기업 AI 시스템 구축: 성공 전략과 핵심 기술

기업 AI 시스템 구축: 성공 전략과 핵심 기술

인공지능(AI) 기술의 발전은 기업들에게 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 제공합니다. 하지만 AI 시스템 구축은 복잡하고 어려운 과정이며, 성공적인 도입을 위해서는 체계적인 전략과 핵심 기술에 대한 이해가 필수적입니다. 본 글에서는 기업이 AI 시스템을 성공적으로 구축하기 위한 단계별 전략과 고려해야 할 핵심 기술 요소들을 심층적으로 분석합니다.

 

1. 명확한 비즈니스 목표 설정 및 문제 정의

AI 시스템 구축의 첫걸음은 명확한 비즈니스 목표를 설정하고 해결하고자 하는 문제를 정확하게 정의하는 것입니다. 과거 빅데이터 시스템 도입 실패 사례에서 볼 수 있듯이, 단순히 트렌드를 따르기 위한 AI 도입은 ROI(투자자본수익률) 불확실성과 비효율적인 자원 배분으로 이어질 수 있습니다.

 

MakinaRocks와 같은 산업 AI 전문 스타트업은 AI 시스템의 실현 가능성과 비즈니스 임팩트를 기준으로 문제를 분류하고, 단계적인 접근 방식을 제시합니다.

• 실현 가능성이 높고 비즈니스 임팩트가 큰 문제: 가장 이상적인 경우지만 현실적으로 드뭅니다.
• 실현 가능성이 낮지만 비즈니스 임팩트가 큰 문제: PoC(개념 증명) 및 파일럿 프로젝트를 통해 단계적으로 진행해야 합니다.
• 실현 가능성이 높지만 비즈니스 임팩트가 작은 문제: AI 트랜스포메이션(AIX) 관점에서 내부 업무 혁신에 적용하고, 점진적으로 확대하는 것이 효과적입니다.

2. 투자 전략 및 지속 가능성 확보

AI 시스템 구축에는 상당한 투자가 필요하며, 투자비용 대비 기대 효과를 명확히 설정하는 것이 중요합니다. AI 시스템의 효과를 정량화하기 어려운 경우가 많지만, 내부적인 합의를 통해 최대한 정량화를 시도해야 합니다.

투자 전략은 "작게 시작하고 빠르게 성공/실패 후 반복"하는 방식이 효과적입니다. 기업 규모에 맞는 작은 프로젝트부터 시작하여 빠르게 결과를 확인하고, 이를 바탕으로 다음 단계를 계획하는 것이 중요합니다. 또한, 최소 3~4년 이상 꾸준히 투자하고 지속해야 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

3. 퍼블릭 클라우드 기반 시스템 구축

퍼블릭 클라우드는 AI 시스템 구축에 필요한 초기 투자 비용을 절감하고, 실패 시 매몰 비용을 최소화할 수 있는 효과적인 플랫폼입니다. 또한, 최신 AI 기술 및 모델들이 퍼블릭 클라우드에 빠르게 업데이트되므로, 기술적 효율성을 높일 수 있습니다.

생성형 AI 분야의 빌딩 블록 기술들을 살펴보면, 초거대 언어 모델(LLM) 공급업체, 데이터 연결 및 서비스 제공업체, 기업 데이터 연동 레이어, 서비스 및 관리 기술 등 대부분이 퍼블릭 클라우드 기반으로 제공됩니다.

 

4. 클라우드 네이티브 아키텍처 활용

클라우드 네이티브는 클라우드 환경의 장점을 극대화하는 IT 아키텍처입니다. 퍼블릭 클라우드에서 개발되는 AI 시스템은 대부분 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 합니다.

클라우드 네이티브의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• DevOps: 개발과 운영을 통합하여 지속적인 고도화를 가능하게 합니다.
• Continuous Delivery: 끊임없는 기능 및 성능 개선을 지원합니다.
• 비용 효율성 및 기술 효율성: AI 시스템 구축 및 운영 비용을 절감하고 기술 활용도를 높입니다.

5. Human-in-the-Loop (HITL) 시스템 구축

HITL은 AI 시스템이 아직 완벽하지 않은 부분을 사람의 개입을 통해 보완하는 방식입니다. AI 시스템과 사람이 협력하여 업무를 처리함으로써, 비용 효율성을 높이고 AI 시스템의 성능 향상을 도모할 수 있습니다.

예를 들어, 고객센터 상담 업무에 AI 챗봇을 도입하되, 복잡한 문의는 상담원에게 연결하는 방식으로 HITL 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

6. 기존 시스템 및 데이터 연동

AI 시스템의 범위를 확장하고 효과를 극대화하려면 기업 내외부의 기존 시스템 및 데이터와의 연동이 필수적입니다. ERP, CRM, SCM 등의 시스템과 AI 시스템을 연동하여 데이터를 공유하고, AI 시스템의 분석 결과를 기존 업무 프로세스에 반영해야 합니다.

레거시 시스템과의 연동, 다양한 데이터 소스 연동, 데이터 보안 및 거버넌스는 기존 시스템 연동 시 고려해야 할 중요한 사항들입니다.

 

결론

기업 AI 시스템 구축은 단순히 기술 도입을 넘어, 비즈니스 목표 달성을 위한 전략적인 접근이 필요합니다. 명확한 목표 설정, 적절한 투자 전략, 퍼블릭 클라우드 및 클라우드 네이티브 아키텍처 활용, HITL 시스템 구축, 기존 시스템 연동 등을 통해 기업은 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.