AI 성능, 결국 '데이터 품질'이 결정한다…CIO가 놓치면 안 되는 핵심

AI 도입 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 모델이 아니라 데이터다. 일본 IT 업계에서 연재 중인 CIO 칼럼 시리즈 4회에서는 AI가 '좋은 데이터'를 학습해야만 실질적인 성과를 낸다는 점을 강조한다. 마케팅·광고 실무에도 직결되는 인사이트: 퍼포먼스 캠페인에 AI 최적화를 붙여도 인입 데이터가 오염·편향되어 있으면 ROAS는 오히려 악화된다. 실무자가 챙겨야 할 3가지 포인트 ①데이터 거버넌스 체계 수립(수집 기준·라벨링 룰 통일) ②1st-party 데이터의 정제 주기 단축 ③GA4·CRM·광고 플랫폼 간 데이터 정합성 검증 자동화. AI 예산을 늘리기 전에, 지금 갖고 있는 데이터의 품질부터 감사(audit)하는 것이 선행 과제다.