하드웨어는 국가가 세운다, 데이터는 누가 준비하는가

800조 원 메가프로젝트 시대, 발표문이 비워 둔 다음 페이지를 먼저 읽다. 2026년, 정부는 반도체 클러스터와 5개 권역 초거대 AI 데이터센터, 그리고 피지컬 AI라는 삼각축으로 이뤄진 대규모 국가 메가프로젝트를 발표했다. 800조 원이 넘는 투자와 전담 조직까지 갖춘 이 선언 앞에서, ‘우리는 준비되어 있는가’라고 묻는 이 책은 더 이상 논평이 아니라 먼저 쓰인 사용설명서처럼 읽힌다. 메가프로젝트는 ‘무엇을 지을 것인가’에 답했다. 그러나 그 위에서 무엇을 학습시키고 무엇으로 가치를 만들 것인가 ― 발표가 비워 둔 더 어려운 질문에 답하는 것이 바로 이 책이다.

저자의 가장 날카로운 경고가 이 지점에 놓인다. 컴퓨팅은 필요조건이지 충분조건이 아니며, 데이터가 준비되지 않은 범용 GPU 농장은 빈 농장이라는 것이다. 거대한 팹과 전력은 ‘그릇’이고, 그 그릇을 채우는 것은 산업 데이터와 그것을 기계가 학습할 수 있게 정비한 AI Ready Data다. 진짜 자산은 실리콘이 아니라 그 위를 흐르는 데이터라는 것, 이것이 책을 관통하는 논지다.
이 책의 미덕은 저자의 다양한 경험에 있다. 울산 정유단지에서 파이프라인의 미세한 소리만으로 이상을 짚어내는 시니어의 ‘감각’, 회계라는 가장 보수적인 영역에서 환각을 발견한 스타트업과의 만남 ― 책의 핵심 논지는 이런 구체적 장면을 통해 들어난다. 시중의 AI 서적이 미국 프런티어 중심의 기술 해설이거나 거시 정책 담론으로 양분될 때, 이 책은 글로벌 기술 동향과 한국의 지반(망분리, 산업 시니어, SI 구조)을 동시에 붙드는 ‘실무자·전략가’에게 필요한 내용을 다룬다. NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU AI Act 같은 글로벌 표준을 한국 AI 기본법·N2SF와 한 매트릭스 위에 올려놓는 시도는, 표준을 직접 다뤄 본 컨설턴트만이 쓸 수 있는 대목이다.

4장의 조직 설계도는 매우 구체적이다. 대부분의 ‘AI 거버넌스’ 논의가 원칙의 나열에 그칠 때, 이 책은 7단계 프로세스와 CEO 직속 AI 위원회 구성, 9대 직군의 채용 우선순위, PoC·MVP·Pilot의 기간·예산 구분, 자동 폐기 트리거까지 곧바로 실행 가능한 수준으로 내려온다. JPMorgan·Klarna·Microsoft·Salesforce·바이트댄스라는 다섯 개의 글로벌 케이스는 모두 살아 있는 최신 사례이며, ‘단일 챗봇이 아니라 에이전트 오케스트레이션’이라는 시대적 전환을 정확히 보여준다.

한국이 처한 비대칭의 조건을 직시하고 글로벌 표준 위에서 우리만의 게임을 설계하려는 ‘전략 + 실무’의 드문 종합 ― 그 시도 자체가 이 책을 읽어야 할 이유다. 공공기관·공기업의 AX·정보화 담당 부서와 CAIO·CDO 조직, AI 도입을 앞둔 기업의 기획·IT 부서, AI 엔지니어와 엔터프라이즈 아키텍트에게 이 책은 직원 교육 교재이자 간부 리더십 과정, AI TF 공통 참고서로 적합하다. 메가프로젝트의 다음 페이지를 먼저 읽고자 하는 정책 입안자와 기업 CxO에게, 이 책은 가장 시의적절한 사용설명서다.


추천사

“데이터 거버넌스와 AI 모델 학습의 혁신적 가교를 선언하는 필독서다. 최근 수많은 기업이 거대언어모델과 생성형 AI 에이전트를 도입하지만, 대다수가 ‘쓸 만한 데이터가 없거나, 있어도 어떻게 써야 할지 몰라 우왕좌왕하는’ 냉혹한 현실에 부딪힌다. 이 책은 그 고질적 문제를 푸는 궁극의 열쇠인 AI 레디 데이터(ARD) 구축 방법론을 DCAT·PROV-O·Croissant 같은 글로벌 표준을 통해, 언제 어디에 어떻게 준비해야 하는지 구체적 가이드라인으로 명쾌하게 제시한다. 데이터가 준비되지 않은 AI는 사상누각에 불과하다.”
- 김우주 (연세대학교 AI혁신연구원 AI기술연구센터 센터장)

