AIaaS 완전 정복: AI-as-a-Service 결정판 가이드

AI가 매일 새로운 지평을 열고 있으며, 고객 경험의 미래나 비즈니스 프로세스 최적화는 AI 주도로 이뤄질 것입니다. AI 혁명이 데이터 보물창고를 안고 있는 지금, 비즈니스 리더들이 경쟁 우위 확보를 위해 AI 파워를 활용하고자 하는 건 당연합니다.

반가운 소식은 SaaS 비즈니스 모델과 AI 서비스가 결합된 AI-as-a-Service(AIaaS)가 더 큰 효율을 합리적 비용으로 가져다준다는 점입니다.

AIaaS는 앱 기업가들이 클라우드 기반 솔루션의 힘을 활용하도록 돕습니다. AIaaS로 앞서 나갈 준비 되셨나요? 이 통찰력 있는 AIaaS 가이드에 핵심 내용들을 담았습니다.

AIaaS란 무엇인가?

AI-as-a-Service(AIaaS)는 다양한 AI 도구(주로 API) 모음입니다. 여기선 서드파티 벤더가 기성 솔루션으로 이런 도구들을 제공합니다. AIaaS로 기업은 큰 투자 없이, 낮은 리스크로 AI 솔루션을 도입/구현할 수 있습니다.

맞습니다. 과거 AI 솔루션이 비쌌던 이유는:

• 머신이 거대하고 고가였음
• 개발자 부족으로 인건비 부담 컸음
• 기업들이 연구/분석용 충분한 데이터를 갖지 못했음

AI-as-a-Service 등장으로 클라우드 서비스 덕분에 AI가 더 이상 어렵지 않게 됐고, 기업들은 무제한 데이터를 수집/저장할 수 있게 됐습니다.

오늘날 AI 제공 플랫폼들은 여러 스타일의 머신러닝(ML)과 AI를 제공합니다. 제공업체들은 조직의 AI 니즈에 맞는 다양한 솔루션을 제시합니다. 조직은 기능과 가격을 평가해 최적의 핏을 골라야 합니다.

아마존 머신러닝, 마이크로소프트 코그니티브 서비스, 구글 클라우드 머신러닝 등 AI 클라우드 제공물들이 조직의 데이터 문제에 대한 가능한 솔루션들을 돕습니다.

기업들은 다양한 제공업체의 알고리즘과 서비스를 시험해보며 자사에 맞는 걸 평가하고 스케일링 결정을 내릴 수 있습니다.

스케일링에 대해 궁금하시다면, 도움이 될 흥미로운 통계들입니다:

• 아직 AI 도입을 생각하지 않은 기업들도 곧 할 겁니다. IDC(International Data Corporation)는 전 세계 AI 지출이 2020년 501억 달러에서 2024년 1,100억 달러 이상으로 증가할 것으로 전망합니다.
• 테크나비오(Technavio)에 따르면 글로벌 AIaaS 시장이 2021~2025년 147억 달러 성장할 것으로 예측됩니다.
• 2017년엔 고작 120억 달러였는데, 약 7년 만에 거의 10배 증가할 전망입니다.

• 이 지출은 대기업 등 다양한 곳에서 나옵니다. 플렉세라(Flexera)가 AI의 광범위한 채택을 조명했습니다:

  • 기업의 28%가 AI/ML 실험 중
  • 46%가 AI/ML 테스트 또는 실험 계획 중

핵심 요약: AI와 ML이 오늘날 대부분 조직의 레이더에 있음이 명확합니다. 결론적으로 몇 년 내 전체 기업의 약 절반이 이 기술을 쓸 것으로 예상됩니다.

AIaaS의 다양한 유형

다양한 AI 서비스 유형 중 비즈니스 니즈에 잘 맞는 걸 고를 수 있습니다. 페인 포인트와 쉬운 통합을 허용하는 솔루션을 살펴보는 게 좋습니다.

