새 정부는 ‘글로벌 AI 3대 강국(G3)’ 도약을 목표로 대통령직속 국가인공지능전략위원회를 출범하고, 지난 15일 출범 100일을 맞아 ‘대한민국 인공지능 행동계획(안)’을 발표했다. 3대 정책 축·12대 전략 분야로 구성된 이 계획은 컴퓨팅·보안·데이터 기반의 ‘AI 고속도로 구축’이 핵심이다. 특히, 데이터는 AI 융복합의 출발점이자 경쟁력의 원천으로 인식되고 있다.

‘데이터는 새로운 석유다(Clive Humby, 2006)’라는 말처럼 그 중요성에는 누구나 공감할 것이다. 그러나 정제를 거치지 않은 석유는 차의 연료로 사용할 수 없듯이, 단순히 많은 양의 데이터를 보유한 것은 AI 시대의 경쟁력이 될 수 없다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 글로벌기업이 AI를 선도하는 이유도 결국 데이터 전략에서 출발한다. 이제 ‘데이터를 어떻게 준비할 것인가’를 고민해야 할 시점이다.

AI를 성공적으로 도입하기 위한 데이터 전략의 첫 번째는 데이터 기반 문화로의 인식 전환이다. 데이터를 단순한 참고자료가 아닌 핵심 자산으로 인식하고, 구성원들은 동일한 목표와 기준으로 데이터 기반의 의사결정을 일상화하는 조직문화를 갖춰나가야 한다.

다음은 농업의 AI 전환을 위한 양질의 대규모 데이터를 확보가 필요하다. 모델의 성능과 신뢰성은 어떤 데이터를 학습했는지에 따라 결정된다. 구글이나 아마존 같은 글로벌 기업은 사용자의 검색 키워드, 클릭 결과, 쇼핑 정보 등 모든 행동을 데이터로 축적·분석해 서비스 개선과 데이터 축적이 선순환되는 구조를 만들었다.

또한, 데이터의 수집과 저장부터 분석·활용, 공유·개방으로 이어지는 관리 체계다. 현장에서는 개인 또는 부서로 흩어진 데이터를 통합한 후에 표준화하고, 기관·출처·유형 등 메타데이터를 부여하고 구현할 데이터 플랫폼 구축이 필수다.

농촌진흥청은 데이터를 농업 분야 AI 융합의 핵심 자산으로 보고 ‘데이터 종합관리 추진계획’(2025.3)과 ‘농업과학기술 인공지능 융합전략’(2025.12)을 수립하고 중장기 로드맵을 추진하고 있다. 농업연구개발과 기술보급 전 과정 데이터를 2024년부터 표준화하여 수집하고 있으며, 2023년 구축한 ‘농업기술 데이터 플랫폼’을 이듬해 내부 오픈, 올해는 각도 농업기술원 및 시군 농업기술센터에 보급했으며, 연말부터 대국민 시범 서비스 중이다.

정부 행동계획에는 국가 연구데이터 정책이 포함되어 있다. 과학기술정보통신부는 국가연구개발사업으로 생산하는 연구데이터의 수집·관리·활용을 촉진하기 위해 관련 법 제정을 추진하고 있다. 농촌진흥청이 보유한 연구데이터는 단순한 연구 산출물을 넘어 농업 과학기술 분야 발전을 가속하는 핵심 동력인 만큼, 그 품질과 활용 수준은 곧 국가 경쟁력을 좌우할 만큼 영향력이 크다.

농촌진흥청의 데이터 전략이 농업과 AI 혁신의 밑거름이 되도록 농업 관련 기관과 대학, 농업인, 기업까지 함께 활용하는 노력이 중요하다. 아울러, 현장-연구-행정이 같은 기준으로 움직이며 품질·표준·개방을 일관되게 추진함으로써 민관 협력 생태계를 넓혀가야 한다. 그리고 그 성과가 데이터로 환류되어야 함은 물론이다. 이를 통해 데이터 기반 AI 혁신을 실현해야 할 것이다.

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