기업이 AI 기술을 도입하는 이유는? 🙂
고객 경험을 개선하거나, 경쟁자를 압도하는 상품이나 서비스를 제공하거나, 비즈니스 및 업무 도전 과제를 해결하기 위해서입니다. 이런 이유는 곧 AI 프로젝트의 추진 목표가 됩니다.
AI 프로젝트를 추진하고자 하는 배경과 목표는 기업의 규모나 업종을 떠나 대동소이합니다. 하지만 AI 기술을 구현하는 것은 결코 같지 않습니다.
데이터 과학자, 개발자 인력 기반을 갖춘 곳과 그렇지 않은 곳은 하늘과 땅 차이가 납니다. 조직을 갖춘 곳은 직접 할 수 있는 범위가 넓습니다. 인프라와 플랫폼을 구축 및 운영하는 가운데 원하는 모델을 개발해 훈련하고 최적화까지 매우 넓은 범위를 소화할 수 있습니다. 반면에 인력이 제한적인 경우에는 직접 손댈 수 있는 것이 제한적입니다. 그렇다면 이런 조직과 역량의 격차는 극복할 수 없는 것일까요? 클라우드는 AI 관련 격차를 줄입니다. 규모가 큰 기업과 스타트업 모두 AI를 비즈니스 전략에 담아내는 것이 가능한 이유도 다 클라우드 때문입니다.
AI 프로젝트의 특성에는 클라우드만 한 것이 없는 현실
AI 프로젝트는 일반적인 비즈니스 시스템 개발과 다른 특징이 있습니다. 큰 목표를 정해 놓고 기일 안에 개발하는 것은 다를 바 없습니다. 다만, 지속해서 개선하는 주기가 훨씬 역동적이란 특징이 있습니다. AI 프로젝트를 통해 만든 모델은 시간이 지나면서 정확도가 떨어지는 경향이 있습니다. 이를 보완하기 위해 데이터를 강화하는 가운데 훈련을 거듭하며 모델을 개선하여 정확도를 높여 나아갑니다. 이런 특징을 고려할 때 클라우드는 매우 탄력적인 자원 활용 측면에서 여러모로 유리합니다.
모델 개발과 훈련 과정에서 가장 많은 시간을 투입하는 것은 무엇일까요? 인프라 구축과 데이터 준비에 가장 많은 시간과 노력을 들입니다. 다음 표를 예로 들어 보겠습니다. 머신 러닝 프로젝트 추진을 위한 시스템 구성 요소입니다. 이중 코드 개발의 비중은 5%에 불과합니다. 중요한 작업을 하기 위해 너무 많은 준비를 해야 한다는 것을 알 수 있습니다.
만약 이 과정을 거치지 않고 바로 작업에 들어갈 수 있다면 무엇이 달라질까요? 원하는 목적지에 더 빨리 도달할 것입니다. 클라우드를 이용하면 GPU, TPU 등 머신 러닝, 딥러닝 모델 훈련과 추론에 필요한 핵심 자원부터 시작해 데이터 수집과 처리를 위한 플랫폼까지 따로 준비하지 않아도 됩니다. 클라우드를 통해 시간만 벌 수 있는 것이 아닙니다. 팀도 마음 편히 구성할 수 있습니다. 위 표와 같은 구성 요소를 갖추려면 분야별 오픈 소스 전문가들로 팀을 짭니다. 이 또한 큰 부담이 될 수 있는데, 클라우드를 활용해 모델을 훈련하고 최적화하면 머신 러닝 주기를 매우 효율적으로 반복할 수 있습니다. 이 과정에서 프로젝트 팀은 알고리즘을 개선하거나, 데이터는 보완 또는 강화하는 데 집중하여 더 빠르고 효과적으로 정확도를 높여 갈 수 있습니다.
AI 프로젝트 추진 시 고려 사항
AI 프로젝트를 추진할 때 고려해야 할 사전 준비 사항을 알아보겠습니다. 가장 먼저 할 일은 AI 프로젝트 추진 이유와 목적을 명확히 하는 것입니다. 이후 관련 비즈니스 또는 업무 분석이 수행되어야 하고, 이를 통해 요구 사항을 명확히 정해야 합니다. 다음으로 팀을 구성해야 하는 데 조직 내 인적 자원의 역량을 적절히 활용할 수 있는 방안을 찾아야 합니다. 이때 의사결정자의 참여와 적극적인 지원이 중요한데요, 적절한 직급과 권한을 가진 이가 팀원으로 참여하면 중요 의사결정 순간에 프로젝트 지체 없이 진행을 하는 데 도움이 됩니다. 남은 일은? 네, 클라우드를 통해 사전 준비에 시간을 허비하지 않고 프로젝트에 바로 착수하는 것입니다.
구글 클라우드를 이용한 AI 프로젝트 추진
구글은 초보자부터 전문가까지 사용할 수 있는 머신 러닝 서비스 포트폴리오를 제공합니다. API를 이용하는 간편한 방법부터, AutoML을 이용해 코딩 없이 빠르게 원하는 결과를 얻는 방법, 그리고 모델을 직접 개발하고 훈련하는 데 필요한 강력한 인프라와 플랫폼까지 폭넓은 서비스를 제공합니다. 이를 통해 조직은 AI 프로젝트 추진의 효율을 높이는 가운데 주어진 환경과 조건에 맞게 팀을 구성해 원하는 목표를 달성할 수 있습니다. 가령 데이터 과학자, 개발자 등으로 팀을 구성해 커스텀 모델을 만들고자 한다면 AI 플랫폼과 인프라를 이용하면 됩니다. 스타트업이나 중소기업처럼 데이터 전문가와 개발자 인력이 충분치 않을 경우 API 서비스나 AutoML을 이용해 인력과 역량 제약 없이 원하는 바를 구현하면 됩니다.
이상으로 AI 프로젝트 추진 시 클라우드를 사용하는 이유와 구글은 어떤 도움을 제공하는지 알아보았습니다. 다음 포스팅을 통해 좀 더 자세한 내용을 소개하겠습니다. 😀
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