NC 마케팅데이터분석팀 송지훈 팀장의 AI 데이터 분석론

에디터: 티타임즈 이사민 기자

AI가 코드를 짜고 데이터를 전처리하고 분석 결과까지 내놓기 시작했다. 현업 직원들은 분석가가 만든 리포트보다 로우(raw) 데이터를 받아 직접 AI로 분석하기를 원한다. 그런데 분석의 문턱이 낮아질수록 역설적으로 가설을 세우고 결과를 검증하고 해석하는 능력은 더 중요해지고 있다.

게임 산업에서 마케팅 데이터 분석을 맡고 있는 송지훈 엔씨소프트 마케팅분석팀장은 AI를 활용해 반복 업무를 자동화하고, 데이터 분석을 자동화하기 위한 인프라를 구축하고 있다. 그는 “분석가라는 일은 없어질 수 있지만 데이터를 분석하는 역량 자체는 오히려 더 중요해질 수 있다”고 말한다. AI에 분석을 맡기더라도 인간이 문제를 정의하고 과정과 결과를 검증할 수 있어야 분석의 ‘주도권’을 지킬 수 있다는 것이다.

현) NC 마케팅데이터분석팀 팀장

전) 롯데인재개발원 전략기획팀

-AI가 데이터를 대신 분석해주는 시대인데 왜 오히려 데이터 분석 역량이 더 중요해진다고 보나?

▶ 실제 분석 프로젝트를 해보면 예전에는 분석가가 결과까지 만들어 현업에 전달했다. 그런데 최근에는 현업 부서에서 정리된 분석 결과보다 로우 데이터를 달라는 요청이 많아졌다. 각 부서에서 AI 도구를 활용해 직접 분석해보려는 것이다.

문제는 그다음이다. 실험을 어떻게 설계할지, 어떤 가설을 세울지, 통계적인 검증 결과를 어떻게 해석할지는 별개의 역량이다. 이런 전문성이 부족하면 AI를 이용해 분석 결과를 만들어도 프로젝트가 제대로 매듭지어지지 않는 경우가 생긴다.

그래서 데이터 분석가라는 직무 자체는 줄어들 수 있다고 생각한다. 하지만 개개인에게 필요한 데이터 분석 역량은 오히려 더 중요해지고 있다.

-그렇다면 AI를 활용한 분석에서 사람이 가장 경계해야 할 것은 무엇인가?

▶ 분석 업무의 주도권을 AI에 넘기는 것이다. 분석 과정에서 하나씩 AI에 위임하다 보면 어느 순간 프로젝트 전체를 어떻게 설계할지, 결과를 내 업무 영역에서 어떻게 해석할지까지 AI에 맡기게 된다. 그러면 정작 내가 분석 과정에서 하는 일이 없어질 수 있다.

그래서 AI가 내놓은 결과만 보는 게 아니라 과정을 다시 들여다보려고 한다. AI는 중간 과정을 많이 생략한다. 실제 코드를 보거나 중간 결과를 확인하면서 어떤 과정을 거쳐 결과가