엔터프라이즈 AI 도입 전략

기업의 디지털 전환, AI가 갖춰야 할 필수 요소

디지털 혁신의 물결 속에서 기업들은 AI 기술 도입을 서두르고 있습니다. 하지만 AI 프로젝트가 실패하는 비율도 높습니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 무엇을 준비해야 할까요?

데이터 전략 수립이 우선

AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 통해 학습합니다. 따라서 데이터 확보와 관리가 AI 프로젝트의 관건입니다. 기업은 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 가공할 수 있는 전략을 먼저 수립해야 합니다. 데이터 파이프라인을 구축하고 데이터 거버넌스를 확립하는 일이 선행되어야 하는 이유입니다.

실제로 뉴웨이브(NewVantage) 파트너스가 발표한 ‘2023 데이터 및 AI 리더십 설문조사’ 결과에 따르면, 92.5%의 기업이 AI를 도입했지만 단 26.5%만이 AI 프로그램에서 실질적인 가치를 창출하고 있다고 답했습니다. 그 이유로 ‘데이터 문제’가 가장 큰 장애물로 지목되었습니다.

MLOps로 AI 모델 라이프사이클 통합 관리

AI 모델을 효과적으로 개발, 테스트, 배포, 모니터링하려면 MLOps(머신러닝 운영) 환경 구축이 필수적입니다. MLOps는 데브옵스(DevOps) 방식을 AI 개발에 접목한 것으로, 단계별 자동화와 모니터링을 통해 AI 모델의 라이프사이클을 통합 관리합니다.

MLOps를 도입하면 AI 개발 프로세스가 체계화되어 생산성이 높아집니다. 또한 모델 버전 관리와 실시간 모니터링으로 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 실제로 MLOps를 이행 중인 기업의 92%가 AI 모델 배포 시간이 단축되었다고 답했습니다.

비즈니스와 기술의 융합으로 AI 가치 실현

AI 기술을 실제 비즈니스에 접목해 가치를 창출하려면 비즈니스 측면과 기술 측면을 동시에 고려해야 합니다. 기술 인재와 도메인 전문가의 협업이 필수적입니다. 기업은 데이터 사이언스 조직을 구성하고 관련 인력을 육성해야 합니다.

또한 AI 모델의 윤리성과 공정성도 중요한 고려사항입니다. AI 기술이 발전할수록 AI 윤리에 대한 사회적 요구도 커지고 있습니다. AI 윤리 가이드라인을 제정하고 관련 프로세스를 마련해 AI의 부작용을 방지해야 합니다.

마치며

AI 기술은 기업 디지털 전환의 핵심 동력입니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 데이터 전략 수립, MLOps 구축, 비즈니스-기술 통합, AI 윤리 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 이를 통해 AI가 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있을 것입니다. 여러분 기업의 AI 여정이 성공적으로 이뤄지기를 기원합니다.