AI 스케일링이란 무엇인가요?
AI 스케일링이란 무엇인가요?
AI 스케일링은 조직 운영과 관련한 모든 측면에서 AI 활용도와 범위를 늘리면서 비즈니스 가치를 극대화하고 있습니다. 대부분의 조직은 특정 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 몇몇 AI 프로젝트와 함께 시작합니다. AI 스케일링을 활용하는 것은 프로젝트를 넘어 조직의 핵심 서비스, 제품 또는 비즈니스 프로세스에 AI를 광범위하고 심층적으로 통합하는 단계까지 이어집니다.
이 프로세스를 진행하려면 기술 능력을 향상해야 합니다. 다양한 데이터 세트를 활용하여 여러 가지 AI 모델을 개발 및 교육한 다음, 변경사항을 관리하고 버그를 수정하기 위해 체계적으로 배포해야 합니다. 기술 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, AI 스케일링에는 모든 방면에서 혁신을 주도할 수 있도록 사고방식과 프로세스를 전환해야 합니다.
AI 스케일링의 이점은 무엇인가요?
AI 스케일링은 곧 실험적 인공 지능에서 응용 인공 지능으로의 전환을 의미합니다. 이는 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션을 보유하고 있으며, 업계를 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 이는 경쟁 구도의 근본적인 변화를 이끄는 게임 체인저입니다. 조직은 더 적은 비용으로 더 많은 가치를 제공해서 해당 부문에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 아래에 몇 가지 핵심 이점이 요약되어 있습니다.
새로운 수익원
AI 시스템은 이미 제품 및 서비스를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 기술은 제품 설계 속도를 높이는 데 사용되고 있으며, 챗봇은 고객이 지원 및 서비스에 액세스하고 받는 방식을 바꾸고 있습니다. 이를 염두에 두었을 때, 전사적 AI 채택은 이러한 범주를 훨씬 넘어서는 혁신을 주도할 수 있습니다. 예를 들어, 일본 최고의 건설 회사인 Takenaka Corporation은 AI를 활용하여 Building 4.0 Digital Platform을 개발합니다. 이를 통해 작업자는 건설 업계 법률부터 규정, 지침 및 모범 사례에 이르는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 플랫폼은 내부 효율성을 개선하고 조직의 새로운 수익원을 창출합니다.
고객 만족도 향상
조직은 전사적 AI를 도입하여 고객 여정의 모든 단계에서 가치를 제공할 수 있습니다. 맞춤형 추천부터 빠른 배송 및 실시간 커뮤니케이션에 이르기까지, 조직은 고객 문제를 해결하고 변화하는 고객 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 예를 들어, 주요 미디어 회사인 FOX는 데이터 인사이트를 가속화하여 소비자, 광고주, 방송사와 상황에 맞는 AI 기반 제품을 거의 실시간으로 제공하고 있습니다. 광고주는 이 시스템을 활용하여 관련성이 높은 특정 동영상 순간에 제품 배치를 타겟팅할 수 있습니다. 이는 Fox와의 관계에서 더 많은 가치를 창출할 수 있다는 것을 의미합니다. 동시에 시청자는 적절한 시기에 자신에게 가장 관련성이 높은 제품을 추천받을 수 있습니다.
낭비 감소
AI 확장이란 곧 고객 대면 영역부터 백오피스 및 미들 오피스 업무까지 AI 기능을 도입하는 것을 의미합니다. 관리 업무량을 줄여 직원들이 보다 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 하고 일과 삶의 균형을 개선할 수 있습니다. 마찬가지로 AI 시스템은 중요한 프로세스를 모니터링하여 병목 지점이나 초크 포인트를 식별하고 제거할 수도 있습니다. 예를 들어, 연구 집약적인 바이오 제약 회사인 Merck는 지식 마이닝과 시장 조사 작업을 위한 AI 애플리케이션을 구축했습니다. 이들의 목표는 제약 가치 사슬 전반에서 더 영향력 있는 작업을 방해하는 시간 집약적인 수동 프로세스를 줄이는 것입니다.
AI 스케일링에는 무엇이 필요한가요?
한두 개의 AI 모델을 실험하는 것과 기업 전체를 AI를 사용하여 운영하는 것은 큰 차이가 있습니다. AI를 채택하고 확장하게 되면서 복잡성, 비용 및 기타 문제도 함께 증가하게 됩니다. 인재, 기술, 프로세스라는 세 가지 핵심 영역에 리소스와 시간을 투자해야 AI를 성공적으로 확장할 수 있습니다.
인재
AI 프로젝트는 보통 데이터 과학자와 AI 연구자가 담당하는 분야입니다. 하지만 대규모 AI의 경우, 해당 분야의 전문 지식부터 IT 인프라 관리 및 데이터 엔지니어링에 이르기까지 광범위한 기술이 요구됩니다. 조직은 기업 전반에 걸쳐 다양한 AI를 구현하기 위해 협업 가능한 다분야 팀을 구성하는 데 투자해야 합니다. 포드와 부서, 두 가지 접근 방식이 있습니다.
