AI외주, 가장 어려운 '데이터 전처리' 문제 해결법
안녕하세요! 4년차 사업개발자 킵고잉걸입니다!
저는 일주일에 평균 10곳 이상의 클라이언트들과 미팅을 합니다.
최근 1년 사이에 제 업무 다이어리의 80%는 DX(디지털 전환),
그 중에서도 생성형 AI 도입 문의로 가득합니다.
스타트업부터 중견기업까지, 모든 C-Level의 요구사항은 비슷합니다.
우리 회사 내부 규정과 업무 매뉴얼을 학습시켜서,
챗봇이 사내 변호사나 사수처럼 대답하게 만들고 싶어요!
시장에서는 RAG(검색 증강 생성)나 LLM 파인튜딩과 같은 용어들이 유행처럼 번지면서,
AI 도입을 마치 소프트웨어 설치 정도로 가볍게 여기는 경향이 있습니다.
하지만 BD로서 제가 마주한 현실은 더 냉혹합니다.
야심차게 시작한 AI 외주 프로젝트의 상당수가 PoC(개념 증명) 단계에서 멈추거나,
결과물이 기대에 미치지 못해 드랍됩니다.
그 이유는 AI 모델의 성능이 부족해서 일까요? 아닙니다.
실패 원인의 90%는 바로 준비되지 않은 데이터에 있었습니다.
AI외주의 8할, 왜 데이터 전처리에 달려 있는가?
많은 분들이 빅데이터라는 단어에 익숙해서인지, "우리 회사는 데이터가 많다"고 자부합니다.
수십년 치의 회의록, 수만 건의 PDF 계약서, ERP에 쌓인 엑셀 파일들…
하지만 개발자의 시선에서 이것은 데이터가 아니라 디지털 쓰레기에 가까울 수 있습니다.
AI외주 시 가장 큰 난 관인 데이터 전처리는 왜 이렇게 어려울까요?
1) 비정형 데이터의 늪과 'Garbage In, Garbage Out’
가장 흔히들 하시는 오해는 PDF나 HWP 파일을 AI에게 던져주면 알아서 읽을 것이라는 생각입니다.
LLM은 텍스트를 이해하는 것이지, 문서의 레이아웃이나 도표, 이미지를 사람처럼 직관적으로 이해하지 못합니다.
1. 파싱(Parsing)의 한계: 복잡한 표나 다단으로 나누어진 문서 구조는 텍스트로 추출하는 과정에서 맥락이 다 깨져버립니다.
2. 노이즈 제거: 머리말, 꼬리말, 의미 없는 특수문자 등은 AI에게 '환각(Hallucination)'을 유발하는 노이즈가 됩니다.
3. 개인정보 비식별화: 사내 데이터를 외주사에 넘길 때, 주민번호나 전화번호 같은 민감 정보를 자동화하여 마스킹하는 것은 보안상 필수적인 전처리 과정입니다.
결국, 우리가 원하는 똑똑한 AI를 만들려면,
AI가 이해할 수 있는 JSON, CSV 형태의 정제된 데이터셋으로 가공하는
데이터 라벨링 및 전처리 과정이 선행되어야 합니다.
이 과정이 전체 프로젝트 공수의 80%를 차지합니다.
2) 토큰(Token) 비용과 청킹(Chunking) 전략
RAG 시스템을 구축할 때도 마찬가지입니다.
방대한 데이터를 벡터 DB(Vector DB)에 넣기 위해서는
문서를 적절한 크기로 자르는 '청킹(Chunking)' 전략이 필요합니다.
너무 잘게 자르면 문맥을 잃고, 너무 크게 자르면 검색 정확도가 떨어집니다.
이는 단순 개발의 영역이 아니라,
해당 비즈니스 도메인을 이해해야만 설계할 수 있는 비즈니스 로직의 영역입니다.
그래서 누구에게 맡겨야 하나요? AI외주 선정의 딜레마
여기서 BD로서의 고민이 시작됩니다…
클라이언트는 AI외주 전문가를 찾아달라고 하지만,
시장에는 두 부류의 전문가만 존재하기 때문이죠.
Type A: 모델링 전문가: 최신 논문을 꿰고 있고 알고리즘 튜닝은 잘하지만, 기업의 레거시 데이터(HWP, 엑셀 등)를 다루는 노가다(?)성 전처리는 기피하거나 경험이 부족합니다.
Type B: SI/SM 개발사: 데이터베이스 구축은 잘하지만, 벡터 서치나 임베딩(Embedding) 같은 최신 AI 파이프라인에 대한 이해도가 낮습니다.
결국 AI외주 프로젝트는 데이터를 이해하는 기획자와
최신 기술을 다루는 엔지니어가 한팀이 되어야 성공할 수 있습니다.
하지만 일반적인 프리랜서 매칭 플랫폼이나 지인 소개로는
이 두가지 역량을 동시에 검증하기가 불가능합니다.
특히 데이터 전처리는 커뮤니케이션 비용이 엄청납니다.
"이 엑셀 시트의 B열은 빼고 C열과 D열을 합쳐서 학습시켜주세요"라는 식의 디테일한 요구사항을 찰떡같이 알아듣고 구현해 줄 파트너가 필요한겁니다. 잘못된 파트너를 만나면 데이터 정제만 하다가 계약 기간이 끝나버리는 대참사가 일어날 수 있습니다.
복잡한 데이터 정제와 전문가 검증을 한 번에 해결하는 법
이런 현장의 고충을 해결하기 위해 제가 실질적인 대안으로 활용하는 곳이 있습니다.
바로 크몽 엔터프라이즈입니다.
AI외주, 특히 데이터 전처리가 까다로운 프로젝트일 수록 검증된 파트너사가 너무나 절실합니다.
이곳은 단순히 개발사를 나열하는 것이 아니라,
대규모 데이터 가공과 AI 모델 최적화에 특화된 상위 파트너사들을 전담 매니저가 직접 선별해 줍니다.
특히 데이터 전처리는 프로젝트 범위(Scope) 설정이 모호해 추가 비용이 발생하는 경우가 많은데,
전문 매니저가 중간에서 요구사항을 정교하게 다듬어주어 분쟁의 소지를 줄여줍니다.
보안이 중요한 사내 데이터 처리 역량부터 특수 도메인 지식까지 갖춘 전문가 그룹을 보유하고 있다는 점이
실제 협업 시 가장 큰 강점으로 다가왔습니다.
결국 AI외주 프로젝트의 본질은 데이터의 정돈에 있다.
우리는 흔히 화려한 알고리즘에 매료되지만,
실제로 비즈니스 가치를 만드는 것은 꼼꼼하게 정제된 우리 회사만의 고유 데이터입니다.
사업개발자로서 제가 바라본 AI외주의 성패는
우리 데이터의 지저분한 면을 기꺼이 함께 고민해 줄 파트너를 찾았는가에 달려 있다고 생각합니다.
물론 좋은 모델은 이미 시장에 널려있습니다. 하지만 여러분의 데이터를 멋지게 만들어 줄 파트너는 드뭅니다.
이러한 파트너를 찾는 것이 어려우시다면,
이미 수 많은 기업 프로젝트를 성공적으로 매칭하여 전문성을 검증해온
크몽 엔터프라이즈의 도움을 받아보시길 권합니다!!
>>링크<<
데이터 전처리라는 가장 어려운 숙제를 함께 풀 준비가 된 전문가를 만나는것이야 말로,
AI 도입의 가장 빠른 지름길이 아닐까 싶습니다.
오늘도 긴글 읽어주셔서 감사합니다!
