💫간추린 이야기

 

• 국내 AI 시장 어디까지 왔을까?

• 절반은 AI 도입에 실패한다고?

• AI 도입 성공하려면 ‘이것’부터!

 

 

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AI에 대한 이야기가 연일 끊이지 않고 있습니다. AI가 영화라면 이미 박스오피스를 점령하고도 남았을 겁니다. 초거대 AI, 생성형 AI, AI 반도체… 매년 등장하는 새로운 기술들은 마치 흥미진진한 스핀오프 영화를 연상시킵니다.

 

AI 시장의 성장세도 예사롭지 않습니다. 향후 5년 간 매년 36.8%씩 성장하여 2030년에는 1,000조 시장에 진입할 예정이라고 합니다.이렇듯 AI가 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있지만, 모든 기업이 이러한 흐름에 성공적으로 적응한 것은 아닙니다. 어떤 산업, 어떤 기업이든 AI 도입은 쉽지 않은 과제입니다. 바야흐로 AI의 시대, 우리 기업은 어떤 전략을 세워야 하고, 다른 기업들은 어떻게 하고 있는지 궁금하신 분들을 위해 AWS 히어로에게 그 최신 경향과 성공 전략을 물었습니다.

 

당신은 40%입니까?

 

ITWorld/CIO의 조사에 따르면 2023년 국내 기업의 AI 도입률은 40%라고 합니다. 이미 업무에 AI를 적극적으로 활용 중인 기업이 23.8%, 도입을 위한 파일럿 프로젝트를 진행 중인 기업이 17.3%입니다. 작년 IBM이 발표한 ‘2022년 AI 도입 지수’ 22%와 비교해 보면 1년 만에 두 배가량 증가한 셈입니다.

 

최근 글로벌 빅테크 기업들이 AI 투자를 늘리기 위해 대량 해고를 단행한 사실을 들으셨을 텐데요, 올 1월에 삭감된 일자리만 무려 3만 4천여 개에 달한다고 합니다. 그만큼 AI 도입으로 운영 효율성을 끌어올리겠다는 기업들의 의지가 강력한 것으로 해석할 수 있겠습니다. 이는 국내 시장에도 시사하는 바가 큽니다. 엔터프라이즈와 스타트업을 막론하고 점점 더 많은 기업들이 AI 도입을 준비하게 될 것임을 의미하기 때문입니다.

 

성공 확률은 반반?

 

실제로 메가존클라우드에서도 작년 6월을 기점으로 AI관련 상담 요청이 큰 폭으로 증가하였습니다. 특히 생성형 AI – LLM 분야의 증가폭이 인상적인데요, 문서 자료가 많은 금융·보험사와 제조·이커머스 등의 산업군에서 니즈가 높았습니다. 좀 더 상세히 들여다보면, Amazon Forecast를 통한 제품의 판매량/안전 재고 예측, Amazon Personalize를 통한 개인화 추천 시스템, Amazon Comprehend와 Amazon Quicksight를 이용한 소비자 분석 및 시각화 등을 많이 도입하는 추세입니다.

 

다만 현재 대부분의 생성형 AI 프로젝트는 PoC(Proof of Concept)와 데모 단계이며 실질적인 프로덕션 환경의 구축은 올해 중순에서 하반기로 예상됩니다. 그러나 PoC를 진행한 기업들이 모두 AI/ML 프로젝트에 성공하는 것은 아닙니다. 

 

AI 도입, 발목 잡는 정체는?

 

AI 도입의 의지도 있고 예산도 있지만 AI 도입을 망설이는 경우도 있습니다. 바로 AL/ML 전문 인력이 부족하기 때문입니다. 모델을 개발하고 운영하기 위해서는 인프라도 구축해야 하고, 데이터 수집과 전처리 과정도 거쳐야 합니다. 그러나 이를 수행할 수 있는 숙련된 인재가 없어 AI/ML 개발에 대한 지식이나 인프라가 충분함에도 불구하고 진행을 못 하는 경우도 있습니다.

 

앞서 PoC와 데모 단계에서 실패를 경험하는 기업도 있다고 말씀드렸는데요, 그 원인은 바로 ‘데이터’에 있습니다. AI 도입이 성공적으로 이루어지기 위해서는 충분한 기간 동안 수집한 양질의 데이터가 반드시 필요합니다. 그러나 PoC 단계에서 데이터를 검증해 본 결과, 오랫동안 축적해 온 데이터가 실제로는 유효하지 않다고 판명되거나 애초에 필요한 만큼의 데이터가 쌓여 있지 않았던 것을 발견하게 되기도 합니다.

 

이를테면 한 고객사의 사례를 떠올려 볼 수 있겠는데요, AI 도입을 원하는 이 고객사는 온프레미스 환경에서 수년 간의 방대한 데이터를 잘 저장해왔다고 ‘생각’했으나 막상 PoC 단계에서 데이터를 살펴보니 실제로 보존되어 있는 데이터가 단 한 달치뿐이라는 사실을 알게되었습니다. 디스크 보관 비용으로 인해서 데이터 보존 기간이 딱 한 달 단위였던 것이죠.

