엔터프라이즈 AI란 무엇인가요?
엔터프라이즈 인공 지능(AI)은 대규모 조직 내에서 고급 AI 기술을 채택하는 것입니다. 프로토타입에서 프로덕션까지 AI 시스템을 가져오는 과정에서 규모, 성능, 데이터 거버넌스, 윤리, 규정 준수와 관련된 몇 가지 문제가 발생합니다. 엔터프라이즈 AI에는 대규모 조직 내에서 AI를 광범위하게 사용하기 위한 정책, 전략, 인프라, 기술이 포함됩니다. 엔터프라이즈 AI는 상당한 투자와 노력이 필요하지만 AI 시스템이 대세가 된 지금, 대규모 조직에 중요합니다.
엔터프라이즈 AI 플랫폼이란 무엇인가요?
엔터프라이즈 AI 플랫폼은 조직이 대규모로 AI 애플리케이션을 실험, 개발, 배포, 운영할 수 있도록 하는 통합 기술 그룹입니다. 딥 러닝 모델은 모든 AI 애플리케이션의 핵심입니다. 엔터프라이즈 AI에서는 새로운 문제나 데이터세트가 생길 때마다 모델을 처음부터 훈련하는 것이 아니라 작업 간 AI 모델 재사용률을 높여야 합니다. 엔터프라이즈 AI 플랫폼은 조직 전체에서 딥 러닝 모델을 대규모로 재사용, 프로덕션화, 실행하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 지속 가능한 가치를 제공하는 동시에 지속적 개선과 변화하는 환경에 맞게 유연성을 유지하는 완전하고 종합적이며 안정적이고 복원력이 뛰어나며 반복 가능한 시스템입니다.
엔터프라이즈 AI의 이점은 무엇인가요?
엔터프라이즈 AI를 구현하면 이전에는 해결할 수 없었던 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 대규모 조직에서 새로운 수익원을 창출하고 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
혁신 주도
대기업에는 일반적으로 수백 개의 비즈니스 팀이 있지만 모든 팀이 데이터 과학 기술을 위한 예산과 리소스를 보유하고 있지는 않습니다. 경영진은 엔터프라이즈급 AI를 사용하여 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 기술을 대중화하고 회사 전체에서 더 쉽게 이용할 수 있도록 할 수 있습니다. 조직 내 누구나 AI 도구를 제안하고, 실험하고, 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있습니다. 비즈니스 지식을 갖춘 도메인 전문가가 AI 프로젝트에 기여하고 디지털 트랜스포메이션을 주도할 수 있습니다.
거버넌스 강화
사일로화된 AI 개발 접근 방식은 가시성과 거버넌스를 제한합니다. 사일로화된 접근 방식은 특히 중요한 의사 결정 예측에서 이해 관계자의 신뢰를 떨어뜨리고 AI 도입을 제한합니다.
엔터프라이즈 AI는 이 프로세스에 투명성과 제어를 제공합니다. 조직은 혁신을 장려하는 동시에 규제 요구 사항에 따라 민감한 데이터 액세스를 제어할 수 있습니다. 데이터 과학 팀은 설명 가능한 AI 접근 방식을 사용하여 AI 의사 결정의 투명성과 최종 사용자의 신뢰를 높일 수 있습니다.
비용 절감
AI 프로젝트 비용 관리에는 특히 훈련 도중 개발 작업, 시간, 컴퓨팅 리소스의 세심한 제어가 필요합니다. 엔터프라이즈 AI 전략은 조직 내의 반복적인 엔지니어링 작업을 자동화하고 표준화할 수 있습니다. AI 프로젝트는 중복이나 낭비를 방지하는 동시에 컴퓨팅 리소스에 대한 확장 가능한 중앙 집중식 액세스를 제공합니다. 시간이 지남에 따라 리소스 할당을 최적화하고, 오류를 줄이고, 프로세스 효율성을 개선할 수 있습니다.
생산성 향상
AI는 일상적인 작업을 자동화함으로써 시간 낭비를 줄이고 인적 자원을 일상적 작업에서 해방시켜 보다 창의적이고 생산적인 업무에 집중하도록 할 수 있습니다. 엔터프라이즈 소프트웨어에 인텔리전스를 추가하면 비즈니스 운영 속도를 높여 기업 활동의 여러 단계 간에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 설계에서 상용화 또는 생산에서 납품까지의 일정을 단축하면 즉각적인 투자 수익을 얻을 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?
