인공 지능 플랫폼을 사용하면 개인이 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝 모델을 보다 확장 가능한 방식으로 생성, 평가, 구현 및 업데이트할 수 있습니다. 지식 근로자는 AI 플랫폼 도구를 사용하여 수동보다 더 빠르고 정확하게 데이터를 분석하고, 예측을 공식화하고, 작업을 실행할 수 있습니다.
AI는 기술 발전의 새로운 시대를 이끄는 촉매제로서 중추적인 역할을 합니다. PwC는 "AI가 2030년 세계 경제에 최대 15.7조 달러를 기여할 수 있으며, 이는 현재 중국과 인도의 아웃풋을 합친 것보다 많을 것"이라고 추산합니다. 이에 대해 PwC는 "6.6조 달러는 생산성 향상에서, 9.1조 달러는 소비 부작용에서 발생할 가능성이 높다"고 추정합니다. 맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)는 AI가 산업에 미치는 잠재적 영향을 관찰할 때 제조 부문에서만 AI를 사용하는 신기술이 2025년까지 3.7조 달러의 가치를 더할 것으로 추정합니다. AI 기술은 조직 내에서 비즈니스 인텔리전스의 중요한 요소임이 빠르게 입증되고 있습니다. IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 인프라 제공업체는 AI 플랫폼을 제품에 추가하여 시장을 확장했습니다.
AI 플랫폼은 조직이 운영을 간소화하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, AI 애플리케이션을 효과적으로 배포하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는 광범위한 기능을 제공합니다. 이러한 개발 플랫폼은 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 간의 협업을 지원하여 중복된 작업을 줄이고 데이터 복제나 추출 등의 일상적인 작업을 자동화하여 비용을 절감합니다. 일부 AI 플랫폼은 자연어 처리(NLP)나 음성 인식과 같은 고급 AI 기능도 제공합니다.
하지만 잘못된 시스템을 선택하면 비용이 증가할 뿐만 아니라 다른 중요한 툴이나 기술의 사용이 제한될 수 있기 때문에 플랫폼 선택은 어려운 과정이 될 수 있습니다. 가격 책정 외에도 비즈니스에 가장 적합한 AI 플랫폼을 평가할 때 고려해야 하는 다른 요소들이 많이 있습니다. 사용 가능한 AI 툴과 그 기능을 이해하면 비즈니스 목표에 맞는 플랫폼을 선택할 때 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 플랫폼은 데이터 거버넌스 적용부터 워크로드 분산 개선, 머신 러닝 모델의 신속한 구축에 이르기까지 다양한 작업을 지원합니다. AI로 성공을 거두는 것은 일반적으로 대규모 모델을 신속하게 배포할 수 있는 조직의 능력에 달려 있으므로, AI 플랫폼에서 조직의 목표를 지원하는 데 적합한 기능을 찾는 것이 필수적입니다. 다음과 같은 사례가 포함될 수 있지만 이에 국한되지는 않습니다.
AI 플랫폼은 AI 기술의 힘을 활용하여 자동화, 확장성, 보안 강화 등 비즈니스에 다양한 이점을 제공할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 분석하고 가치 있는 인사이트를 도출하며 변화하는 시장 역학 관계에 신속하게 적응하여 궁극적으로 혁신과 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
자동화는 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 활동의 규모와 속도를 가속화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 팀이 일관된 데이터 라벨링과 같이 성공적이고 반복 가능한 프로세스를 파악하면 머신 러닝을 통해 이를 자동화할 수 있는 방법을 모색할 수 있습니다. 이 경우 AI 플랫폼의 기능을 사용하여 데이터 라벨링을 자동화하면 예측의 정확도를 높이고 데이터 변수의 유용성을 높일 수 있습니다.
노트북과 같은 로컬 컴퓨터에서 모델을 구축하고 학습하는 데는 한계가 있기 때문에 머신 러닝 모델의 학습 및 생산 단계 모두에서 확장성은 매우 중요합니다. 이 방법은 소규모 데이터 세트에는 충분할 수 있지만, 데이터 과학자는 더 강력한 모델에는 이 방법을 사용할 수 없습니다. 확장하려면 데이터를 표준에 맞게 조정하고 GPU 및 TPU 사용량과 함께 컴퓨팅 가용성을 모니터링하기 위해 투명성과 동료 실무자와의 협업을 촉진하는 중앙 집중식 워크플로가 필요합니다.
