AI 프로젝트가 망하는 이유는 알고리즘이 약해서라기보단 데이터가 별로인 경우가 많아요. 데이터만 잘 정리돼 있고(깨끗하고), 라벨링도 되어 있고, 목적에 딱 맞게 관련성이 높으면, 괜히 더 복잡한 모델로 갈아타는 것보다 결과가 훨씬 좋아지더라고요. 결국 좋은 데이터가 성공하는 AI 시스템의 기본 바탕인 것 같아요.