AI 개발은 인간처럼 사고하고 학습하며 처리할 수 있는 시스템을 만드는 과정입니다. 이는 기업이 효율성을 향상시키고 혁신을 thúc진하는 핵심 기술입니다.
하지만 모든 기업이 어디서부터 시작해야 할지 알고 있는 것은 아닙니다. 그렇다면 기업은 무엇을 준비해야 하며, 어떻게 해야 AI를 효과적으로 도입할 수 있을까요? 아래 글에서 함께 알아보세요.
1. AI 개발이란 무엇인가요?
What is AI? – Source: colocationamerica
인공지능(AI) 개발은 인간의 지능과 유사한 임무를 수행할 수 있는 스마트 기계를 개발하는 정보기술(IT)의 광범위한 분야입니다. 개발자들은 이를 기반으로 스마트 소프트웨어 및 시스템을 발전시킵니다.
AI 개발의 주요 목적은 다음과 같습니다:
전문 시스템 구축: 특정 분야에서 인간 수준의 지능과 전문성을 바탕으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 애플리케이션을 개발합니다.
기계에 인간 지능 구현: 이해하고, 사고하며, 학습하고, 실제 인간처럼 행동할 수 있는 시스템을 만듭니다.
2. AI 개발 프로세스 (워크플로우)
AI process – Source: Devteam.space
2.1. 설계 단계 (Design Phase)
설계 단계는 AI 솔루션을 위한 방향을 설정하는 단계로, 개발자와 프로젝트 매니저는 다음과 같은 측면을 관리해야 합니다:
프로세스
정보 출처
목표 행동 등
AI 개발은 다음과 같은 기술적 요건이 충족되었을 때 가능해집니다:
머신러닝(ML)
자연어처리(NLP)
전문가 시스템
자동화
상상력
언어 처리
이 시기에는 다음과 같은 플랫폼들도 고려됩니다:
Microsoft Azure
Google Cloud
IBM Watson
BigML
Infosys Nia
이것이 바로 기업이 AI 개발의 설계 단계에서 준비해야 할 기본 사항입니다.
2.2. PoC 단계 – 개념 증명 (Proof of Concept)
이 단계에서는 기업이 AI 개발을 위한 모형(Mock-up)을 구성하고, 기술적으로 실현 가능한지 검토하게 됩니다. PoC AI 개발을 수행하는 5단계는 다음과 같습니다:
2.2.1. 기회 식별
기업은 AI 개발을 통해 무엇을 이루고자 하는지, 왜 AI가 핵심 기술인지, 어떤 결과를 기대하는지를 명확히 해야 합니다. 기회를 명확히 파악하지 못한다면 다음을 고려해야 합니다:
다른 기업들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 파악
자사 산업에서 AI가 해결할 수 있는 문제와 그 가치를 이해
AI 전문성과 업계 경험을 갖춘 전문가와 협업하는 것이 중요합니다.
2.2.2. 문제 및 데이터 정의
기회를 확인하고 검토한 후에는, 문제를 구체적으로 정리하고 이를 논리, 인식, 컴퓨터 감각 등의 범주로 분류해야 합니다.