AI 플랫폼은 또한 오픈 소스 소프트웨어 및 라이브러리 사용을 용이하게 하는 사용자 친화적인 통합을 제공해야 합니다. 대부분의 플랫폼은 이미 PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn과 같은 인기 있는 오픈 소스 프레임워크와 호환되지만, 포괄적인 AI 에코시스템을 위해서는 MongoDB, Redis, PostgreSQL과 같은 오픈 소스 플랫폼에 원활하고 편리하게 액세스할 수 있는 AI 플랫폼을 찾아야 합니다.
또한 최고의 AI 플랫폼은 오픈 소스 커뮤니티에 깊이 관여하는 조직과 팀에 의해 개발되고 유지됩니다. 이들은 연구에 기여하고, 리소스를 할당하고, 전문 지식을 제공함으로써 기술의 다양성과 연구 기여도를 높이는 동시에 데이터 과학 및 머신 러닝 전문가가 이용할 수 있는 혁신적인 기술의 범위를 확장합니다.
IBM은 오픈 소스를 초기부터 지지해 왔던 기업 중 하나로, Linux, Apache, Eclipse와 같은 영향력 있는 커뮤니티를 지원하며 오픈 라이선스, 오픈 거버넌스 및 오픈 표준을 추진했습니다. IBM의 오픈 소스와의 관련성은 Red Hat의 인수로 더욱 두드러졌습니다.
또한 AI 플랫폼에 대한 배포 및 사용 전략을 고려하는 것도 중요합니다. 온프레미스로 구현될 예정인지, 아니면 클라우드 플랫폼을 사용하여 호스팅될 예정인지, 내부 팀용인지, 아니면 외부 고객이 액세스할 수 있도록 되어 있는지, 이러한 요소는 비즈니스 목표에 맞게 가장 효과적으로 통합할 수 있는 AI 플랫폼을 파악하는 데에도 중요합니다.
오픈 소스 패키지는 데이터 과학자, 애플리케이션 개발자 및 데이터 엔지니어가 자주 사용하지만 기업에 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 보안 제어는 빠르게 진화하는 위협을 식별하고 보호하는 데 필수적입니다. 최고의 AI 플랫폼은 일반적으로 데이터, 애플리케이션 엔드포인트 및 ID를 보호하기 위한 다양한 조치를 갖추고 있습니다.
주요 보안 조치는 다음과 같습니다.
AI 거버넌스는 조직의 AI 및 ML 모델의 윤리적이고 책임감 있으며 규정을 준수하는 개발 및 구현을 보장하는 것을 목표로 합니다. 신중한 거버넌스 기능을 갖춘 AI 플랫폼을 사용하면 모델 승인, 모니터링 및 규정 준수 거버넌스에 대한 협업과 조정을 개선할 수 있습니다. AI 거버넌스는 조직이 이러한 플랫폼에서 얻은 인사이트를 사용하여 내린 데이터 기반 의사 결정에 대한 신뢰와 믿음을 심어주는 데 필수적입니다. 이러한 신뢰는 내부 규정 준수 의무와 외부 규정을 모두 충족하는 데까지 확장됩니다.
AI 거버넌스의 부재는 비효율성, 금전적 처벌, 브랜드 평판의 심각한 손상과 같은 결과를 초래할 수 있습니다. 또한 머신러닝 프로세스의 확장을 방해하여 결과를 재현하기 어렵게 만들고 부정확하거나 불완전한 데이터로 인한 오류의 위험을 초래할 수 있습니다. 벌금도 상당할 수 있으며, 편향된 대출 자격 평가 모델로 인해 은행 사업자는 백만 유로에 이르는 벌금을 부과 받을 수 있으며, GDPR에 의한 최대 2천만 유로 또는 연간 매출의 4%에 이르는 GDPR 벌금이 부과될 수 있습니다.
또한 적절한 사용자 액세스를 보장하는 것은 특정 직책이 실수로 전체 시스템에 영향을 미치는 오류를 범하는 것을 방지할 수 있기 때문에 AI 플랫폼 내에서 거버넌스의 필수적인 요소입니다. IT 관리자는 직무에 따라 계정을 할당하고, 사용자 활동을 모니터링하고, 실무자 간의 원활한 공유와 협업을 촉진할 수 있어야 합니다.
데이터의 표준화, 편향성 완화, 업계 규정 준수를 보장하는 강력한 거버넌스 관행을 구현하는 플랫폼을 찾아보세요.
훈련 및 교육, 신뢰할 수 있는 버그 보고 및 추적, 문제 해결 또는 비상 사태 대응에 대한 지원이 필요한 경우 이러한 지원을 제공할 수 있는 AI 플랫폼을 선택하는 것이 현명합니다.
지원 리소스(예: 포럼, 문서, 고객 지원)를 비롯하여 강력한 사용자 커뮤니티도 문제를 해결하고 지식을 공유하는 데 매우 중요할 수 있습니다.
