AI 시대, 데이터가 성과로 이어지지 않는 이유 『AI 시대의 데이터 패러독스』는 데이터와 AI가 비즈니스의 핵심이 된 시대에도 많은 조직이 성과를 내지 못하는 근본 원인을 ‘데이터 역설’이라는 개념으로 풀어낸 책이다. 저자 니틴 세스는 맥킨지, 피델리티, 플립카트, 그리고 인세도 CEO로서의 30년 현장 경험을 바탕으로 데이터 홍수 속에서 의사결정이 마비되는 구조를 날카롭게 분석하며, 기술과 인프라 중심의 접근을 넘어, 데이터에서 인사이트를 거쳐 실행과 영향으로 이어지는 실질적인 흐름을 제시한다. 특히 AI 시대에 기업이 반드시 갖춰야 할 13가지 핵심 원칙과 ‘통합 솔루션 프레임워크’를 통해 데이터 투자를 성과로 전환하는 구체적 방법을 안내한다. 데이터 전략, AI 도입, 디지털 전환을 고민하는 경영진과 실무자 모두에게 시의적절한 가이드다.

저자 : 니틴 세스 Nitin Seth 글로벌 비즈니스 리더, 기업가, 베스트셀러 저자다. 디지털, 데이터, AI 분야의 세계 최고 기업인 인세도(Incedo Inc.)의 공동 창립자이자 CEO로서 포춘 200대 기업 다수를 고객으로 보유하고 있다. 그의 리더십 아래 인세도는 업계 최고 수준의 성장을 달성했으며 세 차례 ‘일하기 좋은 기업 인증(Great Place to Work certification)’을 받았다. 30년 가까운 리더십 경험을 바탕으로 플립카트(Flipkart) COO, 피델리티 인터내셔널(Fidelity International) 인도 지사장, 맥킨지(McKinsey) 글로벌 지식센터 인도 소장 등 세계적 기업에서 중추적 역할을 했다. 두 권의 저서를 집필했는데, 첫 번째 저작 『디지털시대 승리하기(Winning in the Digital Age)』(한티미디어, 2022)는 베스트셀러가 돼 5개의 권위 있는 비즈니스 도서상을 받았다. 두 번째 저서 『AI 시대의 데이터 패러독스』(Mastering the Data Paradox, Penguin Business, 2024)는 출시 일주일 만에 베스트셀러가 됐으며, 현재 힌디어와 중국어로 번역 중이다. 역자 : 옥경석 1989년 한국해양대학교를 졸업하고 10년간 해상 근무를 했으며, 이 중 2년은 선장으로 승선했다. 현재 에이콘온출판사 대표와 KJ엔지니어링 대표를 맡고 있다.

◈ 차례 ◈ 1부 데이터 최우선 세계의 이해 1장 데이터 폭발 데이터 최우선 세계의 여명 좋은 소식은 이것이 단지 시작에 불과하다는 점이다! 경이로운 성장의 현상 데이터의 진화 데이터가 ‘BIG’해지다 데이터가 어떻게 커졌는가 - 3V: 핵심 영역 빅데이터의 추가적인 영역: +3V 핵심 요약 2장 데이터 디지털 시대의 연료 데이터로 인한 변화의 바퀴가 더 빠르게 돌아가고 있다 생활 방식의 혁명 산업에 대한 전례 없는 가치 창출 기회 경계와 기대의 모호화 핵심 요약 3장 재생성 가치 세상은 거대한 바다와 같다 데이터 관리 가치 사슬 DIAI: 데이터에서 가치를 창출하는 프레임워크 생성형 AI: 변혁적 가치를 제공하는 다음 세대 프론티어 DIAI 프레임워크를 실행에 옮기기: 데이터 주도의 비즈니스 변혁 여정 시작 핵심 요약 4장 데이터 역설 빅데이터가 