기본적으로 모든 팀에는 자체 공유 폴더가 있는데, 이러한 폴더의 경우 처음에는 단순하게 몇 개의 프로젝트 파일을 저장하는 공간이었지만 결국에는 아무도 정리하려고 하지 않는 문서와 메모로 인해 복잡하게 얽힌 미로로 변해버리는 경우가 많습니다. ML(머신 러닝) 및 DL(딥 러닝) 이니셔티브도 유사한 경로를 따르는 경우가 많습니다. 초기에 몇 번의 성공이 탄력을 받으면, 팀은 곧 모델을 만들어 가동하고 새로운 프레임워크를 시도하며 다양한 데이터 소스를 활용하기 시작합니다. 안타깝게도 명확한 시스템이 마련되어 있지 않으면 빠르게 엉망진창이 될 수 있습니다. 실험은 쉽게 재현할 수 없고, 결과를 정량화하거나 비교하기 어려우며, 지난 분기에는 효과가 있었던 것이 오늘은 재현되지 않을 수도 있습니다.
이러한 무분별한 확장을 방지하기 위해 많은 조직에서는 AI(인공 지능)와 관련하여 혼란을 가중할 수 있는 개발 프로세스를 정리하는 데 도움이 되도록 설계된 중앙 집중식 시스템으로 눈을 돌리고 있습니다. 이러한 환경은 데이터 과학 및 엔지니어링 팀에 모델 개발의 복잡성에 맞춰 특별히 구축된 중앙화된 작업 공간을 마련해 주고, 공동 작업, 테스트, 배포, 모니터링 등을 위한 지원을 제공해 줍니다. 이러한 AI 플랫폼은 작업을 저장할 뿐 아니라 AI를 빌드해서 운영 중인 팀들이 전반적으로 업무를 수행하는 방식을 형성해 줍니다.
AI 도입의 시작점은 조직마다 다르며 데이터, 규정 준수 또는 인프라 측면의 제약 조건도 팀마다 다릅니다. 그렇기 때문에 AI 플랫폼은 모든 상황에 맞는 단 하나의 해결책이 아닙니다. AI 플랫폼을 배포하는 방식은 기존 기술 스택과 얼마나 잘 통합되는지, 그리고 IT가 비즈니스 요구에 따라 얼마나 신속하게 확장할 수 있는지에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 일반적으로 사용 가능한 배포 모델과 각 모델의 강점 및 제약을 파악하는 것이 중요합니다. 가장 일반적인 세 가지 옵션은 다음과 같습니다.
이러한 플랫폼은 퍼블릭클라우드 인프라에서 실행되며, 하드웨어를 관리하지 않으면서 AI 리소스에는 빠르게 접근하고자 하는 팀에 적합합니다. 클라우드 기반 모델은 유연성, 확장성 및 최신 도구에 대한 접근성을 제공하며, 이는 개발을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모델은 시작하기는 훨씬 간단하지만 장기적인 운영비(예: 구독료)가 더 높거나 데이터 상주 또는 벤더 종속 가능성에 대한 우려가 있을 수 있습니다.
온 프레미스 AI 플랫폼은 조직의 자체 데이터 센터 내에서 관리되는 인프라에 배포됩니다. 이 모델은 규제 요구 사항이 엄격하거나 데이터의 민감도가 높은 산업, 예를 들어 의료 또는 금융과 같은 산업에 적합합니다. 이러한 산업에서 조직은 데이터 접근, 저장 및 규정 준수 조치를 완전히 통제하는 쪽을 선호합니다. 반면, 이러한 접근 방식에는 설정, 유지관리 및 확장 측면에서 더 큰 책임이 따릅니다. 선행 투자도 보통 클라우드 기반 옵션보다 크게 이루어집니다.
