하지만 국방분야에 인공지능 기술을 적용할 때 ‘방대한 양질의 데이터 확보’는 현재 가장 어려운 과제로 꼽힌다.
인공지능 기술이 좋은 성능을 발휘하기 위해서는 고품질·다량의 학습 데이터가 필수적으로 구축되어야 한다. 인공지능 기반의 지휘 결심지원체계를 구축할 때 한미연합훈련 간에 생산된 수많은 문서자료는 일정한 전처리를 거쳐 체계구축을 위한 학습 데이터로 활용될 수 있다. 하지만 국방분야에 인공지능 기술을 적용할 때 ‘방대한 양질의 데이터 확보’는 현재 가장 어려운 과제로 꼽힌다. 군은 다양한 작전활동을 수행하면서 매일 방대한 양의 데이터를 수집하고 있지만, 애초에 머신러닝에 적합한 형식의 데이터가 아니기 때문에 이를 구조화하는 작업(데이터 라벨링, 데이터 프렙 등)이 필요하다. 또한 군은 작전보안이 엄중히 요구되는 집단이기에, 일반 기업보다 폐쇄적으로 데이터를 관리한다. 그렇기에 민간에서 개발된 인공지능 알고리즘 기술이 있어도 군의 데이터가 충분치 않아 군에 필요한 서비스를 개발하지 못하는 경우가 있다. [그림 2]는 2022년 12월 아마존웹서비스(AWS)의 데이터 담당 부사장인 시바수브라마니안이 기조연설에서 언급한 기업 데이터 전략 구축의 3요소를 인용하여 군 AI 데이터 확보 전략의 핵심 4요소로 재구성한 것이다.