AI를 도입했다는 이야기는 이제 낯설지 않아요. 하지만 정작 현업에서는 AI를 어디에, 어떻게 활용하고 있을까요? 그리고 실제로 성과를 내는 조직은 무엇이 다를까요?

뉴닉은 하나의 플랫폼에서 다양한 데이터를 관리·분석하고 AI까지 활용할 수 있는 서비스 ‘스노우플레이크(Snowflake)’와 함께, 현업에서 데이터를 다루고 AI로 실제 문제를 풀고 있는 사람에게 직접 물어봤어요. 주인공은 풀무원의 전수범 AI Data Architect. 스노우플레이크가 선정한 ‘Data Superhero 2026’이기도 한 그는, 데이터와 AI를 실제 비즈니스 의사결정에 연결하는 역할을 맡고 있는데요. 실제로 풀무원 내 여러 시스템에 흩어져 있는 데이터를 하나로 통합하고, 이를 바탕으로 의사결정에 활용할 수 있는 데이터·AI 환경을 설계하고 있어요.

이번 인터뷰에서는 전수범 리드의 경험을 바탕으로, 현업에서 AI 프로젝트가 실제로 어디서 막히는지, 왜 AI 개발보다 데이터 정리가 먼저인지, 그리고 데이터와 AI가 이제 개발자만의 영역이 아닌 이유까지 함께 짚어봤어요. 그럼, 실제 현업에서는 AI가 어떻게 쓰이고 있는지 하나씩 들어볼게요 🔍.

“데이터는 쌓는 게 아니라, 쓰이게 만들어야 해요 💡”

Q. 현재 풀무원에서 어떤 역할을 맡고 있나요?

전수범 리드: 풀무원에서 AI Data Architect로서 SCM 데이터 아키텍처 설계와 데이터 기반 의사결정 체계를 구축·운영하고 있어요. 다양한 시스템에 흩어져 있는 데이터를 통합하고, 이를 바탕으로 실제 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있는 데이터 플랫폼을 만드는 역할을 맡고 있어요.

Q. 최근 가장 집중하고 있는 데이터·AI 프로젝트가 궁금해요.

전수범 리드: 최근에는 전사 데이터를 표준화하고 통합하는 단계를 지나, 이제는 “데이터를 어떻게 활용할 것인가”에 집중하고 있어요. 단순 조회나 리포팅을 넘어, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데이터·AI 프로젝트를 추진하고 있고요.

Q. 데이터를 다루는 방식에서 중요하게 생각하는 점이 있나요?

전수범 리드: 데이터 파이프라인부터 모델 개발, 그리고 현업에서 바로 활용 가능한 서비스 형태까지 전 과정을 연결하는 것이 중요하다고 생각해요. 데이터를 자산으로 쌓는 데서 끝나는 게 아니라, 실제 의사결정으로 이어지게 만드는 데 집중하고 있어요.

“데이터가 연결되자, 팀 간 소통 방식이 달라졌어요 📊”

Q. 많은 기업이 AI에는 관심이 큰데, 데이터 품질이나 구조 정비는 뒤로 미루는 경우도 많잖아요. 이런 간극은 왜 생긴다고 보시나요?

전수범 리드: AI는 비교적 빠르게 성과가 보이는 영역으로 여겨지는 반면, 데이터 정비는 시간과 비용이 많이 들고 성과가 즉각적으로 드러나지 않는 경우가 많아요. 그러다 보니 자연스럽게 AI 프로젝트가 먼저 논의되는 경우가 많고요.
또 데이터 정의를 통합하고 표준을 맞추는 일은 한 조직만의 과제가 아니라, 여러 부서가 함께 맞춰야 하는 일이기 때문에 기술보다도 오히려 조직 간 조율이 더 큰 과제가 되기도 해요. 결국 이 간극은 기술의 문제가 아니라, 투자 우선순위와 조직 구조, 그리고 데이터에 대한 인식의 문제라고 생각해요.

Q. 실제 현업에서는 어떤 문제들이 발생하는지 궁금해요.

전수범 리드: 데이터 정리로 인한 문제가 떠오르는데요. AI 프로젝트를 진행하면서 느낀 건, 모델 성능보다 데이터의 상태와 구조가 결과를 좌우하는 경우가 훨씬 많다는 점이었어요. 예를 들어 같은 ‘매출’이라는 지표도 부서마다 정의가 달라요. 어떤 조직은 주문 기준, 어떤 조직은 출고 기준, 또 다른 조직은 정산 기준으로 보고 있죠. 이런 상태에서 AI 모델을 적용하면, 같은 데이터를 보고도 전혀 다른 해석이 나오게 돼요.
그래서 중요한 건 데이터를 많이 쌓는 게 아니라, 그 의미와 기준을 조직 전체가 동일하게 이해하도록 만드는 일이에요. 최근 ‘시멘틱 레이어’의 중요성이 강조되는 것도 같은 맥락이라고 생각해요. 데이터의 정의와 해석이 정리되지 않으면, AI 역시 실제 의사결정에는 활용되기 어려워요.

Q. 풀무원에서는 데이터를 통합하면서 어떤 변화가 있었나요?

전수범 리드: 처음에는 데이터를 어디서 찾아야 하는지 파악하는 데만 한 달 이상이 걸렸어요. 시스템이 분산돼 있었고, 구조와 정의도 제각각이었기 때문이에요. 데이터 통합 환경을 구축한 이후에는 재고, 수요, 재무 데이터를 연결해서 볼 수 있게 되었고, “지난 분기 판매율 기준으로, A 상품 재고가 언제 소진될지 예측해줘” 같은 복잡한 질문까지 가능해졌어요. 
이건 단순히 분석 속도가 빨라진 문제가 아니라, 의사결정의 깊이 자체가 달라졌다는 의미라고 생각해요. 여기에 스노우플레이크 기반 환경에서 AI를 연결하면서, 이제는 현업 담당자가 자연어로 질문하면 조직 내 데이터를 기반으로 답을 바로 받을 수 있는 구조로까지 발전하고 있어요.