하이브리드 플랫폼은 클라우드와 온 프레미스 구성 요소를 혼합하여 기술 요구 사항, 데이터 민감도 또는 비용을 기준으로 작업 부하를 옮길 수 있는 유연성을 제공합니다. 예를 들어, 회사는 속도를 내기 위해 클라우드에서 실험을 실행한 다음 운영 모델을 로컬에 배포하여 규정 준수 표준을 충족할 수 있습니다. 이러한 모델은 민첩성과 통제 사이의 중간 지점을 원하는 조직 사이에 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
조직은 기술 역량, 타임라인 및 전략적 우선 순위에 따라 다양한 경로를 통해 AI 플랫폼을 구현합니다. 속도와 사전 구축 기능을 우선시하는 조직도 있고, 커스터마이제이션과 내부 소유에 가치를 두는 조직도 있습니다. 따라서 시작점을 결정할 때는 필요한 유연성, 기존 시스템과의 통합 수준, 지속적인 개발 및 유지관리를 지원하는 데 사용할 수 있는 내부 전문 지식 수준을 고려하는 경우가 많습니다.
다음은 조직이 AI 플랫폼을 구축하는 데 사용하는 세 가지 일반적인 전략입니다.
이 접근 방식에서 팀은 AWS, Microsoft 또는 Google과 같은 공급업체의 사전 통합 도구를 사용하여 빠르게 시작하고 실행합니다. 이러한 플랫폼에는 내장형 인프라, 지원 및 다른 엔터프라이즈 시스템과의 호환성이 제공됩니다. 단, 유연성이 부족할 수 있으며, 속도는 빨라지지만 커스터마이제이션이 제한될 수 있습니다. 반면 최고의 기성 AI 플랫폼은 광범위한 수정 기능을 제공하며, 가용성, 가속화 및 적응성을 하나의 가상 환경에 통합합니다.
AI 스택을 처음부터 설계하는 것을 선호하는 조직이 있습니다. 이렇게 하면 도구, 워크플로우 및 시스템 전체의 데이터 이동 방식에 대한 더욱 포괄적인 통제권을 발휘할 수 있습니다. AI 플랫폼을 빌드하는 데 많은 자원이 필요할 수 있지만, 기존 시스템과의 긴밀한 통합이 필요하거나 고도로 전문화된 분야에 종사하는 조직에는 이득이 될 수 있습니다.
오픈 소스 플랫폼에서 조직은 교육 프레임워크, 시각화 도구 및 데이터 처리를 위한 개방형 라이브러리 등 모듈식 구성 요소를 활용하여 빌드하고, 시간이 지남에 따라 적응할 수 있습니다. 이러한 경로에서는 유연성과 커뮤니티 공동 작업이 유리하게 작용하며, 라이선싱 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 신뢰성, 보안 및 장기적인 유지관리를 위해서는 탄탄한 내부 전문 지식과 체계적인 거버넌스도 필요합니다.
올바르게 활용한다면 AI 플랫폼은 개발자가 코드를 작성하고 팀이 모델을 가동할 수 있는 공간이 됩니다. 그러나 플랫폼의 진정한 가치는 초기 실험부터 프로덕션 배포 및 장기적 감독에 이르기까지, 적용된 ML의 수명 주기 전체를 지원하는 인프라와 기능에서 비롯됩니다. 가장 효과적인 플랫폼에서는 모델 빌드 뿐 아니라 진화하는 에코시스템의 일부로서 모델을 관리하고 확장하는 작업도 더 쉬워집니다.
강력한 AI 플랫폼을 정의하는 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.
MLOps(머신 러닝 운영)란 학습, 배포, 모니터링, 개선 등 모델의 수명 주기 전체를 관리하는 프로세스와 관행을 의미합니다. MLOps와 통합된 AI 플랫폼을 통해 팀은 개념 증명에서 안정적인 프로덕션으로 보다 쉽게 전환할 수 있으며, 여러 모델에서 일관성, 추적성 및 성능 표준을 유지할 수 있습니다.
생성형 AI(GenAI)가 엔터프라이즈 작업 부하에서 담당하는 역할이 커지면서 이러한 모델을 지원하는 플랫폼은 사실상 필수 요소가 되었습니다. 대규모 언어 모델을 효과적으로 실행하기 위해 플랫폼은 처리량이 많은 데이터 교환을 관리하고, 지연 시간의 짧은 추론을 지원하며, 연속적이고 대규모의 생성 작업을 처리할 수 있는 컴퓨팅 능력을 갖추어야 합니다.
