기업 AI가 실패하는 이유: 모델 선택이 아니라 분산된 데이터

엔터프라이즈 AI는 모델이 약해서가 아니라 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있어 운영 환경에서 자주 실패한다.

ID 불일치, 스키마 차이, 오래된 데이터, 접근 규칙 때문에 코파일럿이 비즈니스를 온전히 보지 못한다.

핵심 위험은 잘못된 답변뿐 아니라 불완전하거나 권한 없는 데이터 접근으로 인한 보안 사고다.

해결책은 하나의 워크플로우부터 시작해 필요한 데이터 연결과 정비를 먼저 한 뒤 에이전트를 확장하는 것이다.