--- title: "데이터포스, AI 엑스포 코리아에서 산업별 학습 데이터 솔루션 공개" published: 2026-04-30T08:34:01.952Z canonical: https://jeff.news/article/1971 --- # 데이터포스, AI 엑스포 코리아에서 산업별 학습 데이터 솔루션 공개 트랜스퍼펙트 계열사 데이터포스가 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 AI 엑스포 코리아 2026에 참가해 엔터프라이즈 AI 학습 데이터 솔루션을 선보임. 생성형 AI 학습, 데이터 수집, 어노테이션, 데이터 평가, 챗봇 현지화, 편향 완화까지 AI 라이프사이클 전반을 지원하는 서비스가 핵심임. - 데이터포스(DataForce)가 AI 엑스포 코리아 2026에서 엔터프라이즈 AI 학습 데이터 솔루션을 공개함 - 행사는 5월 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스 전관에서 열림 - 데이터포스는 트랜스퍼펙트(TransPerfect) 계열사이고, 전시장 부스 N15에서 방문객을 맞을 예정임 - 이번에 내세우는 건 “AI 모델 개발에 필요한 데이터 작업을 처음부터 끝까지 맡긴다”는 패키지에 가까움 - 생성형 AI 학습, 데이터 수집, 어노테이션, 데이터 적합성 평가, 등급 매기기를 지원함 - 챗봇 현지화, 콘텐츠 조정, 전사 작업, 사용자 연구, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO), 편향 완화 연구까지 포함한다고 밝힘 - 핵심 메시지는 모델보다 데이터 품질이 더 큰 병목이 되는 기업용 AI 시장을 겨냥했다는 점임 - 기업 입장에서는 데모가 잘 되는 모델보다, 자기 산업 데이터에 맞게 안정적으로 돌아가는 시스템이 필요함 - 그래서 “전문가 검증 데이터셋”과 “산업별 사례”를 전면에 놓고 있음 > [!NOTE] > 생성형 AI 도입에서 데이터 수집과 어노테이션은 화려하지 않지만, 실제 품질을 좌우하는 구간임. 특히 산업별 AI는 범용 웹 데이터만으로는 한계가 빨리 옴. - 전시 현장에서는 몇 가지 실제 사례도 소개할 예정임 - 전문가가 직접 검증한 STEM 데이터셋으로 전문 AI 개발을 가속화한 사례 - 고품질 동영상 어노테이션으로 로보틱스 분야 혁신을 지원한 사례 - IBM을 위해 엔터프라이즈급 데이터 수집을 수행해 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 지원한 사례 - 이 뉴스가 개발자에게 의미 있는 지점은 “AI 도입”이 점점 모델 호출 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 바뀌고 있다는 것임 - 데이터 수집, 라벨링, 품질 평가, 현지화, 편향 완화까지 묶이면 사실상 AI 데이터 파이프라인 운영에 가까움 - 사내 AI를 만들거나 도입하려는 팀이라면, 모델 선정만큼 데이터 준비 체계를 봐야 함 --- ## 기술 맥락 - 기업용 AI에서 데이터포스가 강조하는 선택은 꽤 현실적이에요. 모델 자체보다 데이터 수집, 어노테이션, 품질 평가를 한 흐름으로 묶어야 실제 업무에 들어갈 수 있거든요. - 특히 STEM 데이터셋처럼 전문성이 필요한 영역에서는 일반 라벨러만으로 품질을 맞추기 어려워요. 전문가 검증을 붙이는 이유는 모델이 그럴듯한 답을 내는 것과 실제로 맞는 답을 내는 것이 다르기 때문이에요. - 로보틱스 동영상 어노테이션 사례도 같은 맥락이에요. 로봇은 텍스트 챗봇과 달리 영상 속 객체, 움직임, 상황 판단이 모델 성능에 직접 연결되기 때문에 라벨 품질이 더 민감해요. - IBM 대상 대규모 언어 모델 데이터 수집 사례를 공개한다는 점은, 데이터 작업이 단순 외주가 아니라 엔터프라이즈 AI 개발 인프라의 일부가 됐다는 의미로 볼 수 있어요. ## 핵심 포인트 - 데이터포스가 AI 엑스포 코리아 2026 부스 N15에서 AI 학습 데이터 솔루션을 시연함 - 생성형 AI 학습, 데이터 수집, 어노테이션, 데이터 적합성 평가, 챗봇 현지화, 편향 완화 연구 등을 원스톱으로 제공한다고 밝힘 - 전문가 검증 STEM 데이터, 로보틱스 동영상 어노테이션, IBM 대상 엔터프라이즈 데이터 수집 사례를 소개할 예정임 ## 인사이트 AI 모델 경쟁이 모델 구조만의 싸움처럼 보이지만, 실제 기업 도입에서는 데이터 품질과 검증 프로세스가 훨씬 지루하고 중요한 병목임. 특히 산업별 맞춤형 AI를 만들려면 범용 데이터보다 도메인 전문가가 검수한 데이터셋의 가치가 커질 수밖에 없음.