만들어 낸 역설 데이터 홍수: 데이터에 빠지다 인사이트 부족: 메마른 인사이트 데이터 역설의 세 가지 증상 기술만으로는 충분하지 않다 핵심 요약 5장 근본 원인 문제의 근본 원인 불균형적인 접근: 물리적 vs 논리적 증상 1: 데이터 이니셔티브는 비용과 시간이 과도하게 소요된다 증상 2: 팀이 필요한 데이터를 확보하지 못함 증상 3: 팀이 보유한 데이터를 효과적으로 활용하지 못함 모든 것을 종합한 아홉 가지 근본 원인 핵심 요약 2부 데이터 최우선 세계에서 가치 극대화 6장 통합 솔루션 프레임워크 서론 ‘프레임워크’가 해결책 통합 솔루션 프레임워크 통합 솔루션 프레임워크: 데이터 역설의 근본 원인 해결을 위한 가이드 7장 비즈니스 문제 정의 ‘병목 현상’ 식별 문제 해결에는 구조화된 방식이 필요하다 ‘고객 단일 뷰’ 생성의 도전 데이터 이니셔티브 문제 해결을 위한 3단계 접근법 핵심 요약 8장 다중 소스 데이터 데이터 소스의 폭증, 그중에서도 오픈 데이터에 관해 다중 소스 데이터: 가치 증폭제 다단계 데이터 통합 다중 소스 데이터 통합: 거대 과제 물리적 접근보다 ‘논리적’ 접근 필요 핵심 요약 9장 실시간 데이터 오늘날 세계는 실시간으로 움직인다 실시간 데이터란 무엇인가? 근본적 변화 주요 기업들은 실시간 데이터를 어떻게 활용하고 있을까? 문제는 어디에 있을까? 새롭게 등장한 기술들이 해결책이 되다 실시간 데이터가 모든 사용 사례에 유용할까? 적합한 사용 사례를 어떻게 식별할까? 핵심 요약 10장 독점 데이터 고유 스타일 독점 지식: 조직의 모나리자 독점 지식과의 밀접한 만남 독점 지식의 암묵적 특성 독점 지식의 힘을 끌어내는 핵심 - ‘문서화’ 암묵적 지식의 문서화에는 근본적인 전환이 필요하다 지식 시장: 지식의 선순환을 만드는 접근법 알고리듬의 중요성 증가 핵심 요약 11장 현대 데이터 스택 데이터 스택이란 무엇인가? 전통 데이터 스택으로는 왜 부족한가? 현대 데이터 스택의 ‘현대’란 무엇인가? 핵심 요약 12장 데이터 품질 빅데이터의 약속 왜 빅데이터는 약속을 지키지 못한 것일까? 데이터 품질 문제의 원인 데이터 품질은 맥락 최우선 접근이 필요하다 AI 최우선 조직을 위한 데이터 품질 핵심 요약 13장 데이터 제품 데이터 제품화 데이터 제품의 정의 데이터 제품이 필요한 이유 데이터 제품의 다양한 유형 보이지 않는 것을 포착 미래는 어떤 모습일까? 핵심 요약 14장 민첩성 ‘빅뱅’ 접근법은 실패할 수밖에 없다 투 스피드 구현 접근법 고객 360도 플랫폼 구축을 위한 투 스피드 접근 방식: 사례 연구 핵심 요약 15장 데이터 민주화 역사적으로 데이터는 소수의 손에 집중된 권력이었다 오늘날 데이터의 힘은 그것을 민주화하는 데 있다 데이터 민주화: 데이터의 힘을 모두에게 데이터 민주화의 구성 요소 데이터 민주화는 반복적인 과정이다 에어비앤비: 성공 스토리! 셀프서비스: 숙련가도 도구만큼 뛰어나다 생성형 AI: 셀프서비스의 미래 데이터 거버넌스는 무엇보다 중요하다 핵심 요약 16장 데이터 보안 데이터 보안이란 무엇인가? 데이터 보안: 데이터 최우선 세계와 AI 시대에서 가장 큰 위협 중 하나 ‘아무도 믿지 마라’ 원칙: 제로 트러스트 보안 vs 민주화의 역설 맥락이 핵심이다! 