newsletterTODAY'S PICKS AI 시대 데이터 자산화: 망한 항공사 데이터가 136억 원? 기업 데이터의 가치 재평가 BESPICK by 현주 이 2026년 10월 19일 2026년 10월 19일 3.9K 지난 8월, Google은 파산한 저가 항공사 Spirit Airlines의 기업 데이터를 매각하는 경매에서 최고가인 1,000만 달러(약 136억 원)를 제시했습니다. 거래 대상은 일상적인 업무 과정에서 쌓인 기록들이었는데요. 이메일이나 업무 메시지 같은 커뮤니케이션 기록부터 마케팅, 항공기 운영 등 비즈니스 데이터까지 다양한 유형의 자료들이 포함되었습니다. 경매가 끝난 뒤, AI 데이터 기업인 Micro1은 Google보다 더 높은 1,250만 달러를 제안하기도 했죠.평범한 업무 기록은 어떻게 수백억 원의 가치를 갖게 되었을까요? AI 기업들은 이 데이터로 무엇을 하려는 걸까요? 오늘 베스픽에서는 AI 시대에 데이터 시장이 어떻게 달라지고 있는지 살펴보고, 기업의 데이터를 새로운 자산으로 만드는 방법까지 알아보겠습니다. AI가 원하는 데이터가 달라졌다! AI의 역할이 답변 작성이나 콘텐츠 생성을 넘어 실제 업무 수행까지 확장되고 있습니다. 이에 따라 AI 학습에 필요한 데이터도 달라지고 있는데요. 이제는 완성된 문서나 코드뿐 아니라, 사람이 업무 상황에서 어떻게 판단하고 협업하며 문제를 해결하는지 보여주는 데이터가 중요해지고 있습니다. 예를 들어 고객 문의에 대한 답변을 학습하는 데서 나아가, 유관 부서와 소통해 문제를 해결하고 답변을 남기는 전반적인 업무 흐름을 익히는 것입니다.이메일이나 회의록, 프로젝트 문서와 같은 기업의 내부 자료에는 이러한 과정이 고스란히 담겨 있습니다. 누가 문제를 발견했고, 동료들과 의견을 주고받으며 어떤 판단을 내렸는지까지 확인할 수 있는 것이죠. Spirit Airlines의 업무 기록 데이터가 높은 금액을 제안받은 것도 이러한 이유인데요. 실제로 Google은 이 데이터가 자사 제품과 AI 모델을 개선하는 데 도움이 될 것이라고 밝혔습니다.작년에 폐업한 영상 자막 기업 cielo24 역시 회사를 정리하면서 13년간 축적한 업무 데이터를 한 언어 기술 기업에 판매했습니다. 업무 메신저와 프로젝트 관리 도구·이메일·공유 드라이브 등에 쌓인 기록으로 매도액은 수십만 달러에 달했는데요. 당시 cielo24의 CEO는 회사 데이터를 판매할 수 있을 것이라고는 생각하지 못했다고 말했습니다.기업 데이터의 거래를 전문적으로 중개하는 곳들도 등장했습니다. 기업의 내부 데이터를 AI 학습용으로 판매할 수 있는지 평가한 뒤, 이를 필요로 하는 AI 기업과 연결하는데요. 데이터셋을 10만~200만 달러에 구매하거나, 이메일과 회의 영상 등을 익명화해 AI 연구소에 제공하는 식입니다. 데이터 중개 기업 Protege가 올해 처리한 데이터 거래 규모는 최소 1억 달러로, 전년보다 3배 이상 늘었다고 하죠. AI가 새롭게 발견한 콘텐츠의 가치? AI 기업들이 찾는 데이터는 내부 업무 기록에만 국한되지 않습니다. 기업이 오랫동안 축적해 온 글과 이미지, 영상 등도 AI 학습을 위한 데이터로 주목받고 있는데요. 기존 사업을 위해 만들어온 콘텐츠가 AI라는 새로운 수요를 만나 또 다른 수익원이 되고 있는 것입니다.글로벌 출판사 Wiley는 그동안 축적한 학술 콘텐츠를 AI 기업에 제공하고 있습니다. AI가 검증된 전문 지식을 학습하도록 지원하는데요. Anthropic, AWS, Perplexity 등 유명 AI 기업과 파트너십을 맺고 있으며 지금까지 AI 콘텐츠 라이선싱으로 거둔 누적 매출은 약 1억 달러에 달합니다. 최근에는 자사뿐 아니라 다른 출판사의 콘텐츠까지 공급하며 사업을 확대 중이라고 하죠.