조직이 경쟁력을 유지하고 뒤처질 위험을 피하려면 AI를 도입하는 것이 필수적입니다. 다음 사용 사례는 조직이 각 산업에서 AI를 어떻게 통합했는지 보여줍니다.
AI의 강점은 의료 서비스 제공과 관련된 무수히 많은 도전 과제, 즉 계속 증가하는 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
환자 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 방사선 전문의는 더 효율적으로 더 많은 환자를 처리해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 가치 기반 치료로의 전환으로 인해 환급이 더욱 어려워지면서 조직은 재무 목표를 달성하기 위해 효율성과 생산성을 높일 수 있는 방법을 모색하게 되었습니다. 예상했던 대로 이러한 변화와 수요 증가로 인해 공급업체의 불만과 번아웃이 심화되었습니다.
AI는 강력한 이미지 및 데이터 분석 기능을 통해 방사선 전문의에게 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.
오늘날 은행 업계는 AI의 활용을 통해 변화를 겪고 있습니다. 소비자를 상대하는 은행원의 경우, AI 기반 리서치 시스템은 은행이 제공하는 다양한 상품에 대한 주요 정보(예: 기능, 혜택, 약관, 가격 및 기타 중요한 정보에 대한 데이터)에 대한 접근성을 크게 향상시켜 은행원이 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.
AI를 통한 정보 접근성 향상으로 은행원들은 우수한 서비스를 제공할 수 있는 강력한 툴킷을 갖추게 되었습니다. 은행의 상품에 대한 심층적인 지식과 개별 고객 프로필에 대한 명확한 이해를 바탕으로 각 고객의 고유한 재무 목표와 상황에 맞게 추천 및 솔루션을 보다 정확하게 맞춤화할 수 있습니다.
한 은행은 IBM Watson이 관리하는 챗봇이 모든 고객 질문, 요청 및 메시지의 55%에 성공적으로 답변하는 것을 확인했습니다. 덕분에 나머지 45%는 더 빨리 인간 은행 담당자에게 연결될 수 있었습니다. AI를 효과적으로 구현하기 위해서는 AI에게 주도권을 넘겨줄 시기를 결정하는 것이 중요합니다.
금융 업계는 AI를 효과적으로 활용하여 다음과 같은 추가 영역을 지원하고 있습니다.
지난 2년 동안 우리 모두는 일, 육아, 사교 활동, 쇼핑에 대한 새로운 하이브리드 접근 방식을 채택해야 했습니다. 매장 내 디지털과 오프라인 접점을 혼합한 '하이브리드 쇼핑'이 대세로 떠오르고 있습니다. 하이브리드 쇼핑은 전체 소비자의 27%, Z세대의 36%가 주로 사용하는 구매 방식입니다. 모든 연령대의 소비자 4명 중 3명(72%)이 주요 구매 수단으로 매장을 이용하는 것으로 나타났습니다.
이는 소매업체가 온라인, 오프라인 매장, 모바일 및 가상 채널로 구성된 하이브리드 쇼핑 경험을 단일 고객 여정 내에서 어떻게 원활하게 통합할 수 있을지에 대한 도전이자 기회이기도 합니다.
소매업계는 디지털 혁신을 거듭하며 핵심 역량 5개 분야를 활성화하기 위해 AI를 핵심으로 채택하고 있습니다.
제조업체는 예상치 못한 기계 고장이나 제품 배송 문제와 같은 다양한 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 제조업체는 AI의 힘을 활용하여 운영 효율성을 높이고, 신제품을 출시하고, 제품 디자인을 맞춤화하고, 미래의 재무 결정을 전략화하여 디지털 혁신을 향한 여정을 발전시킬 수 있습니다.
이러한 과제를 직접 해결하는 주요 AI 솔루션은 다음과 같습니다.
IBM watsonx는 AI 제품의 포트폴리오로, 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 비즈니스 전반에서 AI의 영향력을 확장하고 가속할 수 있도록 설계된 AI 어시스턴트 세트를 갖추고 있습니다.
핵심 구성 요소에는 새로운 파운데이션 모델과 생성형 AI 및 머신 러닝을 위한 스튜디오, 오픈 데이터 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 한 맞춤형 데이터 저장소, 책임감 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로를 가속화하기 위한 툴킷이 포함됩니다.
IBM watsonx AI assistant는 조직에서 전문 지식 없이도 고객 서비스 자동화, 코드 생성 및 HR 등의 부서에서 주요 워크플로 자동화와 같은 다양한 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에서 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.