파일럿 프로젝트는 많은데, 데이터가 부서별로 따로따로 쌓여 있어서 의미 있는 인사이트가 안 나오는 거거든요

중국 기업들이 AI 전환에서 반복적으로 막히는 이유가 있어요. 파일럿 프로젝트는 많은데, 데이터가 부서별로 따로따로 쌓여 있어서 의미 있는 인사이트가 안 나오는 거거든요.

제조업만 봐도 생산라인·품질관리·공급망에서 엄청난 데이터가 쌓이는데, 제대로 분석되지 않는 경우가 대부분이에요. 장비 고장 예측이나 공정 최적화로 쓰일 수 있는 데이터가 그냥 묻히는 셈이에요.

해법으로 제시되는 건 중앙화된 데이터 거버넌스 체계예요. 데이터 소유권·보안 기준을 명확히 정하고, AI가 실제로 학습할 수 있는 토대를 먼저 만들어야 한다는 거예요.

AI 도입이 늦는 건 기술 부족이 아니라 데이터 인프라 문제인 경우가 많아요. 한국도 같은 맥락에서 생각해볼 부분이에요.