7가지 AI 전략으로 기업 성공 이끄는 방법

기업의 AI 여정을 성공으로 이끄는 MLOps 전략

최근 AI가 기업 경쟁력의 핵심으로 부상하면서 기업들은 AI 도입에 박차를 가하고 있습니다. 하지만 실제 AI 프로젝트를 성공적으로 운영하고 지속하기란 쉽지 않습니다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것에서 그치지 않고, 모델의 전체 라이프사이클을 효율적으로 관리하는 MLOps(Machine Learning Operations)가 필수적인 이유입니다.

MLOps로 AI 프로젝트를 가속화하다

아마존웹서비스(AWS)에 따르면 기업의 92%가 AI를 사용하고 있지만, 단 28%만이 AI 프로젝트를 성공적으로 운영하고 있습니다. 실패 이유로는 데이터 문제(36%), 의사결정 구조 부재(25%), 전문인력 부족(25%) 등이 지목됐습니다. MLOps는 이런 문제점들을 해결하고 AI 프로젝트의 성공률을 높이는 방안으로 주목받고 있습니다.

MLOps는 단순히 AI 모델 개발 과정만이 아닌 모델의 구축, 배포, 모니터링, 업데이트 전 과정을 효율적으로 관리하는 접근법입니다. 구글 클라우드의 데이터 사이언스 담당 이사 빈첸조 트라발리아는 “MLOps는 AI 프로젝트를 실제 비즈니스에 성공적으로 적용하는 핵심”이라며 중요성을 강조했습니다.

MLOps를 이끄는 선두기업들

AI 선도기업들은 MLOps 역량을 지속적으로 강화하고 있습니다. 구글은 자사의 클라우드 AI 플랫폼 ‘꾸라’에 MLOps 기능을 탑재해 기업 고객들의 MLOps 도입을 지원하고 있습니다. MS의 ‘아쥬르 머신러닝’과 AWS의 ‘세이지메이커’ 역시 MLOps 관련 서비스를 제공하는 대표적인 예입니다.

데이터로보(Datarobot)는 AI 기업 최초로 MLOps 전문기업으로 시작해 주목받고 있습니다. 2012년에 설립된 데이터로보는 엔드투엔드 MLOps 솔루션을 제공하며 연평균 80% 이상의 고성장을 이어가고 있습니다. 2022년 연간 매출은 4억 달러를 돌파했습니다. 포츈 선정 ‘미국에서 가장 빠르게 성장하는 기업’과 ‘혁신기업 100’ 등에 이름을 올리며 기술 혁신력을 인정받았습니다.

같은 MLOps 기업인 코렐레이션원(C3 AI)은 2022년 연간 매출 2억6천6백만 달러로 전년 대비 30% 성장했습니다. 미국 정부와 공공기관 등 대형 고객들을 확보하며 높은 성장세를 이어가고 있습니다. 향후 5년간 AI/ML 애플리케이션 시장이 연평균 30% 이상 성장할 것으로 전망되면서 코렐레이션원의 지속 성장이 기대되는 상황입니다.

MLOps는 결코 AI 기업만의 전유물이 아닙니다. 머신러닝을 통해 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는 기업들은 반드시 MLOps 역량을 키워나가야 합니다. 비디오 플랫폼 기업 ‘밀리언샤버드’는 MLOps를 기반으로 대규모 데이터를 실시간으로 처리해 개인별 맞춤 콘텐츠를 제공하는 AI 추천 시스템을 구축했습니다. MLOps가 기업의 지속 가능한 성장을 위한 필수 요소로 부상하고 있는 것입니다.

성공적 MLOps를 위한 3대 요소

실제로 MLOps를 도입하고 운영하는 데는 상당한 노력이 필요합니다. 가트너에서는 성공적인 MLOps를 위한 3대 요소로 ▲ 엔터프라이즈 전략 수립, ▲ 조직 수준의 변화, ▲ 자동화된 도구 채택을 꼽았습니다.

먼저 기업은 전사 차원의 AI 전략과 MLOps 로드맵을 마련해야 합니다. 여기에는 AI 윤리 기준 수립, 거버넌스 체계 구축, 데이터 전략 등이 포함됩니다. 조직 문화와 프로세스 혁신도 필수적입니다. 기존의 폐쇄적 사일로를 타파하고 협업 중심의 개방형 구조로 나아가야 합니다. 마지막으로 CI/CD, 모델 모니터링 등 다양한 MLOps 수명주기를 포괄하는 자동화 도구를 활용해 프로세스를 표준화해야 합니다.

AI가 비즈니스의 차세대 성장 동력이 되고 있습니다. 많은 기업들이 MLOps에 주목하며 그 잠재력을 인정하고 있지만, 아직 실제 도입에는 많은 과제가 남아 있습니다. 기업 여러분, MLOps를 통해 AI 프로젝트를 성공으로 이끌 준비가 되셨나요?