지난 몇 년 사이에 효과적이고 효율적인 AI(인공 지능)가 꿈에서 현실로 전환되었습니다. 오늘날, 모든 업계의 조직은 AI를 활용하여 혁신을 추진하고 의사 결정을 개선하며 운영을 간소화하고 있습니다. 그러나 AI 시스템을 처음부터 빌드하는 데 드는 복잡성과 비용은 상당한 장벽이 될 수 있으며, 이는 보유한 자원이 적은 소규모 기업들이 AI 솔루션을 활용하는 것을 가로막습니다. 간단히 말해서, 사용자 지정 사내 AI를 개발하기 위해서는 광범위한 데이터 처리 역량은 물론이고 상당한 재정적 투자가 필요합니다. AIaaS(Artificial intelligence as a service)는 이러한 문제를 해결해 줍니다. AIaaS는 외부 공급업체 벤더와 협력하여 클라우드 플랫폼을 통해 AI 기능을 제공하므로 기업에서 자체 인프라를 개발할 필요 없이 고급 AI 도구를 이용하고 배포할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 첨단 지능형 기술의 진입 장벽을 낮추고 AI 채택을 가속화하는 동시에 최신 디지털 전환과 관련된 비용과 위험을 대부분 제거해 줍니다.

최신 AI의 활용도는 거의 무제한에 가까우며, 따라서 AIaaS는 다양한 도구와 플랫폼을 아우릅니다. 저마다 고급 AI 솔루션을 적용하여 운영을 간소화하고, 고객 경험을 향상하며, 데이터 중심 의사 결정을 지원하는 등 특정 요구 사항을 해결하도록 설계되었습니다.

아래에서는 가장 일반적인 AIaaS 유형 중 일부와 이를 효과적으로 사용하는 방법을 설명합니다.

봇

AI 챗봇과 가상 어시스턴트 등의 봇은 고객 서비스와 마케팅에 널리 사용되고 있습니다. NLP(자연어 처리)를 기반으로 하는 이러한 도구는 사람의 대화를 시뮬레이션하며, 지속적인 상호 작용을 통해 개선할 수 있습니다. 기업은 챗봇을 사용하여 반복적인 문의를 처리하고, 연중무휴 고객 지원을 제공하며, 직원들이 복잡하고 부가 가치가 더 큰 작업을 수행할 여유를 확보해 줍니다. 또한 봇은 알려진 기술적 문제에 대한 신속한 해결책을 제공하여 IT 지원과 같은 내부 운영을 향상시킬 수도 있습니다.

사용자의 쇼핑 과정을 안내하고, 제품을 추천하며, 반품을 처리하는 챗봇을 배포하여 개인화되고 직관적인 고객 경험을 제공하는 소매 웹사이트를 예로 들 수 있습니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스

기업은 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 이용하여 모델을 처음부터 개발하지 않고도 AI 기능을 기존 시스템에 통합할 수 있습니다. AIaaS API는 감정 분석, 언어 번역, 이미지 인식 및 엔터티 추출과 같은 기능을 제공합니다.

기업은 자연어 처리 API를 사용하여 고객 피드백을 분석하고 심리를 측정하면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, 컴퓨터 비전 API는 물류 회사가 패키지 이미지를 분석하여 품질 관리 프로세스 전반에 걸쳐 잠재적인 손상을 보다 정확하게 파악하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

머신 러닝

ML(머신 러닝) 서비스를 통해 기업은 고급 기술 전문 지식 없이도 예측 모델을 빌드하고 배포할 수 있습니다. 이러한 서비스는 사전 구축된 모델을 활용하는 노코드 및 로우코드 플랫폼부터 완전 사용자 지정 솔루션을 위한 포괄적인 프레임워크까지 다양합니다.

조직에서는 ML을 사용하여 추세를 파악하고 운영을 최적화하며 데이터 중심 의사 결정을 내립니다. 예를 들어 의료 제공자는 ML을 사용하여 환자 데이터를 분석하고 잠재적인 건강 위험을 예측할 수 있습니다.

