‘AI 민주화를 앞당기는 Google Cloud의 AI 서비스’
AI는 이제 보편적인 기술입니다.
AI는 기업의 규모와 업종을 가리지 않고 모두가 더 나은 서비스, 상품을 만드는 데 활용하는 기술로 활용 영역이 확장되고 있습니다. 이처럼 AI가 어느 조직이나 접근할 수 있는 보편적인 기술로 발전될 수 있었던 데에는 클라우드 서비스의 발전도 한 몫 했습니다. 사내에 데이터 과학자와 AI 전문 개발자가 없어도 클라우드 서비스 제공자의 AI 관련 기능과 서비스를 적절히 사용하면 원하는 것을 손에 쥘 수 있습니다. 관련하여 2회의 연재를 통해 AI 민주화를 앞당기는 구글 클라우드의 AI 서비스를 알아보겠습니다. 😎
이번 포스팅은 첫 번째 주제인 AI 민주화 시대의 도래에 대해 소개합니다.
AI/ ML 적용 분야는 나날이 늘고 있습니다. 몇 가지 대표적인 활용 시나리오를 간단히 살펴보겠습니다. 🙂
☝️ 첫 번째는 개인화입니다. 온라인 쇼핑을 예로 들어보죠. 개인 맞춤형 서비스 제안은 소매 업계의 오랜 화두였습니다. AI/ ML이 주류가 되기 전만 해도 개인화 서비스 제공을 위해 기업들은 빅 데이터 분석에 주력했습니다. 데이터를 분석해 고객을 세분화하고, 이렇게 구분한 각각의 고객층에 맞춤형 상품 제안이나 혜택을 제공하는 식이었죠. 그러던 것이 이제는 AI/ ML을 통해 더 정교한 개인 맞춤형 고객 경험을 제공하는 시대가 되었습니다.
☝️ 두 번째는 생산성입니다. 단순 반복적인 작업을 자동화하는 것 역시 오랫동안 시도하던 것입니다. 다만 차이가 있다면 AI/ ML 기술 적용 전에는 주로 사전 정의한 규칙을 기반으로 하였다면 이제는 AI/ ML 기반 RPA 기술로 단순 자동화를 넘어 다양한 변수에 대응할 수 있는 유연성을 보여주는 단계로 진화하고 있습니다. 이외에도 금융 권에서 사기 행위를 탐지하거나, 정보 보안 영역에서 공격자의 위협 행위를 식별하는 등 다양한 영역에서 AI/ ML 기술이 활약을 하고 있습니다.
AI 민주화가 필요한 이유
AI/ ML 기술 활용이 늘어나면 자연스럽게 걱정이 드는 부분이 있습니다.
팀, 예산, 역량을 갖춘 기업과 그렇지 않은 기업의 격차가 너무 벌어지는 것은 아닐끼?
몇 년 전이라면 ‘그렇다’라고 답했을 것입니다. 다행히 2022년 기준으로 보면 ‘그렇지 않다’라고 말할 수 있습니다. 바로 클라우드 서비스를 이용하면 되기 때문입니다. 만약 클라우드가 없었으면 엄청난 격차가 생겼을 것입니다. AI/ ML 기술을 조직의 경쟁력 강화에 활용하려면 핵심 전제 조건이 있습니다. 그 핵심 전제 조건이 바로 전담 팀, AI 전용 인프라와 플랫폼 그리고 모델 훈련과 추론을 위한 적절한 데이터가 있어야 한다는 것입니다. 결론적으로 클라우드가 없었다면 이 세 전제 조건을 충족하지 못하는 기업에서 AI/ ML은 꿈도 꾸지 못했을 것입니다.
구글의 목표
구글은 GPU 기반 클러스터와 MLOps 플랫폼 그리고 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자로 구성한 전담 팀이 없어도 모든 조직이 AI/ ML 기술을 비즈니스 동력으로 삼을 수 있도록 돕습니다. 관련해 구글 클라우드의 AI/ ML 관련 서비스를 빠르게 강화하고 있죠.
AI 민주화 관련 구글의 제안은 크게 두 가지로 구분할 수 있습니다. 하나는 API이고 다른 하나는 AutoML입니다.
이 두 옵션 중 우리 회사에 맞는 것은 어떤 것일까요? 선택 기준은 아주 간단합니다. 다음 그림을 보시죠. 데이터가 준비되어 있는지를 스스로 물어보십시오. 이게 출발점입니다. 만약 적절한 데이터 세트가 없다면? 구글 클라우드가 제공하는 다양한 API 기반 서비스를 이용하면 됩니다. 반대로 데이터를 준비할 수 있다면 AutoML을 이용하면 됩니다. 이를 활용하면 모델 구현을 위한 인력과 역량이 없어도 AI/ ML을 비즈니스에 접목할 수 있습니다. 구체적으로 이들 서비스를 어떻게 이용할 수 있는지 Part 2 포스팅을 통해 알아보겠습니다.
이상으로 『 AI 민주화 시대의 도래 』에 대해 간단히 알아보았습니다. 😎
다음 포스팅에서는 『 API, AutoML을 이용한 AI 민주화 』로 찾아뵙겠습니다. 🙂
🤩 AI 민주화를 앞당기는 Google Cloud AI 서비스 😎
👉 Part 1. AI 민주화 시대의 도래
👉 Part 2. API, AutoML을 이용한 AI 민주화
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