Synthetic Data, 기대를 넘어 실질적 가치로: 안전한 도입 가이드

2025년 에디션에서는 Synthetic Data에 대한 최신 관점을 반영해 내용을 업데이트했습니다. 이번 보고서에서는 Synthetic Data의 개념을 쉽게 풀어 설명하고, 이를 책임감 있고 안전하게, 그리고 실제 비즈니스 가치로 이어지도록 활용하기 위해 언제, 어디서, 어떻게, 그리고 누구와 함께 사용해야 하는지에 대한 실질적인 가이드를 제공합니다. Generative AI로 Synthetic Data를 만들 때 꼭 기억해야 할 점이 있습니다.
이 기술은 마법이 아니라 수학입니다. 물론 제대로 활용되면 마법처럼 보일 수도 있습니다. 하지만 그건 인간의 전문성과 AI가 제대로 결합될 때만 가능합니다. 즉, 숙련된 연구자가 고유한 분석 프레임워크를 적용하고, 목적에 맞는 AI 모델을 선택하고, 실제 사람들로부터 얻은 최신의 의미 있는 소비자 데이터를 투입하며, 도메인 전문가가 프롬프트 엔지니어링을 수행하고, 정교하게 튜닝된 데이터 사이언스 알고리즘을 활용하고, 검증된 노름 데이터베이스와 데이터 자산을 기반으로 작업할 때 가능한 일입니다.

간단히 말해, Synthetic Data의 품질과 신뢰성은 이를 생성·갱신하는 데 사용되는 실제 인간 데이터, 그리고 이를 다루는 전문가의 역량에 달려 있습니다.

또한 이번 보고서는 Generative AI 열풍 속에서 등장한, 검증도 없고 전문성·평판·통제 체계도 부족한 ‘가짜 전문가’(snake oil salesmen)를 피할 수 있도록 돕습니다. 이들은 브랜드와 비즈니스에 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다.

이 보고서(POV)는 현재 Synthetic Data 환경을 이해하고, 앞으로 어떤 변화가 예상되는지 파악하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.
Synthetic Data의 가능성과 리스크를 균형 있게 바라보고, 실제 도입을 고려하기 전에 스스로와 파트너에게 던져야 할 질문들을 정리하는 데 도움이 되길 바랍니다.