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기업이 AI 도입 과정에서 꼭 알아야 할 5가지 팁
통계에 따르면 인공지능(AI) 프로젝트의 80% 이상이 성공적으로 운영 단계까지 이르지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 앞으로는 AI 도입 실패 비율이 감소할 것으로 예상되지만, 그동안 기업은 여전히 현실적인 장애물에 직면하게 될 것으로 보입니다. 고품질 데이터와 기술 전문성 부족, 조직 내 불일치 등은 AI 도입 과정에서 기업이 직면하는 중요한 과제의 대표적인 예시입니다. 그러나 긍정적인 측면으로는 점차적으로 더 많은 기업이 AI를 비즈니스에 효과적으로 적용하는 방법을 찾아내고, 대규모 솔루션을 성공적으로 도입하고 있다는 점입니다. AI를 도입하는 기업은 이러한 성공 사례에서 중요한 교훈을 얻을 수 있을 것입니다. 적절한 인프라와 도구를 활용하면 AI 도입 과정에서 나타나는 여러 어려움을 극복할 수 있는 가능성이 큽니다.
AI 도입 문제 해결을 위한 5단계
AI 도입 문제 해결을 위한 5단계
1. 비즈니스 문제를 정의 및 ROI 평가하기
AI 도입 예정인 기업들은 프로젝트 초기에 많은 어려움을 겪습니다. 이는 AI를 통해 해결하려는 비즈니스 문제를 선택하는 단계에서 무의식적으로 잘못된 선택을 할 때가 많기 때문입니다. 문제가 너무 넓게 정의되어 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라 궁극적으로는 비용 부담이 커지거나, 심지어는 AI가 필요하지 않을 수도 있습니다. 이러한 어려움을 피하기 위해서는 프로젝트를 시작하기 전에 신중한 실사가 필요합니다. 따라서 비즈니스 팀과 기술 팀이 함께 협력하여 문제와 솔루션을 정의하며, 해당 문제에 대해 어떤 데이터가 사용 가능하며 추가 데이터를 어떻게 확보할지에 대한 전략을 수립하는 발견 단계를 권장합니다. 또한 이 과정에서 잠재적인 ROI를 평가하는 것이 중요합니다. 비즈니스에 미치는 영향과 성공의 정도를 어느 정도 기대할 수 있는지를 다양한 관점에서 검토해야 합니다. 예를 들어, 비용 절감 또는 추가 수익과 같은 비즈니스적 이점을 고려할 수 있습니다. 이러한 프로세스 중에 나타난 관련 사항을 주의 깊게 검토해야 합니다.
2. 비즈니스와 테크놀로지 간의 격차 해소하기
최근 몇 년 동안의 큰 발전에도 불구하고, AI 배포와 관련하여 비즈니스와 테크놀로지 사이의 간극은 여전히 존재합니다. 따라서 조직 내 모든 이해관계자가 AI의 능력과 한계에 대한 공통된 이해를 가지는 것이 매우 중요합니다. AI는 불확실성과 실패 가능성을 동반하는 기술입니다. 이에 대한 인식이 부족할 경우 예상치 못한 실수가 발생할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 팀과 최고 경영진을 비롯한 모든 이해관계자는 AI 프로젝트의 목표와 그에 필요한 단계를 미리 이해하고 설정해야 합니다.
예를 들어, 비즈니스 팀은 AI 프로젝트의 반복적인 특성을 이해해야 합니다. 모델의 지속적인 개선을 위해 테스트 및 학습 데이터가 필요하며, 이에 따라 프로젝트 진행 중 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 전반적인 프로세스와 관련 리소스 요구사항에 대한 조정이 필수적입니다. AI를 처음 도입하는 경우 비즈니스 이해관계자들이 쉽게 이해할 수 있는 비즈니스 문제와 AI 솔루션을 선택하면 리소스를 승인받을 가능성이 크게 높아집니다.
3. IT 팀 구성 및 지원하기
IT 팀 내에서는 여전히 DevOps, IT, 데이터 사이언티스트 등 다양한 그룹 간에 불일치가 흔히 발생합니다. 이러한 팀은 자체적인 사일로에서 운영되며, 특히 IT는 AI의 내외부 동향에 대해 일반적으로 익숙하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 AI 프로젝트에서는 이러한 다양한 그룹이 모두 중요한 역할을 수행합니다. 이러한 사일로를 해소하기 위해서는 AI를 추구하기 전에 그룹 간의 협업이 필수적입니다. 일부 기업은 다양한 기술 그룹을 하나의 특별한 팀으로 통합하여 문제를 공동으로 해결하고 연계성을 형성하는 방식을 선택하고 있습니다. 물론 이러한 팀이 효과적으로 기능하려면 조직 전반에서의 적절한 지원이 필요합니다.
