[AI 데이터 분석 #5]
데이터 분석, 어렵고 복잡하다는 생각은 이제 그만!
생성형 AI는 빠르고 직관적이지만, 복잡한 분석 및 신뢰성이 중요한 작업에는 기존 도구가 더 적합
생성형 AI는 데이터를 빠르게 정리하지만, 해석과 판단은 여전히 인간의 역할이다.

스마트폰이 우리 생활을 바꾼 것처럼, 생성형 AI(Generative AI)는 데이터 분석의 새로운 지평을 열고 있다. 복잡한 프로그래밍 없이도 데이터를 분석할 수 있게 되면서, 전문가뿐만 아니라 일반인도 데이터 분석의 혜택을 누릴 수 있게 되었다. 하지만 이 새로운 도구를 제대로 활용하기 위해서는 그 특징과 한계를 정확히 이해할 필요가 있다.

생성형 AI 기반 데이터 분석 도구들

현재 가장 널리 사용되는 생성형 AI 도구들은 다음과 같다.

챗GPT(OpenAI)는 자연어로 데이터 전처리부터 시각화까지 한 번에 처리할 수 있다. 텍스트 분석에 강점(예: 고객 리뷰 감정 분석)이 있으며, 무료 버전에서도 기본적인 분석이 가능하다.

제미나이 어드밴스드(Google)는 실시간 예측 모델링 기능(예: 제품 수요 예측)이 가능하며, 대시보드 자동 생성으로 비즈니스 보고서 작성에 편리하다.

클로드(Anthropic)는 대규모 데이터 요약(예: 1만 건 설문조사 핵심 패턴 추출)과 복잡한 통계 용어 없이 직관적인 결과를 제공해 준다.

퍼플렉시티(Perplexity)는 다차원 데이터 시각화(예: 지역별 매출 추이)를 할 수 있으며, 초보자용 가이드 질문 템플릿을 제공한다.

딥시크(Deepseek)는 대용량 데이터셋에서 이상치 탐지, 패턴 발견 및 특정 통계적 관계 탐구를 할 수 있으며, 머신러닝 기반 데이터 분석과 실시간 검증 기능을 제공한다.

생성형 AI와 기존 통계 분석 소프트웨어 비교

전통적인 통계 프로그램(SPSS, SAS, R, Python 등)은 마치 전문 요리사의 주방 도구와 같다. 강력한 도구이지만 사용법을 배우는 데 많은 시간이 필요하다. 반면 생성형 AI는 편리한 가정용 조리기구와 같다. 누구나 쉽게 사용할 수 있지만, 다음과 같은 한계가 있습니다.

첫째, 결과가 항상 정확하지 않을 수 있다. 생성형 AI는 학습된 데이터에 기반하여 결과를 생성하기 때문에, 학습 데이터가 편향적이거나 불완전할 경우 오류가 발생할 가능성이 있다. 

둘째, 복잡한 분석에는 한계가 있다. 다차원 데이터 분석, 고급 머신러닝 모델링 등 복잡한 작업을 효율적으로 처리하기 어렵다. 예를 들어, 시계열 분석에서 다중 계층의 변수를 다루거나 복합적인 상호작용 효과를 분석하는 작업에서는 제한적이다.

셋째, 같은 질문을 해도 때때로 다른 답이 나올 수 있다. 동일한 데이터로 반복적으로 분석을 요청하더라도, 다른 세션에서는 결과가 달라질 수 있다. 이는 모델이 내부적으로 결과를 생성하는 방식의 변동성에 기인하며, 사용자가 결과를 신뢰하기 어렵게 만든다.

따라서 생성형 AI를 실제로 활용할 때는 다음과 같은 주의사항을 고려해야 한다.

첫째, 결과 검증은 필수다. AI가 제시한 분석 결과는 반드시 상식선에서 검토해야 한다. 예를 들어, 매출 분석에서 비현실적으로 높은 수치가 나온다면 의심해봐야 한다. 사용자는 생성형 AI가 제공하는 결과를 맹목적으로 신뢰하기보다는, 이를 기반으로 한 추가적인 검증과 해석 작업을 반드시 병행해야 한다.

둘째, 단계적으로 접근해야 한다. 복잡한 분석은 작은 단위로 나누어 진행하는 것이 좋다. 예를 들어, 전체 매출 분석을 하기 전에 월별, 제품별로 나누어 분석해 본다.

셋째, 전문가의 검토를 받는다. 중요한 의사결정에 활용할 때는 전문가의 검토를 받는 것이 안전하다.

생성형 AI 활용 시 주의해야 할 점

생성형 AI 기반 데이터 분석 도구로 가장 많은 사람들이 사용하는 챗GPT의 고급 데이터 분석(ADA) 기능은 편리하지만, 주의해야 할 점이 있다. 

첫째, 결과의 검증이 필요하다. 챗GPT는 간혹 잘못된 결과를 제시할 수 있다. 예를 들어, 상관분석에서 상관계수가 텍스트와 시각화 차트에서 상이하게 표시되는 문제가 발생할 수 있다.

따라서 분석 결과는 반드시 별도의 검증 단계를 거쳐야 한다. 사용자는 도구가 제시한 결과에 대해 기존의 통계적 지식과 교차 검토를 통해 신뢰성을 확보해야 한다.

