AI 매니지드 서비스와 플랫폼

안녕하세요. 뉴핀입니다.

AI 프로젝트가 성공적인 프로덕션 수준으로 이어지고, 비즈니스 성과를 제대로 만들려면 무엇을 개선해야 할까요? 바로 기업에 맞는 AI 매니지드 서비스와 플랫폼의 선택입니다.

 

출처: Getty Images Bank

AI 매니지드 서비스란?

기업을 대신해 아래와 같은 요소를 처음부터 끝까지(End-to-End) 알아서 처리해주는 것

• 기업 내 어느 비즈니스 영역에 AI를 도입할 예정인가
• 도입했을 때 비즈니스 효과를 제대로 얻을 수 있는가
• 선정한 과제를 어떤 서비스 형태로 기획할 것인가
• 서비스를 구현할 때 필요한 최적의 AI 기술과 솔루션은 무엇인가
• AI 학습을 위한 데이터는 어떻게 준비할 것인가
• 기존 내부 시스템(레거시)과 어떻게 연계할 것인가
• 정해진 시간 내에 빠르게 구축할 수 있는가
• 안정적으로 서비스를 오픈하고 운영까지 진행할 수 있는가

AI 도입을 위해 활용하는 여러 오픈 소스 도구와 AI 개발 및 운영 솔루션을 하나의 플랫폼에서 제공하는 서비스입니다. AI 전문 기업이 아니라면 모든 AI 역량을 내재화할 필요 없이 AI 매니지드 서비스 전문 업체와 파트너십을 맺으면서, 원하는 결과를 보다 효율적으로 도출할 수 있습니다.

 

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그렇다면 성공적인 AI 프로젝트를 위한 AI 도입 과정 4단계에 대해 알아볼게요.

1단계) AI 도입 과제 선정 및 타당성 입증

별도의 비즈니스 가치 평가(Business Value Assessment) 방법론에 따라 진행하고, 서비스 설계와 운영 관리 단계는 관련 툴이나 솔루션을 사용합니다.

2단계) 서비스 설계 및 학습 데이터 준비 및 관리

서비스 설계를 위해 AI 아키텍트는 서비스에 필요한 유스 케이스별 아키텍처를 수립합니다. 이를 위해 유사한 아키텍처를 참조하고 분석해 새로운 아키텍처를 수립하고 세부 사항을 설계합니다.

설계가 끝났다면 학습 데이터를 준비하고 관리해야 하는데요. AI에 필요한 데이터는 레거시 시스템, 데이터 레이크, 외부 데이터 등 다양한 원천에서 수집되고 학습 가능한 형태로 가공됩니다. 동시에 지속적으로 공급돼야 합니다.

3단계) AI 서비스 구현(애플리케이션 개발)

최적의 AI 기술과 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 배포 후에는 지속적인 반복 학습을 통해 최적화하면서 서비스 성능을 유지하고 개선하는 과정이 필요합니다.

4단계) AI 운영 관리 및 관리

보통 부서별로 배포한 모델과 서비스는 담당 부서가 개별적으로 모니터링하고 관리하는 것이 일반적인데요. 다양한 AI 서비스를 통합 모니터링하고 측정하는 과정이 필요합니다.

출처: it world