성공적인 AI 도입을 위해 반드시 확인해야 하는 핵심 요소

인공지능(AI)은 더 이상 미래의 기술이 아닙니다.

이미 많은 기업들이 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 사업의 일환으로 중요하게 여기고 있으며 대다수의 기업들에게 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수 사항이 되었습니다. AI 도입을 고민하고 계신 기업의 담당자분들께 이 글이 도움이 되길 바랍니다.

1. 가장 먼저 확인해야 할 요소: 문제 정의 및 AI 모델 기획

자칫 간과할 수 있는 단계이지만, 플랫폼 도입 시 핵심 고려 사항 중에 가장 중요한 요소입니다. 몇몇 기업들은 막연하게 AI가 모두 해결해주지 않을까? 라는 기대감을 가지고 AI 개발에 접근합니다. 하지만, 애초에 해당 문제가 AI로 푸는 것 보다 더 간단하고 효율적으로 풀린다면 (여기서 좋은 이라는 의미는 다양하게 해석될 수 있겠습니다. 비용을 절감하기 위한 목적인지, 정확도를 높이기 위한 목적인지 등 기업의 문제 해결 목표가 무엇인지도 잘 고민해야 합니다.), 굳이 많은 인적, 물적 비용이 들어가는 AI를 개발하지 않아도 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 플랫폼을 도입하기 가장 먼저 확인해야 할 요소가 바로 ‘문제 정의’, ‘즉 AI 기술로 나의 문제를 풀 수 있을까?’ 에 대한 부분이며, 놓치면 안되는 가장 중요한 부분입니다.

문제가 정의되고 AI 모델 기획이 완료되면, 이제 AI 개발을 위한 다음 단계인 ‘AI 플랫폼 선택’으로 넘어갈 수 있습니다. 그러나 적합한 플랫폼을 잘 선택하는 것 역시 쉽지 않은 과제입니다. AI를 직접 개발하기 위한 목적으로 AI 플랫폼을 검토 중이라면 아래 사항을 반드시 확인하여, 본인 기업에 맞는 최고의 플랫폼을 선택해 보세요.

2. 성능과 확장성: 미래를 대비한 선택

AI 플랫폼의 성능과 확장성, 유연성은 AI 개발 및 도입의 장기적인 성공에 필요한 핵심 요소입니다. 특히, 모델 성능의 취약점을 파악하여 개선할 수 있는 데이터 파이프라인 피드백 루프가 잘 갖추어져 있어야, 초기 도입으로 그치는 것이 아닌, 지속적으로 발전하는 AI를 개발, 도입할 수 있습니다.

• 처리 능력: 대규모 데이터셋과 복잡한 모델을 얼마나 효율적으로 처리할 수 있는지 확인하세요. 현재의 요구사항뿐만 아니라 향후 증가할 수 있는 데이터 양과 복잡성도 고려해야 합니다.
• 확장성: 비즈니스 성장에 따라 시스템을 쉽게 확장할 수 있어야 합니다. 클라우드 기반 플랫폼의 경우 지속적인 업데이트를 통해 최신 기술 및 기능을 유지할 수 있습니다.
• 유연성: 기업이 속한 산업에 알맞는 AI 모델과 알고리즘을 지원하는지 확인하세요. 기술의 발전 속도가 빠른 만큼, 새로운 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있는 플랫폼이 유리합니다.

데이터 파이프라인 피드백 루프 유무: AI 모델은 한 번으로 만들어지지 않습니다.데이터 피드백 루프로 AI 성능을 지속적으로 개선해야 합니다.

3. 보안 및 규정 준수: 철저한 보안 체계 및 정책

AI는 대량의 데이터를 다루기 때문에 보안과 규정 준수는 매우 중요합니다.

• 데이터 보안: 강력한 암호화 기술과 접근 제어 시스템을 갖추고 있는지 확인하세요. 보안 리스크 사전 탐지, 정보보안 거버넌스, 프라이버시 정책 등을 통해 데이터가 안전하게 보호할 수 있는 지 검토가 필요합니다. 
• 규정 준수: SOC-2-Type-II, ISO27001 등 관련 규정을 준수하는지 확인하세요. 전세계적으로 통용되는 표준 인증 기준에 맞추어 개발되었는지도 중요합니다. 주기적으로 인증을 갱신하고, 추가적인 보안 인증을 확보할 수 있는 지도 체크해야 합니다.
• 감사 기능: 데이터 사용 및 접근에 대한 상세한 로깅과 모니터링 기능이 있어야 합니다. 이는 내부 통제와 외부 감사에 모두 중요합니다.

4. 사용 편의성 및 개발자 경험: 효율적인 AI 개발 환경

AI 개발 플랫폼의 사용 편의성은 개발 속도와 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 쉬운 UI: 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스로 구성되어 있는지 확인하세요.
• 개발자 도구 지원: 다양한 API, SDK, 그리고 사용자 매뉴얼, 개발자용 문서 등을 제공하고 있는 지 확인하세요
• 교육 및 지원: 기술 지원, 교육 자료, 신속하게 기술을 지원하고 고객을 대응하는 지 확인하세요.

5. 통합 및 호환성: 원활한 시스템 연동

AI 개발 플랫폼을 통해 산출한 모델을 독립적으로 활용하는 것 뿐만 아니라, 기존에 기업이 보유하고 있는 시스템과 쉽고 간편하게 연동할 수 있는 지 확인해 보세요.

• 기존 시스템과의 통합: 현재 사용 중인 IT 인프라와 원활하게 통합될 수 있는지 확인하세요. 데이터의 원활한 흐름과 전체 시스템의 효율성을 위해 중요합니다.
• 데이터 소스 연결: 다양한 데이터 소스와의 호환성을 확인하세요. 데이터베이스, 클라우드 스토리지, IoT 디바이스 등 다양한 소스로부터 데이터를 쉽게 가져올 수 있어야 합니다.
• API 및 표준: 산업 표준 API와 데이터 형식을 지원하는지 확인하세요. 

6. 기능 및 특화성: 목적에 맞는 도구 선택

모든 AI 플랫폼이 동일한 것은 아닙니다. 기업의 특정 요구사항에 가장 잘 맞는 플랫폼을 선택해야 합니다.

• 사전 훈련된 모델: 특정 산업이나 사용 사례에 적합한 사전 훈련된 모델을 제공하는지 확인하세요. 이는 개발 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.
• 자동화 기능: AutoML, Auto Curate, Auto Labeling, Auto Edit 등 모델 최적화 등 AI 개발 프로세스를 자동화하는 기능은 개발 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
• 특화 기능: 이미지 인식, 자연어 처리 등 특정 AI 기능에 대한 전문성을 갖춘 플랫폼을 선택하세요.

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결론: 신중한 선택이 성공의 열쇠

AI 플랫폼 선택은 단순히 기술적 특성만을 고려하는 것이 아닙니다. 비즈니스 목표, 현재 및 미래의 요구사항, 기술적 역량, 그리고 예산 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 위에서 언급한 요소들을 철저히 평가하고 여러분의 상황에 맞게 우선 순위를 정해보는 건 어떨까요?