AI가 틀리는 이유의 다른 절반 — 데이터가 세 곳에서 다르게 말한다
6편에서 "AI가 틀리는 이유의 절반은 회사 정보가 손에 없어서"라고 했습니다. 다른 절반은 정보가 있는데 서로 다르기 때문입니다. 가격표가 홈페이지·엑셀·카톡 공지에 세 버전, 고객 연락처가 CRM·명함 앱·수첩에 세 버전. AI는 그중 하나를 고릅니다. 사람도 마찬가지지만 사람은 "어, 이거 옛날 건데"라고 알아채고, AI는 못 알아챕니다.
OpenAI 논문의 발견 2가 여기 걸립니다. AI를 먼저 흡수한 회사는 자본화된 소프트웨어 자산·SG&A 누적(조직 역량)이 두꺼운 회사였습니다. 회계 항목이지만 실체는 "데이터가 시스템에 정리돼 있다"입니다. 정리 안 된 회사에 AI를 넣으면 정리 안 된 답이 나옵니다.
9편은 개인정보를 다뤘습니다. 이 편은 개인정보를 포함한 회사 데이터 전체의 정리 기준입니다.
데이터 4축
| 축 | 질문 | 없으면 | 최소 조치 |
|---|---|---|---|
| ① 분류 | 이 데이터는 무슨 등급인가 (1등급 민감 / 2등급 개인 / 3등급 내부 / 4등급 공개) | AI에 넣어도 되는지 매번 고민, 결국 다 넣음 | 데이터 종류 20개에 등급 붙이기 (9편 5단계와 같은 표) |
| ② 소유권 | 어느 것이 정본이고, 누가 갱신 책임자인가 | 세 버전 중 뭐가 맞는지 아무도 모름 | 데이터마다 "정본 위치 1곳 + 담당자 이름" |
| ③ 품질 | 정확한가, 최신인가, 중복은, 서로 충돌하나 | AI가 옛날 가격·중복 고객·모순 규정으로 답함 | 월 1회 AI가 충돌·중복·오래된 항목 표시 (A구역) |
| ④ 계보 | 이 숫자는 어디서 와서 어디로 가나 | 대시보드 숫자가 틀렸을 때 원인 추적 불가 | 시스템 간 흐름도 (4편 흐름도에 데이터 화살표) |
넷 중 ②소유권이 가장 먼저이고 가장 효과가 큽니다. "정본은 여기 하나, 담당자는 이 사람"만 정해도 충돌의 대부분이 사라집니다.
"정본 하나" 원칙 — 같은 숫자는 한 곳에만
규칙은 한 줄입니다. 같은 데이터는 한 곳에만 존재하고, 나머지는 그곳을 읽는다.
- 가격표 정본은 시스템의 가격 테이블 하나. 홈페이지·견적서·챗봇 답변은 전부 그 테이블을 읽습니다. 바꾸면 전부 바뀝니다.
- 고객 연락처 정본은 CRM 하나. 명함 앱·엑셀은 CRM으로 들어가는 입구일 뿐, 정본이 아닙니다.
- 규정·SOP 정본은 문서 저장소의 최신 버전 하나. 카톡에 붙여 넣은 사본은 정본이 아닙니다 (22편).
마음컴퍼니 사이트 자체가 이 원칙으로 돌아갑니다 — 정가 숫자는 생성기의 표 한 곳이 정본이고, 블로그 글·가격 페이지·기계용 정본 파일이 전부 그 표를 읽습니다. 가격이 바뀌면 한 곳을 고치고 재생성합니다. 고객 회사 시스템도 같은 구조로 만듭니다.
충돌 감지 — AI가 잘하는 일
데이터 품질(③)에서 AI가 실제로 유용한 자리가 하나 있습니다. "이 두 문서가 서로 다르게 말한다"를 찾는 것.
- 가격 규정 v3과 v4가 같은 항목에 다른 금액 → 표시
- CRM의 고객 A와 고객 A' (전화번호 같음, 이름 표기 다름) → 중복 후보 표시
- SOP에 "환불은 7일 이내"인데 FAQ에 "14일 이내" → 충돌 표시
AI는 표시만 합니다. 어느 쪽이 맞는지는 ②소유권의 담당자가 정합니다. 되돌릴 수 있고 내부용이고 처리에 가까우니 A구역(자동)입니다. 월 1회 돌리면 데이터가 조금씩 깨끗해집니다 — 6편의 RAG가 이 정리된 데이터 위에서 답할 때 출처 신뢰도가 올라갑니다.
부동산 중개 시나리오 — 매물 정보가 세 곳에
중개사무소의 매물 정보가 네이버 부동산·사무실 엑셀·중개사 수첩 세 곳에 있습니다. 고객 문의 AI를 넣으려 합니다.
- ① 분류 — 매물 주소·가격은 3등급(내부), 집주인 연락처는 2등급(개인), 집주인 사정(급매 이유)은 1등급(민감). AI 답변에는 3등급만.
- ② 소유권 — 정본은 사무실 시스템의 매물 테이블 하나. 네이버는 그 테이블에서 내보내는 출구, 수첩은 입력 전 메모. 담당자: 실장.
- ③ 품질 — 매주 AI가 "거래 완료됐는데 네이버에 남은 매물", "같은 주소 두 번 등록" 표시. 실장이 정리.
- ④ 계보 — 수첩 → 시스템 입력(실장) → 네이버 자동 반영 → 고객 문의 AI가 시스템만 읽음. 한 줄 흐름도.
이렇게 되면 고객이 "○○아파트 32평 얼마예요"라고 물을 때 AI는 시스템의 정본 가격으로 답하고, 거래 완료된 매물은 "현재 없음"으로 답합니다. 네이버에 남은 옛 정보를 읽는 일이 없습니다. 부동산 고객·매물 관리 시스템이 이 구조입니다.
출처 — 논문이 말한 것 / 마음컴퍼니의 확장
- 논문이 말한 것: ChatGPT Enterprise 초기 도입은 SG&A 누적·R&D 누적·자본화 소프트웨어(무형자산·조직 보완재)가 두꺼운 회사에 집중. 연구 자체도 비식별·집계 데이터만 사용. (Chatterji et al., OpenAI 2026-08-11, §4.2.4, 원문 PDF)
- 마음컴퍼니의 확장: 데이터 4축, 정본 하나 원칙, 충돌 감지 자동화, 부동산 시나리오. 논문에 없는 저희 설계 방식입니다.
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