“정재헌 대표는 마치 AI 분야의 음유시인과도 같다. 우리나라에 AI가 도입·확산되는 와중에 누구보다 앞장섰고, 현장에서 땀을 흘렸으며, 더딘 반응 속도에 안타까워했다. 제로트러스트와 마이크로세그멘테이션, ARD, sLLM 등을 마치 살아 있는 생선을 요리하듯 정리한 『AI NOW』는 AI 시대 미래를 대비하는 리더들이 가장 귀 기울여야 할 나침반이 될 것이다. 그의 인사이트가 우리나라의 AI 시대를 밝히는 등대가 되기를 기대한다.”
- 조대연 (서울대학교 교수, 전 스마트시티 국가전략프로젝트 단장)

“AX의 성공은 AI 엔진의 성능만으로 결정되지 않는다. AI가 제대로 작동할 수 있는 AI Ready Data의 구축과, 이를 활용할 수 있는 AI 리터러시의 확산이 반드시 선행되어야 한다. 『AI NOW』는 AI 인프라와 데이터, 조직 거버넌스, AI 리터러시를 유기적으로 연결하며 우리 사회가 준비해야 할 실천 방향을 제시한다.”
- 조성범 (국가인공지능전략위원회, GIST 특임교수)

“이 책은 공공영역에서 처음으로 AI플랫폼과 데이터 온톨로지 사업을 준비하며 가장 많은 고민을 나눠 주셨던 정재헌 본부장님이 6개월을 공들여 풀어주신 답안 같다. 칸막이에 막힌 공공의 데이터를 어떻게 효율적으로 써야 하는지, AI와 데이터를 아우르는 거버넌스 구성과 실제 업무에서의 활용 방안까지 성실히 만들어진 답안이다. 공공영역에서 AI 도입을 생각하는 담당자라면 고민의 시간이 줄어들 것이다.”
- 최정환 (전 경기도 AI플랫폼팀장, 경기준비위원회 행정혁신분과 간사)

“AI 에이전트 시대에 조직이 직면할 인프라·데이터·거버넌스의 총체적 전환을 실무자의 시선으로 짚어낸 실행 전략서다. 특히 AI Ready Data 방법론과 3중 표준 결합, Vector DB 임계치 설계는 AX를 추진 중인 조직의 데이터 정제 과제에 즉시 적용 가능한 청사진을 제시한다. 4장의 7단계 프로세스와 17요소 거버넌스는 시행착오를 크게 줄여줄 실전 지침으로 다가온다. 함께 AX를 추진하는 동료들에게 꼭 권하고 싶은 책이다.”
- 조경호 (국민건강보험공단 인공지능실 AI서비스혁신부 팀장)

“금융 인프라 현장에서 AI 도입을 검토하며 가장 부족했던 것은 기술 정보가 아니라 판단의 기준이었다. 이 책은 그 기준을 준다. 무엇을 사고 무엇을 빌릴지, 어떤 데이터부터 준비할지, 어떤 순서로 갈지를. 가이드라인은 난무하는데 정작 현장의 운영 답은 없는 그 간극을 정확히 짚어 메워 나가는 점이 값지다. 저자의 판단 하나하나에는 수십 번의 프로젝트를 통과한 사람의 무게가 실려 있다. 도입을 고민하는 조직이라면, 시행착오 비용을 아끼는 가장 좋은 방법이 이 책이다.”
- 오현우 (코스콤 금융솔루션/AX 담당 과장)

“이 책을 집어 든 독자라면 이미 AI라는 거대한 바다에 발을 담근 채 다음 한 걸음을 고민하고 있을 것이다. 저자는 막연한 두려움에 망설이는 이들에게 실질적인 도입 현황을 짚어주며 명확한 방향타를 제시한다. 거대한 AI의 바다 앞에서 두려움에 머물 것인가, 용기를 내어 새로운 미래로 노를 저을 것인가. 그 첫 항해의 시작에 이 책이 든든한 길잡이가 되어줄 것이다.”
- 탁정민 (HD현대중공업 경영지원본부 자산운영부 책임)

“현장에서 보면 AX의 실패는 기술 부족보다 조직의 준비 부족에서 더 자주 비롯된다. AI는 도입되는 순간부터 책임과 운영의 문제를 동반한다. 누가 맡고, 어떤 기준으로 성과와 리스크를 판단하며, 어떻게 현업에 확산할지가 정리되지 않으면 AI는 값비싼 실험에서 벗어나지 못한다. 가장 위험한 조직은 AI를 모르는 조직이 아니라, 조금 해봤기에 이제 안다고 생각하는 조직이다. 결국 기술이 부족해서 멈추는 것이 아니라, 조직이 준비되지 않아 멈춘다.”
- 이두진 (EY컨설팅 시니어 컨설턴트)

“경력 30년 이상의 IT 전문가에게도 필요한 AI 안내서이자 AI 백과사전이다. 기술(ARD + AIDC)과 도입 프로세스, 조직과 거버넌스 등 AI의 전체 구성과 각 요소를 설명하는 청사진을 제시한다. 이 책을 끝까지 읽고 나면 AI에 대한 자신만의 시각을 가질 수 있고, 자신이 속한 조직에 적합한 상세계획을 하나하나 구체화하고 선택해 나가는 자신을 발견하게 될 것이다.”
- 이성태 (30년 경력의 테크니컬 아키텍트(TA))