실행 가능한 객관적인 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)가 국경을 넘나드는 부적절한 생성형 AI 사용이 2027년까지 AI 관련 데이터 유출 사고의 40% 이상이 될 것이라고 전망했다.
사용자들이 생성형 AI 기술을 도입하는 속도가 데이터 거버넌스 및 보안 조치의 발전 속도를 앞지를 정도로 빨라졌고, AI 기술을 지원하기 위한 중앙 집중식 컴퓨팅 성능으로 인해 데이터 현지화에 대한 우려가 커지고 있다.
요그 프리츠(Joerg Fritsch) 가트너 VP 애널리스트는 “의도치 않은 국경 간 데이터 전송은 주로 감독 미흡으로 인해 발생한다. 명확한 설명이나 발표 없이 생성형 AI가 기존 제품에 통합될 때 더욱 빈번하게 일어난다”며, “조직에서는 직원들이 생성형 AI 도구를 사용해 만들어내는 콘텐츠에 변화가 일어나고 있다. 이러한 도구는 승인된 업무용 애플리케이션에서는 유용하게 활용될 수 있지만, 민감한 프롬프트가 알 수 없는 위치의 AI 도구나 API로 전송될 경우 보안에 위험을 미칠 수 있다”고 설명했다.
가트너는 글로벌 AI 표준화 격차가 운영 비효율성을 초래한다고 강조했다. AI 및 데이터 거버넌스에 대한 일관된 글로벌 모범 사례와 표준이 없다면, 시장이 세분화되고 기업이 전략을 지역별로 따로 수립할 수밖에 없게 돼, 기업의 글로벌 AI 운영 확장과 AI 제품 및 서비스 활용 능력이 저해될 수 있다.
프리츠 VP 애널리스트는 “AI 정책이 지역에 따라 다르게 전개돼 데이터 흐름 관리 및 품질 유지가 복잡해지면 운영 비효율성이 발생할 수 있다”며, “기업들은 민감한 데이터를 보호하고 규정 준수를 보장하기 위해 고급 AI 거버넌스와 보안에 투자해야 하며, 이는 AI 보안, 거버넌스, 규정 준수 서비스 시장의 성장과 AI의 투명성과 제어를 강화하는 기술 솔루션의 발전을 촉진할 것”이라고 전했다.
가트너는 2027년까지 AI 거버넌스가 전 세계 모든 주권 AI 법률과 규정에서 필수 요건이 될 것으로 예측했으며, 기업들은 이에 선제적으로 대응해야 한다고 조언했다.
프리츠 VP 애널리스트는 “필수 거버넌스 모델과 제어를 통합하지 못하고, 데이터 거버넌스 프레임워크를 신속하게 확장할 리소스가 부족한 기업은 경쟁에서 불리해질 수 있다”고 강조했다.
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