포드
기계 학습 전문가, 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어로 구성된 소규모 팀이 특정 기업 부서에게 필요한 AI 제품 개발을 담당합니다. 포드는 AI 개발의 속도를 높일 수 있지만 위험도 따릅니다. 이로 인해 기업 전체에서 임시로 사용되는 여러 가지 AI 기술과 도구의 다양한 컬렉션과 지식 사일로를 유발할 수 있습니다.
부서
조직 전체에 걸쳐 AI 개발을 우선순위로 지정, 감독 및 관리하는 별도의 AI 조직 또는 부서. 이 방식으로 진행하게 되면 초기 비용이 더 많이 들며 채택에 필요한 시간도 늘어날 수 있습니다. 그러나 이 방식은 보다 지속 가능하며 체계적인 AI 스케일링 구현이 가능합니다.
기술
AI 스케일링은 다양한 환경에서 수백 개의 기계 학습 모델을 구축하고 배포할 필요가 있습니다. 조직은 지속적인 유지 보수 및 생산성을 촉진하면서 모델을 실험 단계에서 생산 단계로 효율적으로 전환하는 기술을 도입해야 합니다. 기존 IT 인프라 및 소프트웨어 개발 관행과 해당 기술을 통합해야 합니다. 데이터 과학자와 조직 내 다른 이해 관계자들이 협업할 수 있도록 지원해야 합니다.
프로세스
AI 개발은 지속적으로 개선해야 하는 반복 프로세스입니다. 데이터 과학자는 데이터를 준비하고, 모델을 훈련 및 튜닝하며, 프로덕션에 배포합니다. 이들은 출력과 성능을 모니터링하고, 다음 버전을 릴리스하는 데 필요한 단계를 반복합니다. 전체 프로세스를 효율적으로 확장하려면 표준화 과정이 필요합니다. 조직은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 프로세스를 자동화하고 표준화하기 위한 일련의 관행과도 같은 기계 학습 운영(MLOP)을 구현해야 합니다. 전체 수명 주기 거버넌스도 안전하고 규제되어 있으며 윤리적인 AI 개발을 보장하는 데 꼭 필요합니다.
AI 스케일링의 핵심 기술은 무엇인가요?
AI가 발전하려면 전문 기술과 도구는 필수입니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
특성 저장소
특성 저장소는 여러 가지 ML 모델에서 특성을 쉽게 재사용할 수 있습니다. 특성은 원시 데이터에서 파생되었으며, 개별 측정이 가능한 속성입니다. 연령, 수입, 클릭률 등 단순한 속성일 수도 있으며, 변환 및 집계 과정을 거쳐 생성된 보다 복잡한 엔지니어링 특성일 수도 있습니다.
특성 저장소는 정의, 계산 로직, 종속성, 사용 기록 등 이러한 특성과 해당 메타데이터를 구성하고 관리합니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 특성을 효율적으로 재사용, 공유 및 발견하여 중복 작업을 줄일 수 있습니다.
코드 자산
라이브러리, 프레임워크, 사용자 지정 코드베이스 등 재사용 가능한 코드 자산은 효율성을 높여줍니다. 조직은 특정 라이브러리와 프레임워크를 표준화함으로써 AI 솔루션이 모범 사례를 사용하여 개발되고 시간이 지나면서 유지 보수가 용이하도록 할 수 있습니다. 또한 재사용 가능한 코드 자산은 프로젝트 전반에 걸쳐 일관성도 높여줍니다. 반복 작업을 줄이고 혁신에 필요한 프레임워크를 제공합니다.
운영 자동화
자동화된 테스트 및 지속적 통합/지속적 배포 (CI/CD)와 같은 자동화는 AI 스케일링 프로세스에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 조직은 AI 모델을 신속하게 반복하고 AI 구현에 필요한 민첩성을 향상시킬 수 있습니다. RAG와 같은 방법을 사용하면 처음부터 새로 학습하는 대신 생성형 AI에서 대규모 언어 모델에서 기존에 진행하던 교육을 개선할 수 있습니다. 스트리밍 데이터 기술은 기계 학습 작업에 필요한 실시간 데이터를 처리하기 위한 준비 및 분석과 같은 데이터 처리 작업을 자동화하는 데 꼭 필요합니다.
클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅 및 확장 가능한 인프라는 AI 워크로드의 요구 사항을 충족할 수 있도록 동적으로 할당할 수 있으면서 유연하고 확장 가능한 리소스를 제공합니다. 수요에 따라 리소스를 확장 또는 축소할 수 있는 기능을 활용하여 조직은 AI 모델 성능 요구 사항을 충족하면서 비용을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어 복잡한 모델을 교육하기 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 인스턴스를 사용하고, 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 필요한 확장 가능한 스토리지 솔루션을 사용할 수 있습니다. 또한 AWS 클라우드 서비스에는 개발 및 배포 과정의 속도를 더욱 높일 수 있는 특수 AI 및 기계 학습 도구도 포함되어 있습니다.
AI 스케일링의 문제점은 무엇인가요?
