엔코아가 9월 18일 전자신문 주최로 열린 ‘CAIO Summit 2026’에 참가해 세션 발표와 전시를 통해 AI Ready Data 전략을 선보였습니다.

이번 행사는 ‘AI Native Enterprise: Agent, Physical AI, 그리고 기업 혁신의 재정의’를 주제로 CxO와 AI 전문가가 참석하는 국내 대표 CAIO 콘퍼런스입니다.




엔코아는 신사업추진본부 Unified META 그룹의 김성식 그룹장이
‘복잡한 Legacy Data를 넘어, AI의 지속 활용과 확장을 가능하게 하는 AI Ready Data Strategy’를 주제로 발표에했습니다.

“첫 번째 AI 과제가 작동했더라도 데이터의 의미와 연결, 판단 기준을 매번 다시 만든다면 개별 성과는 있어도 기업의 기반은 쌓이지 않는다”
발표의 핵심을 ‘더 많은 AI 도입’이 아니라 ‘첫 과제에서 검증한 의미와 기준을 다음 과제의 출발점으로 남기는 것’으로 제시하였습니다.






김 그룹장은 AI를 책임지는 경영진이 ‘세 개의 서로 다른 시계’를 함께 관리해야 한다고 강조했습니다.
1~3개월 주기로 교체하는 ‘AI 기술의 시계’, 3개월 안에 성과를 증명하는 ‘경영의 시계’, 5~10년을 바라보고 데이터·아키텍처를 축적하는 ‘기업 기반의 시계’가 그것으로, 모델은 유연하게 교체하되 기업의 판단 기준은 장기 자산으로 남겨야 한다는 것입니다.
실제로 그는 AI-Ready Data가 뒷받침되지 않는 프로젝트의 상당수가 중단될 것이라는 가트너 전망(60%), 지난 12개월간 AI로 매출 증가·비용 절감을 모두 경험하지 못한 CEO 비율(PwC 56%), AI 가치를 규모 있게 창출하는 선도 기업 비율(BCG 5%) 등 준비·성과·확산의 간극을 함께 제시하였습니다.

이어 김 그룹장은 AI 성과를 좌우하는 세 축, 기술·인프라, 프로세스·조직, AI-Ready Data 가운데 시장이 아직 공략하지 못한 Context Layer에 주목하였습니다.
Context Layer는 데이터의 위치·구조·신뢰를 다루는 Metadata Graph, 개념·관계·기준을 정의하는 Semantic Model, 실제 업무 사실·상태·근거를 연결하는 Instance Graph를 하나의 판단 근거로 묶은 층입니다.  여기서 검증·승인된 공통 의미(Semantic Backbone)를 다음 과제에서 재사용하고, Agent가 교체되더라도 기업의 판단 기반은 자산으로 유지한다는 것이 핵심입니다.





엔코아는 이러한 과정을 지속 운영하는 기반으로 ‘AI Ready Data Platform’을 전시 부스에서 소개하였습니다. 이 플랫폼은 기준 변경을 감지·검증·승인하고, 근거 있는 판단과 허용된 업무 실행만 수행하도록 ‘의미는 공유하고, 변경은 승인하며, 실행은 통제’하는 구조를 제공합니다.  또한 데이터의 전면 이관 없이 유지·조회·선택적 캐시로 사용 조건에 맞게 데이터를 연결하며, 의료·제조·금융·유통 등 산업이 달라도 검증·재사용의 원칙은 동일하게 적용됩니다.

엔코아 김성식 그룹장

“AI 시대의 진정한 승자는 데이터를 많이 가진 기업이 아니라, AI가 실제로 일할 수 있는 데이터 환경을 빠르게 구축한 기업이다.
첫 AI의 작동을 넘어, 검증된 맥락을 다음 AI 과제에 재사용하고 업무가 바뀌어도 믿고 쓸 수 있는 기반을 만드는 것이 AI Ready Data 전략이다."