2.2.3. 솔루션 구축 및 배포
이 단계에서는 다음 요소들이 필요합니다:
기본 인프라 및 시스템
AI 개발 소프트웨어
AI가 문제 해결을 지원할 수 있도록 설정
프론트엔드용 소프트웨어/하드웨어
또한 다음과 같은 하위 단계가 포함됩니다:
모델 구축: 데이터 과학자가 학습 데이터 및 파라미터를 사용해 실험을 수행
학습 및 조정: 모델이 학습 데이터에서 가장 효과적인 파라미터를 결정하고 조정
2.2.4. 기업 가치 평가
기업은 다음 요소들을 고려해야 합니다:
엔지니어 구성
설계 가능성
측정 가능성
지속적인 테스트
기타 평가 기준:
정확성: 결과 및 분석이 정확하게 반복되는가
완성도: 모든 데이터 소스를 잘 활용하고 있는가
속도: 적절한 시점에 분석 결과가 제공되는가
기술적 오류 처리: 학습 모델의 오류를 쉽게 수정할 수 있는가
호환성: 제3자 데이터 및 서비스와의 통합 가능 여부
2.2.5. AI 개발 확장
이 단계에서 기업은 PoC 성공을 위해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
추론 능력 확장
인프라 확장
PoC 솔루션 최적화
비즈니스 관점 확대
운영 및 관리 계획 수립
2.3. 응용 단계 (Application Phase)
응용 단계는 PoC에서 완성된 모형을 기반으로 실제 적용 가능성을 검증하는 단계입니다. 이 단계에서 AI 시스템은 실제 적용 가능한 수준의 출력 속도와 품질을 갖추어야 합니다.
응용 단계의 워크플로우는 다음과 같습니다:
요구사항 정의
머신러닝 완성
설계
개발
테스트
AI 개발에서 가장 어려운 점은, 방대한 데이터를 수집하면서도 일정한 처리 속도를 유지할 수 있는 시스템을 설계하고 개발하는 것입니다.
실제로 많은 시스템 개발이 실패하는 이유는 사양 정의가 불명확하거나, 대량 데이터를 수집하면서 속도를 유지할 수 없는 구조 때문입니다.
2.4. 운영 단계 (Running Phase)
운영 단계는 AI 개발이 실제 운영 환경으로 넘어가는 시점입니다. 이 단계에서 기업이 고려해야 할 주요 사항:
시스템 안정성 유지 및 점검
초기 목표 기반 KPI 모니터링
AI 학습 모델의 지속적인 개선 및 수정
3. AI 소프트웨어 개발의 성공을 위해 주의해야 할 점
How to get successful? – Source: Knowllence
3.1. 데이터 사이언스보다 기술에 집중하기
경험이 부족한 데이터 기술자들이 시스템을 잘 구축하지 못하는 경우가 많아 문제를 초래할 수 있습니다. 이러한 상황에서 데이터 과학자는 데이터 수집과 시스템 구현에 능숙한 IT 기술자와 협업함
로써 더 빠르고 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 따라서, 기업은 최소 5년 이상의 경력을 가진 숙련된 기술자와 협업하는 것이 좋습니다.
3.2. 리스크 최소화하기
이 단계는 AI 개발 프로젝트의 성공 여부를 좌우할 만큼 매우 중요합니다. 다음과 같은 항목들을 고려해야 합니다:
완전한 패러다임 수립: 아이디어 구체화는 1일에서 최대 2주 이내
시스템 사전 테스트: 모델 및 데이터를 2~4주간 점검
시스템 공식 테스트: 완성된 모델을 2~4주 동안 온라인 환경에서 테스트
실서비스 적용(GO LIVE): 실시간 데이터 자동 업데이트, 모델 실행 및 개발 (2~4주)
지속적인 업데이트: 1년간 운영 및 개선
3.3. 알고리즘만을 우선순위로 두지 말 것
기업은 단순히 알고리즘 자체보다 다음과 같은 방식으로 접근해야 합니다:
더 많고 관련성 높은 데이터를 확보
사전 데이터 처리 방법을 개선
적합한 알고리즘을 선택하고 유연하게 수정
적절한 알고리즘을 선택하고 지속적으로 개선해야 하며, 그 결과는 항상 기업의 기대와 일치하지 않을 수 있습니다.
이러한 내용들은 기업이 AI 개발을 시작할 때 반드시 이해하고 준비해야 할 기본 사항들입니다. 무엇보다 중요한 것은 신뢰할 수 있는 파트너와 함께하는 것입니다.
BAP는 AI, 빅데이터, 블록체인 등 다양한 기술 영역에서 축적된 경험을 바탕으로, 초기 단계부터 결과물 도출까지 고객의 성공적인 개발을 함께합니다.
