칼럼 및 연구자료

법무법인 비트의 이주형 글로벌식품산업지원실장은 식품음료신문 기고를 통해, 식품산업에서 인공지능(AI)이 진정한 혁신으로 작동하기 위해서는 모델 개발보다 데이터 인프라와 질서의 확립이 선행되어야 한다고 강조하였습니다.

아래는 해당 칼럼의 요약 일부이며, 전문이 궁금하신 분들은 하단 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

식품기업의 AI 도입은 경영진이 기대하는 성과와 현장의 데이터 현실이 괴리된 상황에서 어려움을 겪고 있습니다. 레시피 변경 이력, 원료 사양, 관능평가 결과, 설비 로그 등 핵심 데이터가 부서별로 분산·비표준화되어 있어 AI가 학습할 수 있는 일관된 데이터 체계가 마련되지 못한 상태입니다.

AI가 실질적으로 작동하기 위해서는 PLM, LIMS, QMS, PIM 등 시스템이 유기적으로 연결되어야 합니다. 그러나 배치 ID·설비 ID·원료 이력 등의 데이터가 연계되지 않으면 정합성이 확보되지 않아 성능이 제한됩니다. 따라서 AI 프로젝트는 기술 개발이 아니라 데이터 표준화와 추적성 확보를 위한 인프라 구축으로 접근해야 합니다. 한국 전통식품의 원료 변동성과 발효 공정의 복잡성, OEM 중심의 생산 구조를 고려하면 해외 솔루션의 단순 도입은 한계가 있으며, 관능평가·원료 성적서(COA)·공정 로그 등 비정형 데이터를 구조화하고 배치 단위의 연결성을 확보하는 것이 출발점으로 제시됩니다.

AI 도입이 지연되는 주요 원인 중 하나는 ‘경영진과 현장의 언어 차이’입니다. 경영진은 KPI를 ‘원가 절감률’ 중심으로 설정하지만, 현장은 데이터 부족과 불일치를 지적하는 경우가 많습니다. 이에 따라 ‘데이터 정합률’이나 ‘배치 추적성 확보율’ 등 데이터 기반 지표를 성과평가에 반영하고, 장기적인 인프라 구축을 위한 경영진의 의지를 확보하는 것이 필요합니다.

결국 식품산업의 AI 혁신은 모델의 정밀성보다 데이터 체계의 완성도에 달려 있습니다. 데이터가 표준화되고 시스템이 연계된 기업은 단순한 알고리즘으로도 실질적인 성과를 낼 수 있지만, 데이터 기반이 미비한 기업은 아무리 정교한 모델을 도입하더라도 효과를 거두기 어렵습니다.

법무법인 비트는 식품산업의 AI·데이터 활용 과정에서 발생하는 법적·계약적 쟁점을 다각도로 분석하고, 데이터 신탁·공유계약·AI 규제 대응 등 복합적 이슈를 아우르는 통합 자문을 제공함으로써 기업이 법적 안정성과 혁신 역량을 함께 확보할 수 있도록 돕고 있습니다. 특히 이주형 글로벌식품산업지원실장은 국내외 식품 데이터 표준화 및 AI 거버넌스 정책 연구를 주도하며, 산업 현장의 기술 혁신이 제도적 기반 위에서 지속될 수 있도록 지원해오고 있습니다. 

칼럼 전문이 궁금하신 분들은 해당 링크를 참고해 주시기 바라며, 식품산업의 AI 데이터 인프라 도입 관련 법률 자문이 필요하시다면 언제든지 법무법인 비트 식품규제컨설팅팀에 문의하여 주시기 바랍니다.

• 식품업계 AI ‘모델’보다 ‘질서’가 먼저다①-이주형의 글로벌 푸드트렌드(15) - 식품음료신문

감사합니다.
법무법인 비트 드림