Q. 조직 안에서 사람들이 데이터를 바라보는 방식도 달라졌을 것 같아요.

전수범 리드: 처음에는 데이터가 주로 IT나 특정 분석 담당자의 영역으로 여겨졌어요. 현업은 결과를 전달받는 쪽에 가까웠고, 직접 데이터를 탐색하거나 질문을 던지는 문화는 크지 않았고요. 그런데 데이터 통합 환경이 갖춰지고 접근성이 높아지면서, 회의에서 이견이 생기면 “데이터를 보자”는 흐름이 자연스럽게 나타나기 시작했어요. 특히 의미 있는 변화는 비개발 직군에서도 데이터에 대한 질문이 많아졌다는 점이에요. 데이터가 특정 팀의 전유물이 아니라, 조직 전체의 공통 언어로 자리 잡아가고 있다고 느껴요.

“데이터·AI, 특정 직무 얘기가 아니에요 👀”

Q. 말씀대로 마케팅, 영업, 기획 같은 직무에서도 데이터와 AI 이해가 중요해지고 있는데요. 왜 이런 변화가 나타나고 있을까요?

전수범 리드: 가장 큰 이유는 데이터 활용 환경이 달라졌기 때문이에요. 과거에는 SQL이나 프로그래밍이 필요했지만, 이제는 자연어로 데이터를 조회하고 AI가 분석을 도와주는 환경이 빠르게 갖춰지고 있어요.
또 비즈니스 환경이 빠르게 변하면서, 실시간으로 데이터를 기반으로 판단하는 능력이 점점 중요해지고 있는데요. 고객 반응이나 판매 흐름을 빠르게 파악하고 대응하는 것이 경쟁력을 좌우하는 경우가 많아졌어요. 결국 이제는 기술 자체보다 “어떤 질문을 던질 것인가”가 더 중요해지고 있습니다. 그래서 데이터·AI는 특정 직무의 전문 역량이 아니라, 모든 실무자에게 필요한 기본 소양에 가까워지고 있다고 생각합니다.

Q. 4월 5일까지 신청 예정인 ‘Snowflake AI & Data Hackathon 2026’의 경우 비전문가 트랙도 함께 운영되는데요.

전수범 리드: 저는 특히 개발자가 아닌 실무자분들께도 좋은 기회라고 생각해요. 예를 들어 마케팅, SCM, 운영, 재무처럼 각자의 업무를 가장 잘 이해하고 있는 분들은 이미 문제를 알고 있잖아요. 그동안 “이건 자동화되면 좋겠다”, “이건 데이터로 해결할 수 있을 것 같다”고 생각했던 아이디어가 있었다면, 이번 해커톤이 직접 구현해볼 수 있는 기회가 될 수 있어요. 결국 중요한 건 기술을 얼마나 아느냐보다, 어떤 문제를 해결하고 싶은가라고 생각합니다.

Q. 이번 ‘Snowflake AI & Data Hackathon 2026’을 추천하는 가장 큰 이유는?

전수범 리드: 해커톤의 가장 큰 의미는 ‘직접 만들어보는 경험’이라고 생각해요. 데이터와 AI를 이해하는 것과, 실제 문제에 적용해보는 것 사이에는 큰 차이가 있잖아요. 해커톤은 그 간극을 좁히는 좋은 기회예요.
특히 이번처럼 비전문가 트랙이 함께 운영되면, 개발자가 아니더라도 자신의 업무 문제를 데이터와 AI로 직접 풀어볼 수 있어요. 실무자 입장에서 “이건 자동화할 수 있지 않을까?”라고 생각했던 아이디어를 실제로 구현해볼 수 있는 기회가 되는 거죠. 결국 중요한 건 “기술을 얼마나 아느냐”보다, “어떤 문제를 해결하고 싶은가”라고 생각해요.

Q. 마지막으로, 데이터와 AI가 아직 낯선 분들에게 전하고 싶은 말이 있다면요.

전수범 리드: 시작하지 않으면 아무것도 얻을 수 없지만, 일단 시작하면 생각보다 빠르게 이해할 수 있어요. 많은 분들이 데이터와 AI를 어렵게 느끼지만, 실제로 경험해보면 내 업무와 연결할 수 있는 영역이라는 걸 체감하게 될 거예요. 데이터와 AI는 전문가만 쓰는 것이 아니라, 문제를 가진 사람이 쓰는 도구라는 점이 제일 중요한 깨달음 같아요. 이번 해커톤 경험을 통해 기술을 배우는 것을 넘어서, 문제를 바라보는 방식 자체가 달라질 수 있다고 생각해요.

전수범 리드의 이야기를 듣고 나니, AI를 잘 쓰는 조직의 출발점은 의외로 명확해 보였어요. 먼저 데이터를 같은 기준으로 정리하고, 현업의 문제를 제대로 정의하는 것. 그리고 그다음은, ‘직접 해보는 경험’일 텐데요.

바로 이번 Snowflake AI & Data Hackathon 2026은 데이터를 활용해 문제를 풀어보는 경험을 직접 해볼 수 있는 자리예요. 참가 신청은 4월 5일까지, 결선은 4월 29일에 열릴 예정이에요. “나도 한번 해보고 싶어!”라는 생각이 들었다면, 아래 버튼을 눌러 확인해봐요 👇.

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