엔터프라이즈 AI 애플리케이션은 공급망 관리부터 사기 탐지 및 고객 관계 관리에 이르기까지 모든 것을 최적화할 수 있습니다. 다음으로 사례 연구를 통해 몇 가지 예를 제시하겠습니다.
연구 및 개발
조직은 방대한 데이터세트를 분석하고 추세를 예측하고 결과를 시뮬레이션하여 제품 개발에 필요한 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. AI 모델은 과거 제품 성공과 실패로부터 패턴과 인사이트를 식별하여 향후 제품 개발의 길잡이로 삼을 수 있습니다. 또한 협업적 혁신을 지원하여 여러 지역에 있는 팀이 복잡한 프로젝트에서 더 효과적으로 작업할 수 있습니다.
예를 들어 글로벌 제약 브랜드인 AstraZeneca는 AI 기반 신약 발견 플랫폼을 만들어 품질을 높이고 잠재적 약물 후보를 발견하는 데 걸리는 시간을 단축했습니다.
자산 관리
AI 기술은 조직 내의 물리적 자산과 디지털 자산의 취득, 사용, 처분을 최적화합니다. 예를 들어 예측 유지 보수 알고리즘은 장비나 기계가 고장 날 가능성이 있거나 유지 보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다. 이 알고리즘은 효율성을 개선하거나, 에너지 소비를 줄이거나, 자산 수명을 연장하기 위한 기계 운영 조정을 제안할 수 있습니다. 조직은 AI 기반 추적 시스템을 통해 자산의 위치와 상태를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
예를 들어 글로벌 의료 기술 리더인 Baxter International Inc.는 AI를 사용하여 계획되지 않은 장비 가동 중지 시간을 줄임으로써 단 하나의 시설에서 계획되지 않은 기계 가동 중지 시간을 500시간 이상 방지합니다.
고객 서비스
AI는 개인화되고 효율적이며 확장 가능한 고객 상호 작용을 제공할 수 있습니다. AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 사람의 개입 없이 많은 고객 문의를 처리합니다. 또한 AI는 방대한 고객 데이터를 실시간으로 분석할 수 있으므로 기업이 개인화된 추천 및 지원을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 글로벌 통신 회사인 T-Mobile은 AI를 사용하여 고객 상호 작용의 속도와 품질을 높입니다. 상담원은 고객에게 더 빠르고 더 나은 서비스를 제공하여 고객 경험을 보강하고 인간 대 인간 관계를 강화합니다.
엔터프라이즈 AI의 주요 기술 고려 사항은 무엇인가요?
엔터프라이즈 AI를 성공적으로 배포하려면 조직이 다음을 구현해야 합니다.
데이터 관리
AI 프로젝트는 엔터프라이즈 데이터 자산에 대한 쉽고 안전한 액세스를 필요로 합니다. 조직은 스트리밍 또는 배치 데이터 처리, 데이터 메시, 데이터 웨어하우징 등 데이터 엔지니어링 파이프라인을 구축해야 합니다. 데이터 과학자가 필요한 데이터세트를 빠르게 찾고 사용할 수 있도록 데이터 카탈로그 같은 시스템이 갖춰져 있어야 합니다. 중앙 집중식 데이터 거버넌스 메커니즘은 데이터 검색에 불필요한 장애물을 만들지 않으면서 데이터 액세스를 규제하고 위험 관리를 지원합니다.
모델 훈련 인프라
조직은 신규 및 기존 기계 학습 모델을 구축하고 훈련할 중앙 집중식 인프라를 구축해야 합니다. 예를 들어 특성 엔지니어링에는 훈련을 위해 원시 데이터에서 가격표와 제품 설명 같은 변수, 즉 특성을 추출하고 변환하는 작업이 포함됩니다. 중앙 집중식 특성 저장소를 사용하면 여러 팀이 협업하여 재사용을 촉진하고 작업이 중복되는 사일로를 방지할 수 있습니다.