제로 트러스트 프레임워크 구축을 위한 세 가지 핵심 고려 사항 제로 트러스트 프레임워크 실행을 위한 핵심 요소 AI는 데이터 보안을 근본적으로 변화시키고 있다 AI는 데이터 보안 위험을 증가시킬 수도 있다 핵심 요약 17장 조직 정렬 조직 정렬이란 무엇인가? 조직 정렬을 위한 세 가지 주요 고려 사항 조직 구조: 사람들이 어떻게 협업할 것인가? 의사 결정: 누가 결정을 내릴 것인가? 실행: 어떻게 이뤄질 것인가? 데이터 제품 중심 접근법 - 균형의 기술! 제품 중심의 조직 통합을 성공적으로 달성한 스포티파이 핵심 요약 18장 데이터 문화 데이터 문화란 무엇인가? 히포의 거대한 그림자 히포 효과의 위험성 히포를 데이터로 길들이다 견고한 데이터 문화를 구축하기 위한 핵심 요소 핵심 요약 19장 데이터 인재 데이터 인재의 중요성 데이터 인재는 한 가지 유형이 아니라 다양한 역할의 조합으로 이뤄진다 적재적소의 인재를 확보하기란 쉽지 않은 싸움이다 AI 시대에 진화하는 데이터 인재 현황 핵심 요약 3부 개인을 넘어선 데이터 20장 기업을 넘어 개인과 사회로 데이터 역설은 개인에게도 나타난다 통합 솔루션 프레임워크는 개인적인 가이드가 될 수 있다 21장 초개인화 세계 ‘1인 세분화’의 등장: 데이터 풍요의 결과 초개인화로 오랜 역설을 깨다 디지털, 데이터, AI: ‘1인 세분화’의 실현을 가능하게 하는 요소 효과적인 ‘1인 세분화’를 위한 핵심, ‘공동 창작’ 1인 세분화는 개인에게 선택권을 이양 1인 세분화의 미래 핵심 요약 22장 더 나은 의사 결정을 위한 데이터 직감과 직관 가능한 한 ‘내 직감에 따르면…’이라는 표현을 ‘데이터’로 바꿔보자 데이터 기반 의사 결정의 중요성 DIAI 프레임워크를 활용한 데이터 기반 의사 결정 지원 DIAI 프레임워크를 개인 의사 결정에 효과적으로 적용하는 방법 핵심 요약 23장 정보와 지혜 지혜를 정의하기 어려운 이유는 무엇인가? 데이터 최우선 세계에서 지혜의 중요성 지혜의 프레임워크 ‘현명한’ 직관을 기르는 법 데이터 최우선 세계에서 지혜는 사라지고 있는가? 지혜를 기르기 위한 다섯 가지 원칙 성찰할 시간을 가져라 지혜의 수확: 개인에서 팀, 조직으로 핵심 요약 24장 데이터 공유와 데이터 프라이버시 데이터 프라이버시의 복잡한 역학: 개인, 조직, 정부 데이터 프라이버시의 글로벌 표준을 요구한다 개인의 데이터 공유와 데이터 프라이버시에 대한 선택 내 관점에서 본 데이터 사용과 데이터 소유권에 관한 윤리 핵심 요약 25장 디지털 참여 vs 정신 건강 끊임없이 이용자를 매료시키도록 설계된 디지털 참여 과도한 디지털 참여로 인한 복잡성과 부작용 증가 데이터 과잉 시대의 단순화: 디지털 디톡스 작은 변화로 습관을 만들기 핵심 요약 26장 더 나은 세상을 위한 데이터 협업 변혁적 글로벌 영향을 위해서 협력은 필수적이다 앞에 놓인 여러 장애물 더 나은 세계를 위한 글로벌 데이터 협업 프레임워크 글로벌 협력으로 더 나은 세상을 만들다: 사례 연구 기술 창조자들과 협력하는 데이터 생성자들: 새로운 세계 질서의 부상 핵심 요약 27장 데이터 국가 경쟁력의 원천으로 데이터: 번영, 하드 파워, 소프트 파워의 촉진제 데이터의 힘을 활용해 경제적·경쟁적 우위를 차지하다: 사례 연구 데이터를 경쟁 차별화의 원천으로 활용하는 능력 구축 핵심 요약

