안녕하세요. 님

Labnote Scholar 팀입니다.

오늘은 조금 다른 이야기를 전해드리려 합니다.

이론이 아니라, 실제로 그 순서를 밟아본 조직의 이야기입니다.

"데이터에 AI를 붙이면 되겠지"라는 생각, 한 번쯤 해보셨을 겁니다.

하지만 한 정부출연 연구기관의 사례는 다른 순서를 보여줍니다.

이 기관은 수십 년간 여러 실험실에 흩어져 쌓인 방대한 실험 기록을 갖고 있었습니다. 문제는 형식이 실험실마다 제각각이었고, 실험 조건을 되짚으려면 결국 담당자 개인의 기억에 의존해야 했다는 점입니다.

이들이 가장 먼저 한 일은 분석 모델을 도입하는 게 아니었습니다. 3년치, 1,200건이 넘는 과거 실험 기록을 하나의 형식으로 정형화하고 표준화하는 작업이었습니다.

그 다음에야 비로소 ML 기반의 수율 예측과 조건 최적화로 넘어갈 수 있었습니다.

정형화되지 않은 데이터 위에서는 어떤 정교한 모델을 돌려도 결과를 신뢰하기 어렵습니다. 같은 물질이라도 실험실마다 기록 방식과 단위가 다르면, 모델이 내놓는 답 역시 흔들릴 수밖에 없습니다.

즉, 데이터가 쌓이는 구조를 먼저 만드는 것이 분석의 전제 조건이라는 뜻입니다.

이 연구기관이 마주한 "형식이 제각각인 방대한 데이터" 문제는, 기업 R&D 조직이 매일 마주하는 "엑셀과 폴더에 흩어진 실험 데이터" 문제와 본질적으로 같습니다.

조직의 규모나 산업이 달라도, 데이터가 자산화되지 않으면 AI 도입은 다음 단계로 나아가지 못한다는 구조는 동일합니다.

담당자 퇴사와 함께 사라지는 데이터, 3개월이면 무너지는 공유 폴더 규칙 등, 겉보기엔 다른 문제들도 결국 한 지점으로 수렴합니다.

"데이터는 사람이 아니라 구조에 쌓여야 한다."

정형화·표준화가 먼저입니다. 분석 도구나 모델 도입은 그다음입니다.

조직의 데이터 규모와 분산 정도에 따라 시간은 달라지지만, 한 번에 전부를 바꾸기보다 우선순위가 높은 데이터부터 단계적으로 정리해나가는 편이 현실적입니다.

님 기업의 R&D 데이터도 이런 구조로 쌓일 수 있는지 궁금하시다면, 아래 버튼을 통해 문의 남겨주세요.