범람하는 데이터 및 AI 홍수를 헤쳐나가기 위한 필수 역량, 데이터 리터러시

AI 시대의 데이터 패러독스 - 데이터 홍수 속에서 가치를 끌어 올리는 13가지 원칙, 2026년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서
니틴 세스 지음, 옥경석 옮김 / 에이콘출판 / 2026년 2월

※ 해당 서평은 출판사로부터 서적을 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

'AI 활용'이라는 압박 속에서 찾은 실마리 'AI 시대의 데이터 패러독스'라는 타이틀을 마주했을 때, 현재 근무하고 있는 회사에서 겪고 있는 일들이 스치듯 지나갔다. 경영진은 "올해 AI를 활용하지 못하면 도태될 것"이라는 경고성 메시지를 던지고, 팀장님 또한 업무를 줄 때마다 "AI를 활용해서 내용을 파악하고 정리해 보라"고 요청한다. 하지만 결과물은 만족스러울 때보다 기대에 못 미칠 때가 더 많았다. 원인을 분석해 보면 대부분 '알맞은 데이터'를 찾지 못했기 때문이었다. 활용할 수 있는 데이터 자체는 지천에 널려 있다. 회사 내부망, 과거 이메일, 이전 품의 기록, 구글 검색, 심지어 생성형 AI에게 물어봐도 꽤 괜찮은 데이터가 나온다.

하지만 산재한 결과물들을 하나의 완성된 '데이터 제품'으로 만드는 데에는 명확한 한계를 느끼고 있었다. 그러다 보니 결과물을 내면서도 확신이 서지 않았고, 급기야 "AI를 활용해 보라"는 말 자체가 스트레스로 다가오기도 했다. 이런 상황에서 이 책은 내가 데이터를 어떻게 다루어야 할지 이정표를 제시해 줄 것 같다는 기대를 품게 했다. 데이터 폭증의 시대, 역설을 해결하는 힘 저자인 니틴 세스는 AI 분야의 세계적 기업인 인세도(Incedo)의 창립자이자 CEO이며, 맥킨지와 피델리티 등에서 데이터 혁신을 이끈 전문가다. 그는 600페이지에 달하는 방대한 분량을 통해 '데이터'의 근본적인 정의부터, 데이터 폭증으로 인해 인류가 맞닥뜨린 '역설'이 무엇인지 심도 있게 다룬다.

위에 첨부한 프레임워크 외에도 각종 다양한 도표와 워크플로우를 제시하지만, 책의 핵심은 결국 '데이터 리터러시(Data Literacy)'로 귀결된다. 데이터를 맥락에 맞게 해석하고 이해하는 능력인 리터러시는 AI 시대를 살아가는 이들에게 선택이 아닌 필수 역량이라는 것이다. 저자는 기업과 개인이 마주한 다양한 패러독스를 AI를 통해 어떻게 해결하고, 균형 잡힌 답을 얻을 수 있는지에 대한 통찰을 제시한다. '히포(HIPPO)'의 의사결정과 조직문화의 민낯 가장 인상 깊었던 대목은 '히포(HIPPO, Highest-Paid Person's Opinion, 조직 내 최고 연봉자의 의견)'에 대한 언급이었다. 지금의 기업 생태계는 리더의 직관이나 목소리 큰 사람의 의견에 휘둘리기 쉽고, 이는 곧 불가역적인 손실로 이어지곤 한다. 이를 방지하기 위해서는 모든 구성원이 높은 수준의 데이터 리터러시로 무장해야 한다. 실무자가 데이터를 올바르게 해석해 제공하고, 의사결정자가 그 데이터를 바탕으로 최종 판단을 내리는 '선순환 구조'가 반드시 필요하다. 반면, 내가 다니는 회사는 AI 혁신과 수치적인 성과를 강조하지만, 정작 '데이터 리터러시'를 향상시키려는 조직문화는 아직 부족한 편이라는 생각이 든다. 오만한 생각일 수도 있겠지마는. 이런 환경에서 나 스스로가 먼저 데이터 문해력을 갖추는 것이야말로 '나혼렙', 즉 '나 혼자만 레벨업'하는 것이 아닐까 싶다. '나 혼자만 레벨업'을 위한 세 가지 원칙 조직 전체의 문화를 당장 바꿀 수 없다면, 저자의 조언대로 개인의 영역에서부터 '데이터적 사고'를 체화하기로 했다. 책에서 얻은 영감을 바탕으로 세운 나의 실행 원칙은 다음과 같다. 첫째, '데이터 민주화'를 적극 활용해 이전에는 접근하기 어려웠던 정보들을 탐색하고 혁신적인 가치를 창출하는 것. - 실천 사례: 현재 A직무에서 B직무로 완전히 다른 곳으로 넘어왔으나, 업무 적인 지식이 필요할 때마다 AI를 통해 탐구하고 또 사실여부를 검증하여 활용 중 둘째, AI를 도구가 아닌 파트너로 삼아 업무 뿐 아니라 내 삶을 향상시키는 도구로 사용 - 실천 사례: 인사평가를 망치고 나서 길을 잃었던 중, AI와 함께 커리어 컨설팅을 받아 내 상황에 맞는 목표를 세울 수 있었음 셋째, 삶과 업무에서 얻은 경험적 원칙들을 데이터화하고, 거꾸로 데이터가 말해주는 원칙들을 내 삶에 이식하는 실험을 반복할 것이다. - 실천 사례: 아직 없지만 반드시 만들어볼 것. AI 시대, 방황하는 이들을 위한 가이드북 두꺼운 분량임에도 불구하고 저자의 논리가 명쾌하여 지루함 없이 읽을 수 있었다. AI 시대를 맞아 데이터를 어떻게 다루고 활용해야 할지 고민하는 직장인, 팀을 이끄는 리더, 그리고 기업의 방향을 결정하는 경영자들에게 이 책을 권한다. 단순히 읽는 것에 그치지 않고, 한 페이지라도 일상에 실천해 보는 시간을 갖는다면 '데이터 패러독스'의 늪에서 벗어날 수 있을 것이다.

데이터 과잉은 우리를 더 똑똑하게 만드는가, 아니면 단지 ‘똑똑해 보인다‘는 착각만 일으키는가? 어쩌면 이 데이터 과잉이야말로 개인 수준에서 더욱 분명하게 나타나는 또 하나의 ‘지혜 역설‘일지도 모른다. - P403