1부｜데이터 홍수의 시대, 왜 통찰은 사라졌는가 넘쳐나는 데이터가 오히려 의사결정을 마비시킨다 디지털 전환과 AI의 확산으로 데이터는 기하급수적으로 증가했지만, 대부분의 조직은 여전히 의미 있는 인사이트를 얻지 못하고 있다. 이 책은 ‘데이터 홍수 vs 인사이트 가뭄’이라는 핵심 역설을 통해 데이터가 많을수록 성과가 떨어지는 구조적 원인을 짚는다. 그리고 기술 부족이 아닌, 문제 정의와 접근 방식의 오류가 데이터 실패의 출발점임을 명확히 한다. 2부｜데이터를 성과로 바꾸는 13가지 핵심 원칙 기술이 아니라 구조와 질문이 결과를 만든다 저자는 데이터에서 인사이트, 실행, 영향으로 이어지는 실질적인 흐름을 설계하는 ‘통합 솔루션 프레임워크’를 제시한다. 이 책의 비즈니스 목표, 데이터 생태계, 기술 인프라, 프로세스, 조직과 문화까지 아우르는 13가지 원칙은 AI 시대에 바로 적용 가능한 실전 가이드로, ‘단일 진실’이나 무분별한 데이터 통합이 아닌, 문제 중심의 집중 전략을 강조한다. 3부｜기업을 넘어 개인과 사회로 확장되는 데이터 역설 데이터의 문제는 결국 선택과 균형의 문제다 이 책은 데이터 역설이 기업 차원에만 머무르지 않고 개인과 사회, 국가 수준에서도 반복된다는 점을 보여주며, 초개인화, 데이터 민주화와 보안, 디지털 참여와 디지털 디톡스 사이의 긴장을 분석해 균형 잡힌 관점을 제시한다. 또한, AI 시대를 살아가는 개인과 조직이 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 근본적인 질문을 던진다. 이 책은 3개의 부로 나뉜다. 1부는 데이터 중심 세계를 이해하는 것에 초점을 맞춘다. 디지털 시대와 다가오는 AI 시대를 움직이는 핵심 연료는 데이터다. 전기가 2차 산업혁명을 이끌었듯, 4차 산업혁명이라 불리는 디지털 시대에서 데이터는 제대로 활용될 경우 막대한 기회와 경쟁 우위를 만들어 낸다. 구글과 아마존 같은 디지털 네이티브 기업들이 이미 이를 입증했다. 이 부분에서는 데이터의 폭발적 성장이 조직과 개인에게 가져온 기회를 설명하고, 기술 발전이 따라가지 못하는 상황에서 기업들이 기하급수적으로 증가하는 데이터를 처리해야 하는 도전 과제를 탐구한다. 2부, 데이터 최우선 세상에서 가치 극대화에서는 데이터 폭증으로 인한 혼란을 이해하고 가치를 극대화하기 위한 혁신적이고 실용적인 방법을 제안한다. 나는 통합 솔루션 프레임워크(unified solution framework)라 부르는 13가지 구성 요소로 이뤄진 해결책을 제시할 건데, 이는 데이터 중심 세상과 AI 시대에서 성공하기 위한 13가지 핵심 원칙으로 볼 수 있다. 이 13가지 구성 요소는 5개의 계층으로 구분된다. 3부, 개인을 넘어선 데이터에서는 ‘미시 세계가 그러하듯 거시 세계도 그러하다’라는 명제로 시작해 데이터를 개인 차원으로 확대하고, 사회와 국가라는 거시적 차원으로 축소해 분석한다. 4장에서 강조한 ‘데이터 역설’이 오늘날 조직을 괴롭히는 보편적 현상임을 탐구하며, 기업 차원의 역설이 개인과 사회/글로벌 차원에서도 동일하게 존재함을 강조한다(20장). 