모델 개발은 장시간 정적인 상태에 머물러 있지 않습니다. 데이터 세트가 커지고 작업 부하가 증가하면 팀에는 이에 따라 확장할 수 있는 인프라가 필요합니다. 확장 가능한 AI 플랫폼에서는 팀이 환경이나 워크플로우를 재설계하지 않고도 로컬 테스트부터 엔터프라이즈급 교육 및 배포까지 원활하게 전환할 수 있습니다.
데이터 준비, 파이프라인 오케스트레이션, 모델 재학습과 같은 반복적인 작업은 직원들의 시간과 집중력을 갉아먹을 수 있습니다. 자동화를 지원하는 플랫폼은 이러한 단계를 간소화해 주므로 팀에서는 반복 가능한 워크플로우를 반복 가능한 결과로 바꿀 수 있습니다. 이러한 기능은 진행 중인 실험이 여러 개이거나 정기적으로 모델을 새로 고침해야 하는 환경에 특히 유용합니다.
강력한 플랫폼이라면 이미 사용 중인 도구와 호환되어야 합니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어, 노트북, 라이브러리 및API에 대한 네이티브 지원을 통해 처음부터 시작하지 않고 새 도구를 워크플로우로 쉽게 가져올 수 있습니다.
관련 데이터의 양과 민감도를 고려할 때 플랫폼 보안은 절대 타협할 수 없는 사항입니다. AI 플랫폼은 접근 제어, 패키지 확인, 알려진 취약점에 대한 지속적인 모니터링과 같은 엔터프라이즈급 보호 장치를 지원해야 합니다. GDPR 또는 CCPA 준수와 같은 규정 조율 또한 나중으로 미루지 않고 설계 초기에 통합되어야 합니다.
AI 플랫폼은 모델의 개발, 평가 및 배포 방법에 대한 명확한 감독도 지원해야 합니다. 여기에는 AI 시스템에서 내리는 의사 결정의 데이터 계통 추적, 편향 탐지 및 감사 기능이 포함됩니다. 내장된 거버넌스 도구를 사용하면 조직의 가치 및 법적 요구 사항에 맞춰 모델 개발을 조율하면서 위험도 줄일 수 있습니다.
기술 지원은 급히 필요한 상황이 올 때까지 간과되는 경우가 많습니다. 문서, 교육, 문제 해결 및 엔터프라이즈 온보딩과 같은 포괄적인 지원을 제공하는 AI 플랫폼은 팀이 생산성을 유지하고 중단 없이 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 특히 오픈 소스 도구를 사용할 때 신뢰할 수 있는 지원을 쉽게 받을 수 있는지가 반복과 정체를 가르는 중요한 요소가 될 수 있습니다.
AI에 대한 수요는 어느 한 가지 부문에만 국한되지 않습니다. 데이터가 점점 더 많아지고 경쟁이 심해지면서 더 많은 업계가 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 고객 서비스 개선, 공급망 최적화, 개발 시 보다 중요한 역할 수행 등… 가능성은 거의 무한합니다. AI 플랫폼은 모든 분야의 조직에서 이러한 가능성을 펼치는 데 필요한 구조와 컴퓨팅 능력을 제공하며, 각 부문의 운영 요구에 맞는 방식으로 AI를 적용합니다.
