GPT o1-preview와 AI시대에 데이터 분석가의 경쟁력에 대해 논하다

추론 능력이 더 뛰어나다는 새로운 챗GPT 모델인 GPT o1-preview와 토론을 해보았습니다. 같은 내용을 GPT-4o와 논하는 것보다 좀 더 구체적으로  깊이 있는 논의가 가능하다는 인상을 받습니다.

아래는 그 결과로 정리된 AI의 한계와 사람 데이터 분석가의 경쟁력에 대한 예입니다.


1. 문화적 뉘앙스와 사회적 트렌드 이해의 한계

AI는 데이터에서 패턴을 학습하지만, 사회적으로 급변하는 문화적 뉘앙스나 트렌드를 즉각적으로 파악하기 어렵습니다. 예를 들어, 신조어나 밈(Meme)과 같은 최신 문화 현상을 분석할 때 인간은 그 의미와 맥락을 빠르게 이해하여 데이터를 해석할 수 있지만, AI는 이러한 비정형적인 데이터를 처리하는 데 한계가 있습니다.

2. 예기치 않은 사건에 대한 대응 능력

갑작스러운 자연 재해나 글로벌 팬데믹과 같은 예기치 않은 사건이 발생하면 과거 데이터에 기반한 AI 모델은 정확한 예측을 하지 못합니다. 이러한 상황에서 인간 데이터 분석가는 상황을 종합적으로 판단하고 모델을 재조정하여 현실에 맞는 분석을 수행할 수 있습니다.

3. 데이터 윤리와 법적 고려사항의 복잡성

데이터 분석에는 프라이버시 법규 준수와 같은 복잡한 윤리적, 법적 고려사항이 따릅니다. 예를 들어, 유럽의 GDPR이나 한국의 개인정보 보호법에 따라 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 처리해야 하는지는 인간 전문가의 세심한 판단이 필요합니다. AI는 이러한 규제의 복잡성을 이해하고 적용하는 데 한계가 있습니다.

4. 감정 분석에서의 한계

고객 리뷰나 피드백에서 감정을 분석할 때, AI는 문맥에 따른 반어법, 유머, 또는 반어법을 정확히 파악하지 못할 수 있습니다. 인간 분석가는 이러한 미묘한 표현을 이해하여 더욱 정확한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

5. 복합적인 비즈니스 전략 수립

데이터 분석 결과를 토대로 비즈니스 전략을 수립할 때는 시장 동향, 경쟁사 동향, 내부 역량 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 인간 분석가는 이러한 복합적인 요소를 통합하여 전략적인 의사결정을 지원할 수 있지만, AI는 개별 요소의 분석에 그칠 수 있습니다.

6. 창의적인 가설 설정과 실험 디자인

새로운 시장 기회를 발견하기 위해서는 창의적인 가설 설정과 이를 검증하기 위한 실험 디자인이 필요합니다. 예를 들어, 새로운 제품 기능이 사용자 참여도에 미치는 영향을 알아보기 위해 어떤 지표를 사용하고 어떻게 측정할지 결정하는 것은 인간의 창의성과 전문 지식이 요구됩니다.

7. 데이터 해석에서의 편견 인지와 수정

AI 모델은 데이터에 내재된 편견을 학습할 수 있으며, 이를 스스로 인지하고 수정하기 어렵습니다. 인간 분석가는 결과에 나타난 편향성을 발견하고 이를 교정하여 더욱 공정하고 정확한 분석을 제공할 수 있습니다.

8. 이해관계자와의 복잡한 소통

프로젝트 진행 시 다양한 이해관계자의 요구사항을 조율하고, 기술적인 내용을 비전문가에게 이해시키는 것은 인간만이 할 수 있는 중요한 역할입니다. 예를 들어, 경영진에게 분석 결과를 설명하고 전략적 제안을 설득력 있게 전달하는 것은 AI가 대체할 수 없습니다.