 각 기술이 개별적으로 가진 약점을 해결할 수 있다.

생성AI는 BI를 확장하여 데이터 시각화에 대한 텍스트 설명을 제공하고, 자연어 질문에 답변하며, SQL 쿼리 문구를 제안하여 접근성을 확대할 수 있다. BI는 생성AI에 신뢰할 수 있는 인텔리전스를 제공하는 데 필요한 데이터 거버넌스 가드레일을 제공할 수 있다. 그리고 적절한 설계를 통해 이러한 AI+BI 조합을 공장 현장에서 경영진에 이르기까지 모든 직원의 일상적인 앱에 통합할 수 있다.

신뢰할 수 있는 BI는 시맨틱 계층을 활용한다면 이 기능을 더 효과적으로 수행할 수 있다. 그 자체로는 내부 데이터 저장소를 검색하는 생성AI가 불가피하게 좋은 데이터와 함께 부정확하거나 오래되었거나 잘못 라벨링된 데이터를 찾게 된다. 이는 생성AI 모델이 환각을 일으키는 핵심 이유 중 하나이다. 이들은 좋은 정보와 나쁜 정보를 구별하는 데 어려움을 겪는다.

영업팀이 최근에 영역 할당을 변경했는가? 아마도 이전 영업 영역을 여전히 반영하는 일부 데이터 세트가 있을 것이다. 작년에도 영역을 재조정했는가? 만약 그렇다면, 생성AI 모델에게 현재와 과거, 단순히 잘못된 것을 구별하기 위해 데이터 알고리듬은 무작위로 세 개 중 하나를 선택한다. 까다로운 기업에게 이러한 확률은 성공적인 비즈니스 결과를 위해서는 너무 낮다.

엔터프라이즈급 AI+BI를 위한 시맨틱 계층의 장점이 여기 있다.

요구 사항이 많은 기업과 공공 기관에서 실제 사용을 통해 검증된 시맨틱 계층 기술을 사용하면 AI 지원을 받는 권한 있는 사용자가 기본 데이터 구조를 알 필요 없이 보고서, 대시보드, 시각화를 생성할 수 있다. 시맨틱 계층은 조직 전체에 걸쳐 일관된 데이터 뷰를 제공하여 모든 사람이 이전 세대의 마스터 데이터 관리 이니셔티브의 고통스러운 여정 없이 동일한 정의와 계산을 사용할 수 있다.

궁극적으로 이러한 유형의 거버넌스가 AI+BI 이니셔티브의 성공에 중요한 요소가 될 것이다. 오랜 업계 분석가이자 가트너 VP인 리타 샐람(Rita Sallam)은 2024년 1월 31일 ‘가트너 예측: 데이터 및 분석 웨비나’에서 “거버넌스가 모든 것을 점심으로 먹어치운다!”라고 말했다.

생성AI는 BI 데이터를 오래된 정적 대시보드에서 해방시켜 모든 직원이 접근할 수 있게 하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 한다. 생성AI와 시맨틱 계층 기반으로 구축된 신뢰할 수 있는 BI 플랫폼의 조합에서 마법은 시작된다. BI와 시맨틱 계층은 까다로운 기업과 정부기관에서 수년간 실제 사용을 통해 테스트되었다.

*필자 사우라브 아비얀카(Saurabh Abhyankar)는 마이크로스트래티지(MicroStrategy)의 부사장 겸 최고제품책임자이다. 그는 셀프 서비스 분석, 의미 그래프, 하이퍼인텔리전스에 대한 여러 특허를 보유하고 있다. 마이크로스트래티지에 합류하기 전에 사우라브는 부동산 기술 솔루션 업체인 MRI 소프트웨어의 최고 제품 책임자이자 엔지니어링 책임자였다.

(* 이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)