데이터 분석은 생성형AI로 인해 얼마나 달라졌는가

데이터 분석은 생성형AI로 인해 얼마나 달라졌는가

 

생성형 AI의 보급은 데이터 분석 방식에 분명한 변화를 가져왔다.

특히 ChatGPT와 같은 언어 기반 AI 도구는 데이터 분석의 접근성과 효율성을 크게 높였다. 과거에는 데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어나 통계 지식이 필수였지만, 지금은 자연어로 질문하고 결과를 얻는 것이 가능해졌다. 이로 인해 비전문가들도 데이터 분석을 시도할 수 있게 되었고, 분석의 문턱이 낮아졌다. AI는 자동으로 코드를 생성하고, 데이터를 요약하고, 그래프까지 시각화해주는 등 다양한 방식으로 분석 과정에 개입하고 있다.

하지만 이런 변화는 분석의 본질을 바꾼 것이 아니라 작업 방식의 일부를 바꾼 데 그친다. 데이터의 해석, 의미 파악, 모델 선택, 의사결정 등 핵심적인 분석 판단은 여전히 사람의 몫이다. 아직은 데이터만 제공하면 알아서 전체를 다 분석하고 완벽한 결과를 자동으로 만들어줄 수 있는 단계에 진입한 것은 아니다. AI가 보여주는 분석 결과는 그럴듯해 보여도 그 안에 숨겨진 오류나 통계적 왜곡은 사람이 직접 검토해야 한다. AI는 기존의 분석가들이 반복적으로 수행하던 작업을 자동화하거나 보조해주는 수준에서 활용되고 있으며, 이것은 분석 도구의 진화이지 분석 방법론의 혁신은 아니다.

 

생성형 AI의 가장 큰 장점은 빠른 결과 생성과 자연어 인터페이스에 있다.

질문을 던지면 코드를 만들어주고, 데이터를 요약하며, 분석 결과를 문장으로 설명해주는 등의 작업은 분명 시간을 단축시키고 초안을 만드는 데 유용하다. 특히 탐색적 데이터 분석(EDA)처럼 다양한 변수 간 관계를 파악하는 단계에서는, 여러 관점을 빠르게 테스트해볼 수 있게 해준다. 반복적인 코딩 작업, 단순한 시각화 생성, 보고서 초안 작성 등에서 AI는 실제로 생산성을 높이는 데 기여하고 있다.

하지만 정확성과 신뢰성이라는 측면에서는 현재 AI는 실무에 투입되기엔 부족한 점이 많다. 실제 사례에서는 AI가 존재하지 않는 데이터 열을 언급하거나, 잘못된 통계를 인용하거나, 상관관계를 인과관계처럼 해석하는 등의 오류가 빈번하게 나타난다. 특히 복잡하거나 다단계 프롬프트는 AI가 자주 잘못 해석하며, 결과적으로 엉뚱한 분석이 출력되는 경우도 많다. 사용자는 이를 의심 없이 받아들이기 쉬운데, 이는 특히 초보자들에게 심각한 문제를 일으킬 수 있다.

 

초보자들이 AI에 과도하게 의존하는 것은 데이터 분석에서 중요한 부작용 또는 위험 요소이다.

초보자는 기본적인 통계 개념이나 분석 로직을 충분히 이해하지 못한 상태에서 AI가 제시하는 결과를 사실로 받아들인다. 그 과정에서 오류를 발견하거나 해석을 재검토하는 능력이 결여되어 있다면, AI는 잘못된 분석을 강화시키는 도구가 될 수 있다. 결국 분석 품질이 향상되는 것이 아니라, 허위 결과를 기반으로 한 그럴듯한 보고서가 만들어지고, 그에 따른 잘못된 의사결정이 이어질 수 있다.

이러한 문제는 단순한 사용자 실수의 문제가 아니라, AI 기술의 현재 수준과 구조적 한계에서 기인한다. 생성형 AI는 데이터의 논리적 정합성을 판단하거나, 통계적 검증을 수행하거나, 분석 목적을 파악해 맞춤형 결과를 도출하는 데 있어서 여전히 제한적이다. 언어 모델의 특성상, 그럴듯하게 문장을 생성하는 데는 능하지만, 실제 데이터와 그 맥락에 기반한 해석을 자동으로 수행하기에는 부족하다. 이는 실전 데이터 분석에서 요구되는 정밀함과 일관성을 충족시키기 어렵게 만든다.

 

결국 현재로서는 생성형 AI는 실무 분석의 ‘주도 도구’가 아니라 ‘보조 도구’로 여겨져야 한다.

전문가가 검증과 판단을 수행하고, AI는 반복적인 작업이나 아이디어 초안을 제공하는 보조자로 활용하는 방식이 가장 현실적이다. 분석의 책임은 여전히 사람에게 있으며, AI는 그 책임을 대신해줄 수 없다. 따라서 AI가 생성한 결과물을 맹신하는 태도는 위험하고, 언제나 재검토와 검증 과정을 반드시 거쳐야 한다.

 

[차트 설명]

데이터 분석의 각 하위 작업별로 전체 분석 과정에서 차지하는 업무 비중과 생성형 AI가 해당 작업을 지원할 수 있는 정도를 개념적으로 수치화해 시각화한 것이다. 가로축은 업무 비중(%)을, 세로축은 AI 지원 가능성(%)을 나타내며, 점선은 전체 작업의 업무 비중을 고려한 AI 지원 가능성의 가중평균값을 의미한다. 차트에서 볼 수 있듯이, 시각화, EDA, 데이터 정제 같은 작업은 업무 비중도 높고 AI가 지원할 수 있는 수준도 상대적으로 높다. 반면 문제 정의나 전략 실행 단계는 AI 지원 가능성은 낮고 사람이 중심이 되어야 하는 영역이다. 가중평균선을 기준으로 위에 위치한 작업일수록 AI가 실질적으로 도움이 될 가능성이 높으며, 아래에 위치한 작업은 현재 AI가 대체하거나 자동화하기 어려운 단계임을 보여준다. 이는 AI의 활용 가능성과 한계를 동시에 시사한다.

 

 

 

아직은 AI의 도입이 분석 방식을 크게 바꾸었다고 말하긴 어렵다. 단, 변화는 분명히 존재한다.

분석의 속도, 초안 생성의 용이성, 비전문가의 접근성 향상 등은 무시할 수 없는 진보다. 그러나 이러한 변화는 신중히 다뤄져야 하며, AI의 편리함에 매몰되어 분석 본연의 원칙과 논리를 소홀히 해서는 안 된다. 데이터 분석이란 본래 불확실성을 다루는 행위이고, 그 안에는 해석과 판단, 비판적 사고가 반드시 필요하다.

따라서 조직은 AI 도구를 단순히 제공하는 데 그치지 말고, AI 활용과 함께 데이터 리터러시, 통계 지식, 검증 역량을 함께 키울 수 있도록 해야 한다. 초보자에게 AI는 도움도 되지만, 잘못 쓰이면 독이 될 수 있다. 결국 생성형 AI가 분석을 혁신하려면, 도구의 진화뿐 아니라 사람의 역량과 인식 변화가 함께 이루어져야 한다. 지금은 아직 실전에 단독 적용하기엔 이르며, 신중한 활용이 요구되는 과도기적 단계에 있다고 판단하는 것이 적절하다.

 

 

 

 

 

* by promptStrategies, 전용준. 리비젼컨설팅 https://revisioncrm.tistory.com/182 

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