[오석재의 프롭테크'썰'] AI 시대, 부동산의 승부는 ’AI’가 아니라 ’데이터’에서 갈린다

AI 요약

글은 한때 모델 크기 경쟁이었으나 Hoffmann 외(2022)의 ‘친칠라(Chinchilla)’ 연구 등으로 성능 병목이 파라미터가 아니라 데이터였으며, 파운데이션 모델(Bommasani 외·2021)이 상품화되면서 차별화 축이 도메인 데이터로 옮겨갔다고 설명합니다. 검색증강생성(RAG)과 정제된 근거 데이터가 필요하고 분포 이동 문제로 범용 모델은 도메인 적응 없이는 오류를 내기 쉬우며, 저화질 신탁 문서를 전처리·레이아웃 분할·앙상블·검수 루프(human-in-the-loop) 같은 다단계 파이프라인으로 전환하면 활용 가능한 데이터로 만들어 업무 효율을 수십 배로 올릴 수 있다고 제시합니다. 결국 중요한 것은 모델 자체가 아니라 데이터를 연결하고 사람과 AI의 역할을 설계하는 시스템이며, Barney(1991)의 VRIN 관점에서 오랜 기간 축적·검증된 산업 고유 데이터가 지속가능한 경쟁우위가 된다고 결론냅니다.