3부는 빅데이터가 초개인화(hyper-personalization) 세계를 열어 ‘1인 세분화’를 가능하게 하는 현상을 분석하며, 모든 개인이 고유해짐에 따라 제품과 서비스가 대량 생산 수준이 아닌 개인 차원에서 맞춤화되는 현상(21장)을 살펴본다. 이러한 변화가 효과적으로 이뤄지려면 개인이 디지털 세계와 더욱 적극적으로 소통해야 하며, 이를 통해 기업이 고객을 더 잘 이해하고 개인화로 가치를 창출할 수 있다. 한국 독자 여러분께 한국에서 이 책이 출간되는 것은 제게 각별한 의미가 있습니다. 전 세계에서 한국만큼 데이터와 AI 시대의 가능성을 극적으로 보여 주는 나라는 드물기 때문입니다. 불과 반세기 전, 한국은 개발도상국으로서 성장의 초입에 서 있었습니다. 그러나 오늘날 한국은 세계 최고 수준의 디지털 인프라, 반도체 산업, 5G 보급률을 자랑하는 기술 강국이 됐습니다. K-콘텐츠는 전 세계를 사로잡았고, 한국 기업들은 글로벌 시장에서 혁신의 아이콘으로 자리 잡았습니다. 이 모든 성취의 이면에는 데이터를 전략적 자산으로 인식하고 활용한 선견지명이 있었습니다. 이 책의 27장에서도 언급했듯이, 한국은 이미 데이터 활용의 모범 사례를 창출하고 있습니다. 서울시가 택시 이용량과 유동 인구 데이터를 분석해 심야 버스 노선을 설계하고, 그 결과 버스 이용객이 10% 증가하며 심야 시간대 여성의 활동이 11% 늘어난 사례는 데이터가 어떻게 시민의 일상을 바꿀 수 있는지를 보여 주는 훌륭한 예입니다. 무엇보다 ‘디지털 트윈 서울 S-Map’ 프로젝트는 전 세계 최초로 도시 전체를 3D로 구현해 도시 계획, 실시간 재난 모니터링, 환경 시뮬레이션까지 가능하게 한 독보적인 성과입니다. 그러나 저는 이 책에서 불편한 진실을 말하고자 합니다. 데이터가 많다고 해서 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 오히려 데이터의 폭발적 증가는 조직과 개인 모두에게 새로운 역설을 안겨줬습니다. 데이터의 홍수 속에서 정작 필요한 통찰을 얻지 못하고, 의사결정은 더 복잡해지며, AI 투자는 기대한 성과를 내지 못하는 현상 - 이것이 바로 제가 ’데이터 역설’이라 부르는 도전입니다. 2022년 ChatGPT의 등장은 AI 시대의 본격적인 개막을 알렸습니다. 이제 전 세계의 데이터를 활용할 수 있는 시대가 열렸고, 기회의 크기는 상상을 초월합니다. 동시에, 이 거대한 파도를 제대로 타지 못하면 도태될 위험도 현실이 됐습니다. 이 책은 그 해답을 찾는 여정입니다. 저는 20년 이상 맥킨지, 피델리티, 인세도(Incedo Inc.) 등에서 데이터와 디지털 전환의 최전선에 서 왔습니다. 그 경험을 바탕으로 개발한 ‘통합 솔루션 프레임워크’는 기업이 데이터 역설을 극복하고 AI 시대에서 승리할 수 있는 13가지 핵심 원칙을 제시합니다. 한국은 제가 이 책을 집필하면서 깊이 연구하고 존경하게 된 나라입니다. 한국은 이미 데이터 기반 국가의 모범을 보여 줬습니다. 이제 AI 시대에 그 리더십을 더욱 확장해 나가시길 바랍니다. 