데이터 라벨링

데이터 라벨링은 머신 러닝 학습을 준비하기 위해 대규모 데이터 세트에 태그를 지정하는 프로세스입니다. 라벨링된 데이터는 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적이며, AIaaS 솔루션은 보통 데이터 라벨링 도구를 제공하는데, 여기에는 인간이 AI 시스템과 함께 라벨링 과정을 검토, 수정 및 개선하여 품질과 정확성을 유지하는 데 도움을 주는 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 접근 방식이 포함되어 있습니다.

데이터 라벨링 사용 사례로는 이미지 인식 모델을 위한 데이터 세트 정리, 감정 분석을 위한 고객 리뷰 분류, 음성 인식을 위한 오디오 파일 주석 달기 등이 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 기업은 모든 종류의 데이터를 AI 애플리케이션에 사용할 수 있도록 효율적으로 구조화하고, 대규모 분석 파이프라인이나 운영 시스템에 원활하게 데이터를 통합할 수 있습니다.

사물 인공 지능

AI와 IoT(사물 인터넷)이 융합되면서 지능형 커넥티드 장치, 즉 AIoT(사물 인공 지능) 등장했습니다. 여기에서 스마트 장치는 AI를 활용하여 데이터를 분석하고 자율적인 결정을 내립니다. 이를 위해 AIoT 애플리케이션은 실시간 데이터 처리, 패턴 인식 및 예측 유지관리를 채용합니다.

예를 들어, 제조업의 AIoT 장치는 기계에 유지관리가 필요한 시점을 예측하여 다운타임을 줄이고 비용이 많이 드는 고장을 방지할 수 있습니다. 마찬가지로 스마트 홈 시스템은 AIoT를 사용하여 사용자의 선호를 학습하고 에너지 사용을 최적화하여 편의성과 효율성을 높여줍니다.

고객 만족도는 비즈니스 성장에 필수적이지만 높은 수준의 만족도를 달성하고 유지하는 일은 다양한 과제를 제시합니다. 이러한 과제는 빠르게 변화하는 환경에서 탁월한 CX를 지속적으로 제공해야 하는 필요성에서 비롯됩니다. 알아 두어야 할 몇 가지 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

• 선제적인 고객 서비스로의 전환

많은 기업이 문제가 보고된 후에야 대응하는 대응적 고객 서비스에서 벗어나지 못하고 있습니다. 고객에게 연락해 피드백을 전달하거나 상황이 복잡해지기 전에 AI를 사용하여 잠재적인 문제를 예측하고 예방하는 등 선제적인 서비스 전략을 구현해 보세요.

• 채널 전반에서 일관된 CX 유지

   

  고객이 자주 이용하는 채널과 접점은 수십 개에 달하며, 그 수가 증가할수록 각 채널에서 원활한 경험을 보장하기가 어려워집니다. 통합 시스템 및 옴니채널 지원 솔루션에 투자하면 일관성을 높일 수 있습니다. 모든 채널에서 CX를 정기적으로 모니터링하여 지속적인 격차를 파악하고 해결하면 더욱 개선될 수 있습니다.

• 혁신과 CX의 균형 유지

비즈니스 혁신은 좋은 것이지만 고객 경험을 희생하면서까지 우선시할 수는 없습니다. 이것이 비즈니스에 영향을 미친다면 회사 문화의 문제일 수 있습니다. CX를 포괄하도록 혁신에 대한 초점을 전환하고, 새로운 아이디어와 개념을 활용하여 고객 여정을 복잡하게 만드는 대신 개선시키기 위해 노력해야 합니다.

• 부정적인 경험의 효과적인 해결

한 번의 부정적인 경험은 고객 충성도와 평판에 큰 영향을 미칠 수 있지만, 상황이 꼭 그렇게 흘러갈 필요는 없습니다. 포괄적인 피드백 루프를 이용하면 구매자가 지나치게 불만을 느끼기 전에 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있으므로 부정적인 경험을 고객 만족에 대한 약속을 입증할 기회로 전환할 수 있습니다.