또한 깊은 사전 지식 없이 AIaaS 사용을 시작할 수 있는 솔루션을 채택하는 게 항상 도움이 됩니다. 인기 있는 AIaaS 솔루션 유형들을 빠르게 살펴보겠습니다.

1. 봇(Bots)

챗봇을 성공시키려면 개발자가 많은 노력을 기울여야 합니다. 대화형 인터페이스는 쉽게 실패할 수 있지만, AI 알고리즘을 탑재한 매력적인 챗봇은 인간 대화를 시뮬레이션할 수 있습니다. NLP와 ML 역량의 섬세한 조화로 사용자 쿼리를 이해하고 필요한 응답을 제공합니다.

오늘날 봇은 고객 지원에 파장을 일으키고 있습니다. 최초 응답률을 낮추고 고객 만족도를 높입니다. 자동화로 반복 업무를 줄여 상담원이 더 복잡한 업무에 집중하게 합니다.

유럽 최고속 성장 택배사 인포스트(InPost)는 연간 처리하는 수백만 고객 대화의 92%를 챗봇 활용으로 자동화했다고 최근 밝혔습니다.

또 다른 예로 마이크로소프트의 샤오아이스(XiaoIce)는 GPT-3와 함께 AI 챗봇 성공 사례입니다. 최첨단 봇 중 하나로, 2021년 10억 달러 밸류에이션을 기록했습니다.

2. API(Application Programming Interface)

AIaaS 솔루션은 서비스 간 통신 방식인 흥미로운 API들을 제공합니다. API는 중개자 역할을 해 두 소프트웨어가 상호작용하게 합니다.

오늘날 자연어 처리(NLP) API로 감성 분석이 가능합니다. 텍스트에서 엔티티 추출 등 다른 작업도 수행합니다. 'as a service' 일부로 제공되면 API를 즉시 도입/구현할 수 있고, 개발자는 몇 줄 코드만 짜면 됩니다. API 옵션 예시:

• 컴퓨터 음성 및 컴퓨터 비전
• NLP
• 지식 매핑
• 감정 감지
• 번역
• 검색

3. 머신러닝(Machine Learning)

ML과 AI 프레임워크는 개발자들이 모델 구축, 대용량 데이터 패턴 발견, 예측, 프로세스 간소화에 쓰는 인기 도구들입니다.

ML은 빅데이터와 연관되지만, 이들 프레임워크가 빅데이터 환경 없이도 머신러닝 태스크 구축을 돕기에 다른 용도도 많습니다.

AIaaS로 기업은 ML 기술을 쉽게 도입할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 쓰거나 자사 비즈니스 니즈에 맞게 도구를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 모든 게 ML 전문 지식 없이 가능합니다.

AIaaS의 이점

비즈니스는 AI 혁명을 최대한 활용해야 하며, 그 한 걸음이 AI 등 파괴적 기술 투자로 경쟁 우위를 누리는 것입니다.

그렇다면 AI 개발이 모든 기업의 해답일까요? 맞습니다! 아닙니다!

전 세계 임원 79%가 AI가 일자리를 더 접근 가능하고 효율적으로 만드는 변혁적 효과가 있다고 보지만, 여전히 AI 구현엔 과제들이 있습니다. 곧 다룰 핵심 과제들에 앞서, 먼저 이점들을 보겠습니다.

1. 고급 코딩(기술) 스킬 필요성 감소

AI 전문가는 수요가 폭증하는 한편 부족하기도 한 상황입니다. AIaaS가 아주 유용한 이유입니다.

AIaaS는 전문 AI 기술 개발자가 주변에 필요 없는 플랫폼을 제공합니다. 노코드 인프라 계층만 도입하면 됩니다. 이 측면은 비즈니스에 놀라운 반전을 줍니다.

2. 비용 절감

AI-as-a-Service의 중요한 이점 중 하나는 AI 솔루션 개발 비용 등 비용을 줄여준다는 점입니다. 가격 투명성도 누려 기업은 필요한 만큼만 지불합니다. AIaaS는 사용량 기반 과금이 가능합니다.