이 책이 그 여정의 실용적인 나침반이 되기를 진심으로 바랍니다. 데이터의 진정한 가치를 실현하고, AI 시대를 주도하는 여정에 함께하게 돼 영광입니다. - 니틴 세스, 인세도(Incedo Inc.) CEO ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책을 번역하면서 느낀 것은 우리가 정말로 역사적 전환점에 서 있다는 사실이다. 저자가 강조하는 ‘데이터 최우선 세계의 등장’과 ‘생성형 AI로 촉발된 AI 시대의 시작’이라는 두 가지 현상의 융합은 인류 역사상 전례 없는 변화를 가져올 것이다. 하지만 동시에 우려도 있다. 데이터와 AI의 혜택이 소수에게만 집중되고, 대다수는 더욱 소외되는 디지털 격차가 심화될 가능성이다. 저자가 제시한 ‘데이터 민주화’의 중요성이 바로 여기에 있다. 모든 직원이, 나아가 모든 시민이 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것이 진정한 데이터 시대의 성공 조건이다. 우리나라는 세계에서 가장 빠른 디지털 전환을 경험한 국가 중 하나다. 5G, 사물인터넷(IoT, Internet of Things), 스마트 시티 등 첨단 기술 인프라를 보유하고 있지만, 정작 이런 인프라에서 생성되는 데이터를 효과적으로 활용하는 데는 여전히 한계가 있다. 특히 우리나라의 기업 문화에서 여전히 강하게 남아 있는 ‘히포에 따른 직감 기반 의사결정’에서 벗어나 견고한 데이터 문화를 구축하는 것은 시급한 과제다. 저자가 제시한 통합 솔루션 프레임워크는 이런 문화적 전환을 위한 구체적이고 실용적인 가이드라인을 제공한다. 또한 우리나라가 AI 강국으로 부상하기 위해서는 단순히 기술 개발에만 집중할 것이 아니라, 데이터를 다루는 근본적 역량을 키워야 한다는 저자의 메시지에 주목해야 한다. ‘데이터를 국가 경쟁력의 원천으로 삼는 나라가 새로운 강대국으로 부상할 것’이라는 전망은 현재 우리에게 중요한 시사점을 제공한다. 번역 초보자이자 조직의 경영자로서 이 책이 독자들에게 단순한 번역서가 아닌, 시대를 살아가는 지혜서로 읽히기를 바란다. 선장으로서 배운 항해의 원칙이 험난한 바다에서의 생존 기술이었다면, 이 책의 데이터 역설 해결 가이드라인은 디지털 시대의 필수 생존 기술이다. 특히 젊은 직장인과 창업가들에게는 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, 데이터적 사고방식(data-driven mindset)을 내재화하는 계기가 되기를 희망한다. 중간 관리자와 경영진에게는 조직의 디지털 전환을 위한 실용적 로드맵으로 활용되기를 바란다. 그리고 무엇보다, 이 책이 한국 사회 전체가 데이터 리터러시(data literacy)를 높이고 AI 시대에 대비하는 데 작은 기여를 할 수 있기를 기대한다. 변화하는 시대에 적응하고 성공하려면 무엇보다 올바른 준비와 지속적인 학습이 필요하다는 것을 경험을 통해 배워 왔다. 데이터와 AI가 열어갈 무한한 가능성의 바다에서도 마찬가지일 것이다. 데이터 시대의 북극성을 찾는 여정에 이 책이 든든한 나침반이 되기를 진심으로 바란다.