AIaaS는 특정한 과제를 수반하지만, 이점이 잠재적 단점을 능가하는 경향이 있습니다. 다음은 AI 아웃소싱의 주요 이점 중 일부입니다.

• 확장성

비즈니스는 정적이지 않고 시간이 지남에 따라 발전합니다. AIaaS를 통해 기업은 필요에 맞춰 AI 기능을 확장 또는 축소할 수 있으므로 큰 중단 없이 성장과 변화하는 요구를 수용할 수 있습니다.

• 접근성

많은 AIaaS 플랫폼이 비기술팀도 AI를 워크플로우에 통합할 수 있도록 노코드 또는 로우코드 옵션을 제공합니다. 이렇게 하면 누구나 AI를 이용할 수 있으므로 사내 개발자나 AI 전문가가 없는 조직도 고급 기술을 활용할 수 있게 됩니다.

• 속도

AIaaS는 AI 기능을 가장 빠르게 배포하는 방법 중 하나입니다. 사전 구축된 도구, 커스터마이제이션 가능한 솔루션 및 클라우드 기반 제공을 통해 기업은 AI 기술을 신속하게 구현하고 사내 시스템 빌드와 관련된 지연 없이 가치를 도출할 수 있습니다.

• 생산성

AIaaS는 더 스마트한 의사 결정과 더 효율적인 자원 할당을 통해 생산성을 향상시킵니다. 가상 어시스턴트 및 자동화 기능 덕분에 중요한 프로세스가 일관되고 정확하게 실행되므로 오류와 지연이 최소화됩니다.

• 투명성

대부분의 AIaaS 가격 체계는 소비량을 기준으로 하므로 비용을 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 투명성 덕분에 기업은 숨겨진 요금을 피하고 실제로 사용하는 서비스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

• 수익 증대 및 비용 절감

AIaaS를 사용하면 기업이 값비싼 하드웨어를 구입하거나 AI 시스템을 처음부터 개발하지 않아도 되므로 초기 투자 비용이 줄어듭니다. 또한 AI 기반 자동화를 통해 노동 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선하면 장기적인 절감 효과를 얻을 수도 있습니다. 마지막으로 AI에 기반해 개선된 고객 경험은 매출 성장을 촉진하므로 발전하는 시장에서 기업이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

이전에도 언급했듯이 AIaaS는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 운영되며,외부 공급업체 벤더를 통해 인공 지능 기능을 제공합니다. 간단히 말해 기업은 자체 AI 솔루션을 만들 필요가 없으며, 대신 다양한 벤더의 AI 기능을 '대여'할 수 있습니다.

여기에서는 AIaaS가 비즈니스를 지원하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

AIaaS 플랫폼 액세스

AIaaS 플랫폼은 클라우드 기반 소프트웨어 라이선스를 통해 제공됩니다. 이 사용량 기준 지불 모델을 이용하면 조직은 하드웨어나 소프트웨어에 막대한 사전 투자를 하지 않고도 AI를 구현할 수 있습니다. 기업은 이러한 플랫폼을 구독하여 신속한 배포 및 확장이 가능한 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.

기존 시스템과의 통합

AIaaS의 주요 이점 중 하나는 기존 워크플로우와의 호환성입니다. 공급업체는 IT 인프라를 정비하지 않고도 AI 기능을 현재 시스템에 직접 통합할 수 있는 API 및 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공합니다.

커스터마이제이션 가능한 모델

많은 AIaaS 제공업체는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 맞춤 구성할 수 있는 사전 구축된 AI 모델을 제공합니다. 이 모델들은 보통 사용자의 데이터를 사용하여 학습하므로 조직은 고유한 문제와 기회를 다루는 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. AI 도구를 커스터마이제이션하면 조직의 목표에 부합하면서도 정확하고 관련성 높은 결과를 얻을 수 있습니다.

지속적인 개선 및 지원

AIaaS 제공업체는 일반적으로 도구와 서비스에 대한 지속적인 업데이트, 개선 및 지원을 제공합니다. 기업은 최신 AI 기술을 지속적으로 활용하고, 점점 더 정교해지는 솔루션으로 전략을 개선할 수 있습니다. 또한 제공업체는 시스템 성능을 모니터링하여 발생하는 문제를 파악해 선제적으로 해결할 수도 있습니다.