- 통신 사업자
통신 사업자는 AI 플랫폼을 통해 서비스 안정성을 개선하고, 네트워크 운영을 간소화하며, 문제가 고객에게 영향을 미치기 전에 미리 예측할 수 있습니다. - 의료
의료 환경에서 AI 플랫폼은 영상 분석, 치료 계획 수립, 진단 지원을 통해 보다 빠르고 적절하게 임상 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. - 제조
장비 및 프로세스 데이터에 AI를 적용하면 제조업체는 가동 중지 시간을 줄이고 제품 품질을 개선하며 생산 라인을 실시간으로 미세 조정할 수 있습니다. - 뱅킹
이러한 플랫폼은 거래 패턴의 사기 탐지부터 신용 리스크 모델의 정확성 개선에 이르기까지 다양한 뱅킹 사용 사례를 지원합니다. - 이커머스
이커머스 분야의 소매업체들은 AI 플랫폼을 활용해 고객의 행태와 수요 신호를 바탕으로 제품 추천, 콘텐츠 개인화, 물류 최적화를 제공합니다. - 에너지
유틸리티 및 에너지 제공업체는 AI를 적용하여 소비량을 예측하고, 그리드의 안정성을 유지하며, 시스템의 고장 또는 비효율성을 점검합니다. - 금융
자본시장과 자산 관리 측면에서, AI 플랫폼은 시장 시뮬레이션, 알고리즘 거래 및 규정 준수 모니터링을 위한 모델 개발을 지원합니다. - 정부
기관들은 플랫폼을 사용하여 서비스를 현대화하고 공공 프로그램의 이상을 탐지하며 실시간 분석을 통해 긴급 대응을 개선하는 방식으로 AI의 이점을 누리고 있습니다. - 보험
보험사는 AI 플랫폼에서 클레임 처리, 리스크 프로필 평가, 행동 및 과거 데이터에 기반한 정책 조정 등을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다. - 유통
오프라인 매장과 온라인 채널 모두에서 유통업체는 AI 플랫폼을 사용하여 수요를 예측하고 재고를 관리하며 다양한 고객 부문에 맞춤형 서비스를 제공합니다.
AI 도입이 실험 단계를 넘어 운영 규모로 확대됨에 따라 전용 플랫폼의 가치는 더욱 분명해지고 있습니다. AI 플랫폼을 사용하는 조직은 각각의 프로젝트를 독립적으로 취급하기 보다는 일관된 방법을 확립하여 기술 업무와 전략적 목표를 더 효과적으로 조율할 수 있습니다. 이 플랫폼은 실험, 배포, 감독이 모두 이루어지는 공통 공간이 되어 주므로 병목 현상이 줄고 효율성이 높아집니다.
특히 AI 플랫폼과 관련하여 가장 일반적이고 영향력 있는 이점을 몇 가지 소개합니다.
AI 플랫폼은 ML 워크플로우의 일반적인 단계를 자동화하여 팀에서 수동 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다. 데이터 수집부터 모델 재교육에 이르기까지 자동화는 시간을 절감해 줄 뿐만 아니라 실험과 배포 전반의 일관성을 향상시켜 줍니다.
수동 프로세스는 작은 실수에 취약하며, 이로 인해 결과가 왜곡되거나 생산 속도가 떨어질 수 있습니다. 반복 가능한 워크플로우, 표준화된 도구 및 체계적인 테스트 환경을 적용함으로써 AI 플랫폼은 모델 무결성을 지원하면서 피할 수 있는 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI 플랫폼을 사용하여 맞춤형 서비스, 반응형 지원 채널, 동적 제품 권장 사항을 지원하는 조직이 많습니다. 이러한 개선을 통해 고객과의 상호작용을 더욱 관련성 있고 시의적절하며 쉽게 접근할 수 있게 만들면 고객 참여를 심화시킬 수 있습니다.
AI 플랫폼에서는 대규모 데이터 세트를 분석하고 가정을 테스트하며 실제 추세에서 인사이트를 얻기가 더 쉬워집니다. 적절한 도구가 마련되어 있다면 의사 결정자들은 현재의 조건과 새로운 패턴을 반영하는 즉각적이고 데이터에 의거한 가이드를 얻을 수 있습니다.
AI 플랫폼은 상당한 이점을 제공한다고 해서 장애 요소가 없는 것은 아닙니다. 이러한 시스템을 채택한 팀은 거버넌스, IT 보안, 운영 조율 등 기술 설정 이상의 문제에도 대비해야 합니다. 그러나 대부분의 문제는 적절한 계획과 자원으로 해결할 수 있습니다.