3. 속도

비용 절감 이점에 더해, AIaaS는 AI 솔루션 개발에 드는 시간을 아껴줍니다. 혁신적 접근으로 AI 프로젝트를 신속히 추진합니다.

4. 하이테크 인프라 활용 가능

AIaaS로 AI와 ML 모델 구현에 필요한 강력하고 빠른 GPU에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 하이테크 인프라 접근성은 특히 자원과 시간이 부족해 인하우스 개발이 어려운 중소기업에 반갑습니다.

또한 AIaaS가 커스터마이징 가능해 기업은 특정 태스크 지향 모델을 구축할 기회를 얻습니다.

5. 사용성

쉽게 수정 가능한 오픈소스 플랫폼을 얻는 건 훌륭합니다. 하지만 설치와 개발에 어려움이 있으면 본말이 전도됩니다. AIaaS는 완전히 사용 준비된 측면을 제공하는 훌륭한 솔루션입니다. 게다가 프로세스 오너는 정식 교육 없이도 AI 소프트웨어를 도입/구현할 수 있습니다.

개발자는 사전 구축 모델과 커스텀 모델을 포함한 엔드투엔드 ML 서비스를 탐색할 수 있습니다. 복잡성을 낮춘 드래그앤드롭 인터페이스도 있습니다. 가장 좋은 건 비즈니스 리더가 전문가 없이 몇 시간 만에 ML 프로젝트를 시작할 수 있다는 점입니다.

6. 확장성

AIaaS는 스케일링을 원하는 기업에 훌륭한 옵션입니다. 어느 정도 인지적 판단이 필요하면서 부가가치가 크지 않은 태스크에 완벽합니다.

7. 커스터마이징

목표가 똑같은 비즈니스는 본 적 없습니다! 맞습니다, 목표는 항상 비즈니스별로 다릅니다. 다양한 자연적 목표에 맞춰 AIaaS를 미세 조정해 비즈니스, 데이터, 프로젝트 니즈에 매핑할 수 있습니다.

AIaaS의 일반적인 과제

AIaaS의 일부 과제들입니다:

1. 데이터 프라이버시와 보안

코로나 팬데믹으로 인한 재택/원격 근무 모델에서 기업은 데이터 사용과 보안 메커니즘에 주의해야 합니다.

GDPR, CCPA 같은 데이터 프라이버시 법령과 미/EU 데이터 프라이버시 실드 만료 등 중요한 측면들이 기업의 데이터 주의를 강제합니다.

이런 상황에서 프라이버시 강화 메커니즘과 암호화, 데이터 마스킹 같은 기술로 기업 데이터를 안전하게 지킬 수 있습니다.

2. 벤더 종속(Vendor Lock-in)

다른 응답 포맷을 쓰는 다른 API를 사용 중이라고 상상해 보세요. 전환이 쉽다 생각할 수 있지만, 다양한 응답 포맷과 변경되는 API엔 노력이 필요합니다.

엔드투엔드 ML 서비스나 ML 컴포넌트는 개발팀이 익숙해져야 하므로 도구 전환이 더 어렵습니다. 이 모든 게 벤더 종속으로 이어져, 기업들은 경쟁 제품 간 전환의 페인 포인트를 이해해야 합니다.

3. 데이터 거버넌스

클라우드 데이터 저장을 제한해야 하는 고도로 규제된 산업의 기업들에겐 필수적입니다. 은행과 헬스케어 기업들은 AIaaS 활용에 제약을 받을 수 있습니다.

4. 장기 비용

한쪽에선 AIaaS가 저렴한 비용으로 빠른 셋업을 허용합니다. 하지만 장기 비용은 높을 수 있어, 기업은 중장기 비용을 저울질한 뒤 큰 AIaaS 투자를 결정해야 합니다.

