대다수의 전문가들이 디지털 트랜스포메이션 성공의 열쇠는 사람에게 있고, 데이터 중심적인 사고와 건강한 조직 문화가 전제되어야 한다고 이야기합니다. 그러기 위해서는 의사결정에 참여하는 누구나 데이터를 올바르게 해석할 수 있는 데이터 리터러시 역량이 필요하지만 현실은 소수의 데이터 전문가에 의존하는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 데이터 혁신이 조직 내에 자연스레 스며들게 하기 위해 가장 전제되어야 하는 것은 바로 구성원들의 데이터 이해도를 높이고 데이터 활용력을 강화해 나갈 수 있는 데이터 리터러시 역량을 갖춰 나가는 것입니다.

이를 위해, 데이터 전문가 집단인 데이터 과학자의 역할과 데이터 전문가는 아니더라도 기본적인 데이터 분석 및 활용 능력을 갖춘 시티즌 데이터 과학자의 역할을 구분한 투트랙의 접근이 필요할 것이고, 이를 촉진시키면서 강한 동력을 부여할 수 있는 C레벨의 장기적 의지와 데이터 이해도 또한 필수 요건이라고 할 수 있을 것입니다.

아울러, 데이터 리터러시와 함께 주목해야 할 것이 바로 ‘AI 리터러시’(인공지능 문해력)입니다. 챗GPT의 플러그인 연동이 확대되며 생태계를 넓혀나가고 있고, 그 발전속도는 따라기가 버거울 정도입니다. 최근에는 구글의 바드도 한국어 지원이 되는 등 AI 활용폭은 더욱 넓어지고 있습니다. 그러나 AI가 가져다주는 엄청난 효용가치에도 불구하고 AI의 부작용에 대한 우려도 함께 커지고 있는 상황에서 AI를 올바르게 활용할 수 있는 AI 리터러시가 주목받고 있습니다.

아래는 필자가 지난 베네핏 레터(클릭)에서 작성한 글의 일부입니다.

챗GPT에게 질문하니 자기가 작성한 글이라고 너무나 자신감 넘치게 거짓말을 하는 것을 볼 수 있습니다.

다시, 일부러 ‘전환점’을 ‘전한점’으로 오타를 내서 물어보니 “자기가 작성한 글이 아니다”라고 대답을 하는 것을 볼 수 있습니다. 이렇듯, 너무나도 그럴듯하게 거짓말을 지어내는 현상을 ‘환각(할루시네이션)’이라고 하는데, 이를 어떻게 구분할 수 있을까요?

학계, 문학계 등 여러 분야에서 챗GPT 로 인해 골머리를 앓고 있는 문제인데, 문제는 뾰족한 해결책이 없다는 데에 있습니다. AI가 작성한 글이 인터넷 상에 절반 이상을 차지하는 날이 수 년 이내 올지도 모르겠습니다. 그렇게 되면 AI는 자신이 작성한 오염된 데이터를 학습하면서 더욱 환각 현상이 심해질 수도 있을 것입니다. 원본이 사라지고, 무엇이 옳고 그른 것인지 판단하는 것이 더욱 어려워질 것입니다. 동시에 올바른 답을 이끌어낼 수 있는 질문 능력이 더욱 중요해질 것입니다. 곧 다가올 미래 세상에서 바로 AI 리터러시를 갖춰야 하는 이유입니다.

효과적인 가치 제공하는 데이터 및 분석 팀은 절반 미만

가트너의 최근 설문조사 결과에 따르면 데이터 및 분석(Data and analytics, 이하 D&A) 리더 가운데 해당 팀이 효과적인 가치를 제공한다고 답한 비율은 절반이 채 되지 않는 44%에 불과했다고 밝혔습니다.

데이터 인력 부족률 12.2%, “전문교육 기관 활성화해야”

행안부, 지자체 데이터 활용 역량 강화 나선다