멀티 모달 AI의 발전으로 학습 데이터의 종류도 다양해졌습니다. Shutterstock은 AI 모델의 학습과 성능 평가를 위해 이미지 및 영상 콘텐츠를 판매하는데요. 지난해에는 맞춤형 AI 학습 데이터 제작 서비스를 선보이기도 했습니다. GoPro는 영상 콘텐츠를 AI 학습 데이터로 제공합니다. 이용자들이 촬영한 영상의 사용 권한을 판매하고, 여기서 발생한 수익의 50%를 이용자에게 돌려주는데요. 작년 말 기준 AI 학습용으로 제공된 영상은 30만 시간 분량을 넘어섰습니다.게임 영상 플랫폼 Medal은 유저들이 업로드한 게임 콘텐츠를 AI 학습 데이터로 활용합니다. 영상 속 플레이어의 행동 정보를 통해 AI는 주변 환경을 이해하고 다음 행동을 배울 수 있는데요. 이 방식이 주목을 받으며 여러 기업으로부터 라이선스 구입과 인수 제안을 받았다고 하죠. OpenAI는 5억 달러를 제시했다고 보도되기도 했습니다. 현재 Medal은 외부에 콘텐츠를 제공하는 대신 직접 AI 연구 기업을 설립했다고 하네요. 새로운 자산, 데이터… 담보 대출까지 가능? 이처럼 AI 시대에는 데이터가 경제적 가치를 창출하는 기업의 중요 자산으로 변화하고 있습니다. 한 연구에 따르면 전 세계 데이터 자산의 가치는 약 2.9조 파운드(약 5,200조 원)로 추정되는데요. 특히 이 중 68%가 AI에 사용되는 과정에서 발생한다는 분석입니다.한편, 데이터는 공장이나 설비 등 전통적인 유형의 자산과는 다른 특징을 지니고 있습니다. 여러 사람이 동시에 사용할 수 있으며 반복해서 사용해도 소모되지 않고요. 다른 자산과 결합해 업무 프로세스를 개선하거나 비용을 줄이는 등 생산성을 높일 수도 있는데요. 데이터를 꼭 외부에 판매하지 않더라도 다양한 기업 활동에 사용해 성과를 만드는 것이 가능합니다.제도권에서도 이러한 움직임을 찾아볼 수 있습니다. 2025년 개정된 국민계정체계(SNA, System of National Accounts)에는 데이터가 생산에 사용되는 자산으로 포함되었는데요. SNA는 UN이 채택한 국제 통계 기준으로, GDP를 비롯한 국가 경제를 측정하는 데 사용되죠. 즉, 데이터가 경제적 가치를 만들어내는 자산이라는 관점이 제도적으로도 반영되기 시작한 것입니다.더 나아가 중국은 일찍이 데이터를 토지, 노동, 자본, 기술과 함께 생산 요소로 지정했는데요. 2024년부터는 일정 조건을 충족한 기업 데이터는 사용 목적에 따라 무형자산이나 재고로 회계 처리할 수 있는 규정을 마련해 시행 중입니다. 또한 데이터의 가치를 평가하고 거래할 수 있는 시장도 확대하고 있는데요. 이를 통해 금융권에서 데이터를 기반으로 대출을 실행하는 사례도 있다고 하네요. 우리 기업 데이터도 자산으로 만드는 방법! 그렇다면 우리 기업의 데이터도 자산이 될 수 있을까요? 모든 기업 데이터가 자산으로서 가치를 지니는 것은 아닙니다. 실제로 사용할 수 있는지, 앞으로 경제적 가치를 만들어낼 수 있는지 등을 살펴봐야 하는데요. 이를 판단하기 위한 조건은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.품질과 맥락: 데이터가 정확하고 일관되게 관리되고 있는지, 어떤 상황에서 만들어진 데이터인지 이해할 수 있어야 합니다.권리와 규제: 기업이 해당 데이터를 사용할 권리를 가지고 있는지, 개인정보 보호 등 관련 규제를 준수하며 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.보안과 노후화: 데이터가 안전하게 관리되고 있는지, 시간이 지나 정확도나 유용성이 떨어지지는 않았는지 살펴봐야 합니다.데이터의 가격을 산정할 때에는 수익, 원가, 시장의 세 가지 관점에서 바라보아야 합니다. 