5. 버그 없는 구현을 위한 노력

또 다른 우려는 AIaaS 소프트웨어 구현이 버그 없을 수 없고, 원활하고 성공적 전환을 위해 많은 노력이 필요하다는 점입니다.

주목할 만한 AIaaS 사례

몇 가지 중요한 사례들을 보겠습니다.

1. 몽키런(MonkeyLearn)

몽키런은 직관적인 노코드 도구로 텍스트 분석을 단순화하는 즉시 사용 가능한 감성 분석 도구를 갖춘 흥미로운 AIaaS 플랫폼을 제공합니다.

커스텀 모델을 찾는 기업들은 설문 분석기를 포함한 사전 훈련 버전으로 여정을 시작할 수 있습니다. 고객 피드백을 주제별로 분류합니다. 포인트 앤 클릭 인터페이스로 감성, 키워드 등을 탐지하는 커스텀 ML 모델 구축도 쉽습니다. 모델을 다른 앱에 쉽게 통합할 수도 있습니다.

마침내 기업들은 몽키런 스튜디오(MonkeyLearn Studio)에서 모델을 실행해 강력한 대시보드를 만들고 실행 가능한 인사이트를 얻습니다. 설문 분석 대시보드 예시입니다.

이미지 1: 몽키런 설문 분석 대시보드 (출처)

2. IBM 왓슨(IBM Watson)

IBM은 AIaaS 제공으로 검증된 접근법을 가집니다. IBM 왓슨은 기업이 전방위적 접근으로 급진적 경쟁 우위를 확보하도록 돕는 AI 도구 모음을 호스팅합니다.

기업은 왓슨 어시스턴트(가상 비서 구축), 왓슨 내추럴 랭귀지 언더스탠드(고급 텍스트 분석 태스크 수행) 등 여러 사전 구축 애플리케이션 중 선택할 수 있습니다.

머신러닝이나 데이터 사이언스 사전 전문 지식도 불필요합니다. 개발자는 IBM 왓슨 스튜디오로 어떤 클라우드에서든 ML 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있습니다.

이미지 2: IBM 왓슨 어시스턴트 플러스 (출처)

3. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)

또 다른 흥미로운 예는 애저 AI(Azure AI), 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 개발자들을 위한 AI와 ML 솔루션 보고가 가득합니다.

개발자들은 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services)로 다양한 AI 역량(컴퓨터 비전, 텍스트 추출 등)을 발견하고 API로 앱에 추가할 수 있습니다. 애저 봇 서비스(Azure Bot Service)도 탐색해 보세요. Q&A 봇부터 자체 브랜드 가상 비서까지 직관적으로 어떤 봇이든 구축 가능합니다.

4. 구글 클라우드 ML(Google Cloud ML)

기업들은 구글의 AI 플랫폼인 구글 클라우드 ML 엔진(Google Cloud ML Engine)에서 혁신적 ML 제품과 서비스를 찾을 수 있습니다. 플랫폼은 기업의 ML 프로젝트 생성과 배포를 돕습니다.

개발자들은 오토ML(AutoML)을 탐색해 텍스트 분석, 이미지 분류, 번역 등을 위한 커스텀 ML 모델을 훈련시킬 수 있습니다. '왓이프 도구(what-if tool)'와 메트릭으로 데이터셋을 쉽게 시각화해 모델 작동 방식을 확인하고 성능을 평가할 수 있습니다.

이 플랫폼의 흥미로운 장점은 모든 구글 클라우드 생태계와 모델을 쉽게 통합할 수 있다는 점입니다.

마무리

궁극적으로 AI-as-a-Service는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 경험을 향상시킵니다. 게다가 귀사 비즈니스는 AIaaS로 의미 있는 임팩트를 전달할 확률이 더 높습니다.

디지털 도입 가속화를 아직 생각하지 않았다면, 팬데믹 이후 지표들이 디지털과 AI 솔루션 구현에 딱 맞습니다. 귀사 비즈니스는 AIaaS가 전달할 결과물들에 준비됐나요? 생각하고 행동하세요.

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