둘째, 동일한 데이터셋으로 평균 분석을 수행했음에도 불구하고 서로 다른 세션에서 상반된 결과가 도출된 사례가 있다. 이는 AI가 분석 맥락을 일관되게 유지하지 못한 데서 기인한다. 이러한 문제가 발생했을 때 사용자는 동일한 데이터를 여러 번 분석해보거나, 타 도구를 병행 사용하여 일관된 결과를 확인해야 한다.

셋째, 챗GPT는 다변량 회귀분석, 시계열 분석과 같은 고급 통계 및 머신러닝 모델링에는 한계가 있다. 복잡한 데이터 분석을 수행할 때에는 R이나 Python과 같은 전문 도구를 병행 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 도구들은 생성형 AI가 보완할 수 없는 세부적인 데이터 조작 및 통계적 검정 기능을 제공한다.

넷째, 챗GPT를 포함한 생성형 AI는 기업의 정책이 수시로 바뀔 수 있다. 급변하는 AI시장의 특성일 수도 있고 실시간으로 업데이트를 할 수 있는 클라우드 서비스의 특성일 수도 있다. 기업 정책의 변화에 따른 사용자의 대응이 요구되기 때문에 특별히 주의를 기울여야 한다.

최근 챗GPT의 데이터 분석 전용 챗봇인 Data Analyst에서 가상환경에 파이썬 라이브러리 설치 및 데이터 분석이 되지 않았었다. 다행히 이 기능은 일반 채팅(ChatGPT 4o)에서 수행할 수 있었다. 그런데 10여 일만에 정상적으로 사용할 수 있었다. 잘 제공되고 있던 서비스가 어느 날 갑자기 제공되지 않을 수도 있다는 점을 알고 사용해야 한다. 

생성형 AI와 인간 분석가의 협업 전략

생성형 AI는 "도구" 이며, 인간 분석가와 협업할 때 가장 효과적으로 활용될 수 있다. 협업으로 최적의 결과를 도출하기 위해서는 다음과 같은 원칙이 필요하다.

첫째, AI는 대규모 데이터셋에서 빠르고 효율적인 전처리 및 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행할 수 있다. 이를 통해 인간 분석가는 보다 고차원적인 작업에 집중할 수 있다. 특히 데이터 정제 및 이상치 탐지 작업에서 AI는 시간과 자원을 크게 절약할 수 있는 도구로 활용된다.

둘째, AI가 생성한 결과는 반드시 인간 분석가에 의해 검토되고 해석되어야 한다. AI는 분석의 맥락을 완전히 이해하지 못할 수 있기 때문에, 최종 결론 도출은 인간의 몫으로 남겨야 한다. 인간 분석가는 AI가 놓친 분석적 맥락이나 잠재적 오류를 파악하여 결과의 신뢰성을 높일 수 있다.

셋째, 생성형 AI는 반복적이고 단순한 작업을 자동화하는 데 적합하지만, 창의성과 도메인 지식을 요구하는 복잡한 문제 해결에서는 인간 분석가의 전문성이 필수적이다. AI는 기본적인 분석 작업과 패턴 탐지에서 도움을 줄 수 있지만, 분석의 방향성과 전략 수립은 여전히 인간 분석가가 주도해야 한다.

마지막으로 생성형 AI는 데이터 분석에 필요한 파이썬 코드를 전문가 이상으로 잘 짠다. 이렇게 작성된 코드를 복사하여 구글 코랩(Google Colab)에서 손쉽게 실행할 수 있다. 일반인이 파이썬 언어를 잘 모르더라도 생성형 AI와 구글 코랩을 이용하면 전문가 수준으로 데이터 분석을 수행할 수 있다.

인간 분석가가 필요한 코드를 생성형 AI에 요청하고, 작성해준 코드를 구글 코랩으로 가져가서 실행하면 회귀 분석, 시계열 분석, 예측 모델링, 머신러닝 등 고급 데이터 분석을 전문가 수준으로 수행할 수 있다. 

결과적으로 생성형 AI는 데이터 분석의 새로운 가능성을 제시하며, 분석의 접근성과 효율성을 혁신적으로 개선하는 데 기여하고 있다.

특히 데이터 전처리, 초기 탐색, 간단한 통계 분석에서 유용성을 발휘하며, 시간과 자원을 절약할 수 있다. 그러나 AI 도구의 한계를 인식하고 이를 보완할 수 있는 인간 분석가의 역할이 여전히 중요하다. 

생성형 AI는 단독으로 활용하기보다는 전문 분석 도구와 결합하고, 인간의 심층적 해석과 통찰을 더할 때 가장 효과적이다. AI의 발전은 인간의 능력을 대체하기보다는 이를 확장하는 데 목적이 있으며, 올바르게 활용될 때 데이터 분석 분야에서의 혁신을 이끌 수 있을 것이다.

*본 기사는 사례뉴스 필진기자 밸류바인 구자룡 대표가 쓴 칼럼입니다. 구자룡 대표는 데이터 기반 마케팅과 브랜딩으로 고객의 가치를 극대화하는 컨설팅, 강의, 저술 활동을 하고 있습니다. 『AI 데이터 분석』 『데이터 마인드 기르는 습관』 『챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시』 『직장 없는 시대의 브랜딩』 『지금 당장 마케팅 공부하라』 『마케팅 리서치』 등을 저술했습니다. 본 칼럼은 『AI 데이터 분석』과 『챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시』 을 기반으로 작성되었습니다.