AI가 업계를 계속해서 혁신하고 있으므로 AIaaS의 미래는 밝아 보입니다. 기업들은 내부 및 외부 프로세스를 지원하고 필요할 때 언제든지 추가 인텔리전스 및 자동화를 제공하기 위해 점점 AIaaS로 전환하고 있습니다. 빠른 발전과 글로벌 시장의 확장 속에서 AIaaS는 디지털 혁신의 초석이 될 것입니다.

다음은 AIaaS의 미래를 위한 몇 가지 주요 동향과 예측입니다.

• 더 자연스럽고 인간적인 AI 상호 작용

NLP와 생성형 AI(GenAI)의 발전으로 AI 기반 에이전트의 대화형 경험이 더욱 실감나고 직관적으로 진화할 것으로 예상됩니다. 향후에는 진정한 의미에서 인간과 유사한 상호작용을 구현하여 고객 참여도와 만족도를 높일 것입니다.

• 대규모 개인화의 강화

AI가 더 능숙하게 사용자 행동을 분석하고 이해하게 되면서 기업은 AIaaS 솔루션을 통해 개인화된 경험을 제공할 수 있게 됩니다. 사전 학습된 모델과 실시간 데이터 분석을 통해 개인의 선호에 정확하게 부합하는 보다 맞춤화된 상호 작용이 가능해집니다.

• 통합된 공동 작업 및 데이터 통합

AIaaS는 데이터 사일로를 제거하고 부서 간 팀워크를 촉진함으로써 더 나은 공동 작업을 이끌어낼 가능성이 높습니다. 단편화된 데이터를 한데 모으고 부서 간에 손쉽게 통합하는 도구를 사용하면 조직의 운영 효율성이 향상되고 자신감도 높아집니다.

• 도입 증가

현재 AIaaS 도입은 기술 중심 산업에서 가장 활발하게 이루어지고 있습니다. 그러나 의료, 제조, 농업 등의 부문에서는 구체적인 과제와 기회에 대처하기 위해 도메인별 AI 모델을 활용하며 AIaaS의 사용을 계속 확장할 것으로 예상됩니다.

• 시장의 성장 및 혁신

AIaaS 시장은 향후 5년 내에 크게 성장할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 더 많은 혁신을 촉발하여, 더 발전된 도구, 경쟁력 있는 가격 모델, 그리고 광범위한 접근성으로 이어질 것이며, 산업 전반에 걸쳐 AI의 완전한 도입과 통합을 가로막는 수많은 장벽이 제거될 것입니다.

AIaaS는 사내 전문 지식, 인프라 제한 또는 예산 제한 수준에 관계없이 고급 AI 기능을 배포하고 활용할 수 있는 중요한 기회를 조직에 제공합니다. 물론 이러한 기회가 실현되려면 먼저 적절한 파트너를 찾아야 합니다. ServiceNow AI Platform은 조직 전체에서 AI의 힘을 활용하여 비즈니스 혁신을 위한 올인원 솔루션을 제공합니다.

자동 콘텐츠 요약, 예측, 생성에 내장된 생성형 AI 경험을 활용하여 생산성을 향상시켜 보세요. IT, 고객 서비스, 인사 관리, 소프트웨어 개발 등 비즈니스 전반에서 조치를 취하고 과제를 해결하는 자율 AI 에이전트로 팀의 역량을 강화할 수 있습니다. 중요한 작업을 자동화하고 결과를 예측하며 문제를 해결하는 데 머신 러닝을 활용하면 운영이 간소화됩니다. 프로세스 마이닝 및 퍼포먼스 분석을 활용하여 병목 현상을 식별하고 워크플로우를 시각화할 수 있습니다. 또한 지능형 대화형 AI가 팀을 대신하여 요청을 처리해 주므로 원활한 고객 및 직원 경험을 제공하는 것도 가능합니다.

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