4. 데이터 투자 계획 세우기
데이터 기반 개발에 적극적으로 참여하세요. AI 도입 과정에서는 특히 데이터 품질에 투자하는 것이 중요합니다. AI 모델의 성능은 모델의 복잡성이나 다른 요소보다는 데이터 품질과 밀접한 관련이 있습니다. 인공지능 모델이 실제 데이터의 변화에 어떻게 대응하는지 모니터링하기 위해서는 배포 이후에도 데이터에 대한 지속적인 관리가 필요합니다. 데이터에 대한 투자는 모든 이해관계자가 공유하고 이해해야 하는 중요한 부분으로, 이는 전반적인 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 수집 및 준비는 AI 도입에서 가장 시간이 많이 소요되는 단계 중 하나입니다. 데이터 수집하는 방법에는, 크게 3가지가 있습니다. 여러 소스에서 데이터를 가져오는 방법과 데이터 공급 업체에서 고품질 데이터를 제공받는 방법이 가장 보편적이며 그 외의 경우에는 합성 데이터를 생성해야 할 수 있습니다. 데이터 준비 단계에서는 데이터를 정리하고 정확한 어노테이션을 달아야 합니다. 특히 해당 분야 전문가의 도움이 필요한 경우 라벨링 작업자를 소싱하거나 데이터를 수집하고 어노테이션을 달 수 있는 데이터 제공자와의 협력 계획을 세워야 합니다. 이처럼 고품질 데이터를 생성하는 데는 상당한 노력이 필요하기 때문에 가능하면 자동화를 통해 데이터를 처리하는 것을 추천합니다. 지속적으로 데이터를 정리하고 어노테이션을 달고, 모니터링하는 파이프라인을 구축하고, 필요한 경우 특정 데이터 프로토콜을 정의할 수 있는 오픈 소스 도구를 적극 활용하세요.
5. AI 모델 반복 학습하기
AI 도입은 매우 반복적인 프로세스입니다. 최적의 모델을 찾기 위해서는 여러 모델을 순환하는 과정이 필요할 수 있죠. 또한 AI 도입 이전에는 새로운 데이터, 하이퍼 파라미터, 기능 등 다양한 변수로 모델을 반복적으로 테스트해야 합니다. 또한, 인공지능 배포 이후에도 모델은 프로덕션 환경에서 예상치 못한 새로운 데이터에 직면할 수 있으며, 이에 따라 지속적인 학습이 필요할 수 있습니다.
포괄적인 데이터 파이프라인을 구축하여 새로운 데이터에 대한 모델을 지속적으로 재교육시키세요. 이러한 프로세스에서 예상치 못한 결과를 고려하는 것이 중요합니다. 프로덕션 과정에서 고려하지 못한 새로운 사용 사례가 발생할 수 있으며, 고객이 예상하지 못한 방식으로 솔루션과 상호 작용할 수도 있습니다. 어떤 경우에도 모델 성능에 대한 다양한 KPI를 추적할 수 있는 적절한 측정항목이 필요합니다. 또한 피드백 루프를 통해 고객이 제품을 어떻게 느끼는지 이해하고, 필요한 경우 제품을 조정할 수 있도록 노력하세요.
확장 가능한 AI 도입 방법
AI 도입의 다양한 과제는 주로 품질이 낮은 데이터나 리소스 부족, 내부 불일치 등으로 인해 발생합니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해서는 모든 관련 이해관계자가 참여하는 강력한 인프라와 사전 계획이 필요합니다. 이러한 단계를 완료함으로써 성공을 달성할 수 있는 완벽한 상태를 구축할 수 있습니다.
이러한 강력한 기반을 마련하면 AI 솔루션을 다른 사업부로 효과적으로 확장할 수 있으며, 이는 리소스 투자를 더욱 정당화하고 향후 AI 프로젝트를 위한 견고한 기반을 마련하는 데 도움이 될 것입니다.
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