AI 스케일링을 성공적으로 진행하려면 조직이 다음과 같은 문제점을 극복해야 합니다.
모델 운영
개발이 완료된 모델이 운영 도구로서의 잠재력을 완전히 실현하지 못하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 그 이유는 아래와 같습니다.
- 모델 개발은 대체로 실제 비즈니스 성과와 관계가 없는 일회성 프로세스였습니다.
- 팀 간의 모델 전달은 문서, 프로세스 및 구조가 없는 상태에서 이루어집니다.
- 모델 개발 프로세스는 최종 사용자, 보다 더 광범위한 조직 또는 주제 전문가의 의견 없이 사일로에 존재합니다.
- 레거시 시스템에 개별적으로 모델을 배포합니다.
정적인 일회성 데이터 가져오기로 뒷받침되는 모델은 빠른 속도로 부실하고 정확성을 잃게 됩니다. 지속적인 개선 관행이 없으면 결국 모델의 성능이 저하되거나 필요가 없어질 위험이 있습니다.
문화적 저항
AI를 대규모로 도입하려면 조직 문화와 워크플로에서 상당한 변화가 필요합니다. 변화에 저항하는 모습과 AI 기능에 대한 이해가 부족하여 프로세스가 진행되기 어렵습니다. 또한 AI를 기존 비즈니스 프로세스 및 IT 시스템에 통합하는 것도 호환성 문제나 레거시 시스템으로 인해 그 과정이 복잡합니다. 데이터 팀은 복잡성이 증가하고, 팀 간 협업이 부적절하게 이루어지며, 표준화된 프로세스 및 도구가 부족하여 생산성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
복잡성 증가
운영 AI 모델은 변화하는 환경에서 정확하고 효과적인 상태를 유지해야 합니다. 정기적인 업데이트 및 신규 데이터를 사용한 재교육 등 지속적인 모니터링과 유지 보수가 꼭 필요합니다. 그러나 AI 모델이 더욱 정교해지면서 학습 및 추론에 더 많은 계산 리소스가 필요합니다. 변경 사항이나 버그 수정을 하게 되면 이후 반복 작업에서 더 많은 비용과 시간이 소요됩니다.
규제 관련 문제
데이터 및 AI 모델의 보안 및 프라이버시를 보장하는 것은 쉽지 않습니다. 실험적인 AI 프로젝트는 조직의 데이터를 더 유연하게 사용할 수 있습니다. 그러나 운영을 효과적으로 진행하려면 기업에 적용되는 모든 규제 프레임워크를 충족해야 합니다. AI 개발에는 모든 단계에서 인증된 데이터 액세스를 보장하기 위해 세심하게 관리해야 합니다. 예를 들어 권한이 없는 사용자가 AI 챗봇에게 기밀 질문을 하는 경우, 답변 시 기밀 정보를 공개해서는 안 됩니다.
AWS는 AI 규모 조정 작업을 어떤 방식으로 지원할 수 있나요?
AWS는 가장 포괄적인 인공 지능(AI) 및 기계 학습 서비스, 인프라 및 구현 리소스 세트를 통해 기계 학습 채택 여정의 모든 단계를 지원합니다. 기업 전체에 걸쳐 AI를 더 신속하고 효율적으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.
- Amazon Bedrock에서 독점 데이터를 사용할 수 있도록 업계 최고의 기본 모델을 선택, 사용자 지정, 교육 및 배포할 수 있습니다.
- Amazon QDeveloper는 코드 생성, 코드베이스 분석, 문제 디버깅, AWS 모범 사례 기반 아키텍처 지침 제공 등 IDE 또는 AWS Management Console에서 자연어와 상호 작용하여 소프트웨어 개발의 속도를 증가시킵니다.
- Amazon Q를 사용하면 긴급한 질문에 신속하고 관련성 있는 답변을 얻고, 문제를 해결하며, 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 회사 내 정보 저장소, 코드 및 엔터프라이즈 시스템에 있는 데이터와 전문 지식을 활용하여 조치를 취할 수 있습니다.
- Amazon SageMaker Jumpstart는 소프트웨어 팀이 기계 학습 허브에서 기본 모델을 구축, 교육 및 배포하여 AI 개발의 속도를 증가시킬 수 있도록 지원합니다.
Sagemaker for MLOps 도구를 사용하여 AI 개발 프로세스를 간소화할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.
- SageMaker Experiments를 사용하여 파라미터, 지표, 데이터 세트와 같은 모델 훈련 작업과 관련된 아티팩트를 추적할 수 있습니다.
- SageMaker Pipelines을 구성하여 정기적으로 또는 특정 이벤트가 트리거될 때 자동으로 실행되도록 할 수 있습니다.
- SageMaker 모델 레지스트리를 사용하여 사용 사례 그룹화와 같은 메타데이터를 추적하고 중앙 리포지터리에서 성능 지표 기준선을 모델링할 수도 있습니다. 이 정보를 사용하여 비즈니스 요구 사항에 따라 최상의 모델을 선택할 수 있습니다.
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