 

잘 심은 데이터에 좋은 AI 난다

 

그렇다면 이러한 상황을 맞닥뜨린 기업들에게 AI 도입의 꿈은 영영 물거품이 되고 마는 것일까요? 대답은 물론 ‘아니오’입니다. 전문가와 함께 어느 정도 볼륨의 데이터를 얼마간의 기간 동안 다시 쌓아야 하는지 데이터의 수집 단계부터 다시 세팅해 나갈 수 있기 때문입니다. 필요하다면 DX(Digital Transformation) 단계부터 차근차근 진행하는 것도 가능합니다.

 

메가존클라우드에서는 전반적인 AWS 환경에서의 AI 인프라 구축과 개발을 지원하고 있습니다. 이를 위해서는 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)가 필수인데요, 양질의 데이터를 뽑아내어 기업의 특성에 맞는 인사이트를 도출해 내는 과정입니다. 

 

이를 테면 쇼핑몰에서 개인화 추천 서비스를 도입하고자 할 때는 성별, 연령, 지역 등 다양한 조건별로 인기 상품에 대한 데이터를 가시성있게 분류하고 제대로 해석하는 작업이 반드시 선행되어야겠죠. EDA를 통해 데이터 분석을 진행하고 나면 본격적으로 고객의 비즈니스에 적합한 AWS AI 서비스를 도입하거나 고객의 니즈에 맞춘 커스텀 모델링의 단계로 나아가게 됩니다.

 

AI 도입 전 먼저 ‘이것’ 하세요

 

기업마다 AI를 통해 구축하고자 하는 서비스는 다릅니다. 챗봇, 데이터 분석, 이미지 인식, 음성 인식, 자동화, 예측 분석, 번역 등 시중에 잘 알려진 서비스만 해도 아주 다양합니다. 그렇기 때문에 가장 중요한 것은 기업의 비즈니스 요구 사항을 정확하게 파악하는 것입니다. 

 

아주 간단한 이야기지만 막상 쉬운 일은 아닙니다. 판매량 예측이 중요한 회사에서 AI 서비스를 도입한다고 하면 대부분 Amazon Forecast를 통한 시계열 예측을 떠올리는 경우가 많으시겠죠. 그러나 막상 고객의 니즈를 깊게 분석해 보면 Amazon Forecast가 아니라 Regression(회귀) 방식을 도입하는 것이 최적의 전략인 경우가 있습니다. 이는 사내에 AI/ML 엔지니어가 있다고 하더라도 충분히 발생할 수 있는 상황입니다. AWS의 AI 서비스만 무려 200여가지가 넘어가기 때문에 각 요구 상황에 가장 적합한 서비스를 바로 알기란 어려운 일입니다.

 

따라서 기업의 비즈니스 요구 사항을 정확히 파악하고, 이를 해결할 수 있는 AI/ML 모델의 개발이 가능한지 검토하는 단계가 반드시 필요합니다. 이때 메가존클라우드와 같은 파트너의 도움을 받아 EDA 작업을 통해 데이터를 분석하고, 적절한 AWS AI 서비스 혹은 커스텀 모델을 구축할 수 있습니다. 이후, 운영 환경에서는 지속적으로 새로운 데이터를 통한 재학습이 필요하기 때문에 MLOps 인프라 구축도 함께 지원합니다. 

 

당신의 성공을 위하여 

 

AI 도입을 이미 결정한 기업이든 아직 검토 중인 기업이든 관심사는 단 하나일 것입니다. 바로 ‘성공 여부’ 입니다. 성공한다는 것은 단순히 도입에 성공했다는 것이 아닌 이를 통해 기업의 생산성이 크게 향상되었다는 의미일 것입니다. 글의 첫머리에서 소개한 설문조사 중  AI 도입 후의 효과를 묻는 질문에 ‘기대했던 효과를 얻었다’고 응답한 비율은 무려 82.4%에 달합니다. 

 

AI가 각광받기 시작한 것이 아주 최근의 사건임을 생각해 볼 때 대부분이 도입 후 즉각적인 효과를 얻은 것으로 해석할 수 있습니다. 메가존클라우드의 많은 고객사에서도 올 상반기 동안 계속해서 AI 도입을 위한 테스트를 진행할 예정입니다. 빠르면 하반기, 늦어도 내년부터는 여러 기업에서 그 효과를 측정할 수 있으리라 기대합니다. 

 

 

 

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본 콘텐츠는 메가존클라우드 Cloud Technology Center AI/ML팀 김현민 SA의 자문을 받아 작성하였습니다.

글 ｜ 메가존클라우드 마케팅그룹 최은영 매니저