지난 시리즈에서는 Mixpanel MCP가 무엇인지,
그리고 분석 자동화를 어떻게 가능하게 만드는지 함께 살펴봤어요.
그런데 실제로 클라이언트들과 일하다 보면 정말 자주 나오는 질문이 하나 있습니다.

“MCP 연결했는데 답이 좀 이상해요. 이거 맞나요?”

그런데 이런 상황의 대부분은 MCP 자체의 문제가 아니에요.

진짜 원인은 따로 있습니다.

바로 AI가 이해할 수 있는 형태로 이벤트 텍소노미와 데이터 거버넌스가 정리되어 있지 않아서에요.

AI는 결국 들어온 데이터를 기반으로 분석합니다.
그래서 데이터 구조가 불명확하거나 이벤트 정의가 제각각이면, AI는 틀린 데이터를 그럴듯하게 해석하게 돼요.

문제는 여기서 끝나지 않아요.
사람이 직접 분석할 때보다 더 빠른 속도로 잘못된 인사이트와 의사결정이 퍼질 수도 있죠.
특히 데이터 거버넌스가 잡혀 있지 않은 상태에서 AI 분석을 시작하면,
“분석 속도”는 빨라졌는데 “판단 정확도”는 오히려 떨어지는 상황이 생길 수 있어요.