데이터가 앞으로 만들어낼 수익이나 비용 절감 효과, 같은 데이터를 다시 구축하는 데 필요한 비용 등을 계산하는 방식인데요. 혹은 유사한 데이터가 시장에서 얼마에 거래되었는지를 참고할 수도 있습니다.다음으로는 데이터를 사용 가능한 형태로 정비하는 작업이 필요합니다. 앞서 평가한 기준에 따라 부족한 부분은 보완하고, 목적에 따라 필요한 데이터를 선별하는 것인데요. 예를 들어 데이터를 이해하기 위한 배경 설명을 추가하거나 개인정보가 포함되어 있다면 이를 안전하게 처리할 수 있습니다. 이와 같이 데이터를 실제 AI와 비즈니스에 사용할 수 있도록 만드는 것이 데이터 자산화의 핵심입니다. 지금까지 AI 시대에 달라지고 있는 데이터의 가치와 데이터를 자산으로 만드는 방법까지 살펴보았는데요. 이제 데이터를 단순히 저장하고 관리해야 할 대상이 아닌 새로운 수익과 비즈니스 기회를 만들어내는 기업의 자산으로 바라보아야 합니다.어쩌면 여러분의 회사에도 아직 가치를 발견하지 못한 데이터가 쌓여 있을지 모르는데요. 오늘 베스픽을 계기로 일상적인 업무 기록부터 오랫동안 축적해 온 콘텐츠까지, 어떤 데이터가 있는지 다시 한번 살펴보시기 바랍니다. 그럼 이것으로 뉴스레터를 마치겠습니다. 다음 주에 만나요! ※본 콘텐츠는 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽(BESPICK)’을 통해 매주 화요일 발행되는 콘텐츠입니다. 베스픽을 구독하시면 가장 먼저 IT 업계 최신 이슈 및 인사이트를 전달받으실 수 있습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. 파산한 항공사의 일상 업무 기록이 어떻게 136억 원이라는 높은 가격에 거래되었나요?AI의 역할이 단순 답변 작성을 넘어 실제 업무 수행으로 확대되면서 학습 데이터의 요구사항이 달라졌습니다. 기업의 이메일, 업무 메신저, 회의록 등 내부 자료에는 직원이 문제를 정의하고 협업하여 최종 판단을 내리는 ‘업무 맥락과 프로세스’가 고스란히 담겨 있어 AI 모델 개선에 핵심적인 가치를 지닙니다.Q2. 내부 업무 기록 외에 어떤 형태의 기업 데이터가 AI 학습용으로 판매되나요?기업이 오랫동안 축적해 온 전문 학술 콘텐츠(출판사), 고화질 이미지 및 액션 영상(GoPro), 게이머의 플레이 행동 정보(Medal) 등 다양한 유형의 콘텐츠가 라이선싱 계약을 통해 AI 기업에 제공되며 새로운 수익원으로 부상하고 있습니다.Q3. 데이터가 기업의 회계 및 제도권 자산으로 인정받고 있다는 것은 무슨 의미인가요?UN의 국제 통계 기준인 국민계정체계(SNA)에 데이터가 생산 자산으로 공식 등록되었으며, 중국 등 일부 국가에서는 일정 요건을 충족한 기업 데이터를 무형자산이나 재고로 회계 처리하고 이를 담보로 금융 대출까지 실행하는 제도가 도입되고 있습니다.Q4. 우리 회사의 데이터도 자산으로 평가받으려면 어떤 조건이 필요한가요?모든 데이터가 자산이 되는 것은 아니며, ① 데이터의 정교함과 생성 맥락을 갖춘 ‘품질과 맥락’, ② 사용 권한 및 개인정보 보호 규제를 준수하는 ‘권리와 규제’, ③ 지속적인 관리 상태를 의미하는 ‘보안과 노후화’ 요건을 충족해야 합니다.Q5. 기업 데이터의 가치(가격)는 어떤 방식으로 산정할 수 있나요?데이터 자산화 가격 산정은 크게 세 가지 관점에서 이루어집니다.수익 관점: 해당 데이터가 향후 창출할 수익이나 비용 절감 효과 추산원가 관점: 동일한 수준의 데이터를 처음부터 다시 구축하는 데 드는 비용 계산시장 관점: 유사한 데이터셋이 실제 시장에서 거래된 가격 참고 더 읽어볼 만한 컨텐츠 AI 에이전트 도입 후 관리는? 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