완전한 기능을 갖춘 AI 플랫폼을 개발 또는 라이선싱하려면 상당한 규모의 투자가 필요할 수 있으며, 특히 대대적인 인프라 업그레이드가 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다. 비용을 관리하는 한 가지 방법은 모듈식 또는 오픈 소스 솔루션에서 시작해 사용 사례와 팀의 역량이 성숙하면 규모를 확장하는 것입니다.
AI 플랫폼에는 민감한 데이터가 사용되는 경우가 많은데, 이는 데이터 개인정보 보호, 접근 제어 및 규제 준수에 대한 우려를 야기할 수 있습니다. 이러한 위험은 강력한 ID 및 접근 관리 정책을 통합하고, 철저한 심사를 받은 오픈 소스 패키지를 사용하며, 플랫폼 관행을 최신 데이터 보호 표준에 맞춰 조정하여 완화할 수 있습니다.
ML 모델이 제대로 작동하려면 라벨이 올바르게 지정된 고품질의 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터가 없으면 최고의 플랫폼이라도 제 성능을 발휘하지 못합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고 처음부터 데이터 품질 표준을 적용하는 것이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 입력 데이터에 대한 정기적인 감사도 장기적인 모델 정확성을 지원합니다.
학습 데이터에 불균형이 있거나 과거의 편향이 반영될 경우 모델은 의도치 않게 그러한 패턴을 강화할 수 있습니다. AI 플랫폼은 편향 탐지, 설명 가능성, 추적성을 위한 기능을 포함해야 합니다. 또한 개발 프로세스에서 부서 간 팀을 참여시키면 문제를 조기에 포착하고 모델을 보다 광범위한 윤리 기준에 맞춰 조율하는 데 도움이 됩니다.
적절한 AI 플랫폼을 선택할 때는 현재 요구 사항을 충족하는 것만큼이나 미래의 성장을 고려하는 것이 중요합니다. 적절한 플랫폼은 장기적인 목표를 지원하고 기존 인프라와 원활하게 연동되며 작업 부하와 팀의 변화에 유연하게 적응할 수 있어야 합니다. 의사 결정자는 현재 필요한 것에만 집중하기 보다는 혁신을 저해하지 않으면서 현재 시스템과 원활하게 통합하고 비즈니스 우선 순위에 따라 확장할 수 있는 플랫폼을 찾아야 합니다.
강력한 AI 플랫폼은 앞서 논의한 MLOps 지원, 자동화, 확장성, 거버넌스, 보안, 통합 등 모든 역량을 통합합니다. 이러한 기능은 기능적인 플랫폼의 토대를 형성하며, 모든 평가 시에는 솔루션이 이러한 핵심 기대 사항에 얼마나 잘 부응하는지를 먼저 확인해야 합니다.
플랫폼은 기능 이외에도 엔드 투 엔드 모델 개발 및 배포를 지원해야 합니다. 여기에는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 확인, 모니터링 및 재교육이 포함됩니다. 또한 파이프라인 전반의 모든 아티팩트와 산출물에 대한 버전 관리, 로깅, 재현성도 지원해야 합니다.
특히 데이터 과학 팀과 엔지니어링 팀이 공동 작업해야 하는 환경에서는 사용 편의성이 중요합니다. 잘 설계된 인터페이스, 직관적인 워크플로우, 효율적인 문서화를 통해 채택률을 개선하고 온보딩 시간을 단축할 수 있습니다. 응답성이 뛰어난 기술 지원도 마찬가지로 주된 장점입니다. 특히, 대규모 문제 해결이 필요할 수 있는 오픈 소스 또는 하이브리드 시스템을 배포하는 경우에 유용합니다.
적절한 AI 플랫폼은 조직과 함께 성장해야 합니다. 대대적인 재작업 없이도 더 큰 데이터 세트를 처리하고, 더 많은 사용자를 지원하며, 더 복잡한 모델을 실행할 수 있어야 한다는 의미입니다. 또한 클라우드, 온 프레미스, 하이브리드 환경 등 어디에 배포해도 유연해야 한다는 의미이기도 합니다.