기업들이 AI 파일럿 단계를 넘어 전사 차원의 성과로 확장하는 과정에서 데이터 연결과 거버넌스 체계가 핵심 조건으로 부상하고 있다. 개별 부서 단위의 AI 실험은 빠르게 늘고 있지만, 이를 예측 가능한 비즈니스 성과와 재무적 가치로 이어지게 하려면 기업 전반에 흩어진 데이터를 하나로 묶는 작업이 선행돼야 한다는 지적이다. 스노우플레이크(Snowflake)는 2026년 8월 27일 서울 코엑스에서 국내 주요 기업 경영진을 초청해 ‘이그제큐티브 라운드테이블 서울’을 열고 이 같은 데이터 플랫폼 전략을 공유했다.
파일럿에서 전사 성과로, 격차의 원인
다수 기업이 겪는 문제는 AI 파일럿 자체의 실패가 아니라, 성공한 파일럿을 조직 전체로 확산하지 못하는 데 있다. 부서와 시스템 간 데이터가 단절돼 있으면 하나의 성공 사례가 다른 부서로 옮겨가지 못하고, 결국 개별 실험에 머무르게 된다는 것이다. 발라 카시비스와나탄 스노우플레이크 AI 및 개발자 경험 담당 부사장은 “AI 파일럿의 성공을 예측 가능한 비즈니스 성과와 실질적인 재무적 가치로 확장하려면 기업 전반에 흩어진 데이터를 연결하고 일관된 거버넌스 체계를 갖춰야 한다”며 “신뢰할 수 있는 데이터 기반 위에서 AI 활용 범위를 안전하게 확대하고 업무 생산성과 의사결정 역량을 높일 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.
에이전틱 AI 단계, 운영 조건이 달라진다
업계에서는 AI가 생성형 단계를 지나 에이전틱 AI 단계로 넘어가면서 요구되는 운영 조건도 함께 바뀌고 있다고 본다. 에이전트가 스스로 데이터를 조회하고 판단해 업무를 수행하려면 데이터 접근 권한, 품질, 보안, 거버넌스가 부가 요소가 아니라 핵심 운영 조건으로 자리 잡아야 한다는 것이다. 이번 행사에서는 기조연설과 대담을 통해 이런 흐름이 논의됐고, 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드는 데이터·애플리케이션·AI를 하나의 플랫폼에서 구축·활용·공유할 수 있도록 지원하는 구조로 소개됐다. 스노우플레이크에 따르면 전 세계 1만3900개 이상의 기업이 이 플랫폼을 활용하고 있다.
국내 사례로 본 통합 플랫폼의 실제 적용
행사에서는 국내 기업의 실제 구축 사례도 공유됐다. CJ푸드빌은 여러 브랜드에서 생성되는 데이터를 통합 플랫폼으로 연결해 AI 활용 기반을 마련한 경험을 소개했다. 김재완 CJ푸드빌 CIO는 “AI 혁신의 속도를 높이려면 다양한 브랜드에서 생성되는 데이터를 안정적으로 통합하고 활용할 수 있는 기반이 선행돼야 한다”며 “통합 데이터 플랫폼을 토대로 변화하는 AI 수요에 대응하고 고객 경험과 운영 효율을 실질적으로 개선하겠다”고 말했다. 이 사례는 개별 브랜드 단위의 데이터가 아니라 조직 전체를 아우르는 통합 구조가 AI 프로젝트의 출발점이 돼야 한다는 점을 보여준다.
이용석 스노우플레이크 코리아 지사장은 “국내 주요 기업 리더들과 엔터프라이즈 AI의 도입과 확장 과정에서 얻은 경험, 향후 전략을 논의할 수 있었다”고 밝혔다. 그는 이어 “국내 기업들이 각자의 데이터와 비즈니스 환경에 맞춰 AI 활용을 확대하고 이를 실질적인 업무 혁신과 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 이번 라운드테이블에서 다뤄진 논의는 개별 기업의 기술 도입 문제를 넘어, 데이터 기반 구축을 AI 프로젝트의 출발점으로 삼아야 한다는 산업 전반의 흐름을 다시 확인시켰다.