마찬가지로 데이터 과학 팀이 내부 엔터프라이즈 데이터로 기존 AI 모델을 조정할 수 있으려면 검색 증강 생성(RAG)을 지원하는 시스템이 필요합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터 볼륨에서 훈련되며 수십억 개의 파라미터를 사용하여 독창적인 출력을 생성합니다. 질문에 답하기, 언어 번역, 자연어 처리와 같은 작업에 대규모 언어 모델을 사용할 수 있습니다. RAG는 이미 강력한 LLM의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 기반으로 확장하므로 모델을 다시 교육할 필요가 없습니다.
중앙 모델 레지스트리
중앙 모델 레지스트리는 다양한 사업부에서 구축하고 훈련한 LLM 및 기계 학습 모델을 위한 엔터프라이즈 카탈로그입니다. 모델 버전 관리가 가능하므로 팀은 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 시간 경과에 따른 모델 반복 추적
- 여러 버전의 성능 비교
- 배포에서 가장 효과적인 최신 버전 사용
또한 팀은 훈련 데이터, 파라미터, 성능 지표, 사용권을 비롯한 모델 메타데이터의 세부 기록을 유지할 수 있습니다. 이는 팀 간 협업을 강화하고 AI 모델의 거버넌스, 규정 준수, 감사 가능성을 간소화합니다.
모델 배포
MLOps와 LLMOps 같은 관행은 엔터프라이즈 AI 개발에 운영 효율성을 도입합니다. 이들은 DevOps의 원칙을 AI 및 기계 학습이라는 고유한 과제에 적용합니다.
예를 들어 데이터 준비, 모델 훈련, 테스트, 배포 등 다양한 ML 및 LLM 수명 주기 단계를 자동화하여 수동 오류를 줄일 수 있습니다. ML 및 LLM 운영 파이프라인을 구축하면 AI 모델의 지속적인 통합 및 전달(CI/CD)이 용이해집니다. 팀은 실시간 피드백과 변화하는 요구 사항에 따라 모델을 빠르게 반복하고 업데이트할 수 있습니다.
모델 모니터링
모니터링은 AI 모델 관리에 중요하며, 시간이 지남에 따라 AI 생성 콘텐츠의 신뢰성, 정확성, 관련성을 보장합니다. AI 모델은 할루시네이션을 일으키거나 때때로 부정확한 정보를 생성하는 경향이 있습니다. 변화하는 데이터와 컨텍스트로 인해 모델 출력이 무의미해질 수도 있습니다.
조직은 LLM 출력을 효과적으로 관리하기 위해 HITL(human in the loop) 메커니즘을 구현해야 합니다. 도메인 전문가가 정기적으로 AI 출력을 평가하여 정확성과 적절성을 확인합니다. 조직은 최종 사용자의 실시간 피드백을 사용하여 AI 모델의 무결성을 유지하고 모델이 이해 관계자의 진화하는 요구 사항을 충족하도록 할 수 있습니다.
AWS가 엔터프라이즈 AI 전략을 어떻게 지원할 수 있나요?
Amazon Web Services(AWS)는 모델 선택과 유연성을 기반으로 AI 애플리케이션을 구축하고 규모를 조정할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다. AWS는 엔드 투 엔드 보안, 개인 정보 보호, AI 거버넌스를 통해 기업들이 모든 LOB에 AI 시스템을 도입하도록 지원해 왔습니다.
비즈니스 요구 사항에 맞는 가장 광범위하고 깊이 있는 서비스 중에서 선택하세요. 엔드 투 엔드 솔루션과 사전 훈련된 AI 서비스를 찾거나 완전관리형 인프라에서 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼과 모델을 구축할 수 있습니다.
AWS의 사전 훈련된 AI 서비스
AWS의 사전 훈련된 AI 서비스는 애플리케이션 및 워크플로에 바로 사용 가능한 인텔리전스를 제공합니다. 예를 들어 이미지 및 비디오 분석에는 Amazon Rekognition을, 대화형 인터페이스에는 Amazon Lex를, 엔터프라이즈 검색에는 Amazon Kendra를 사용할 수 있습니다. 모델을 훈련하거나 배포하지 않고도 지속적으로 학습하는 API로부터 품질과 정확성을 얻을 수 있습니다.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock은 단일 API를 통해 주요 AI 회사의 고성능 파운데이션 모델(FM)을 제공하는 완전관리형 서비스입니다. 또한 보안, 개인 정보 보호, 책임감 있는 AI를 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
Amazon Bedrock을 사용하면 사용 사례에 맞는 최고의 FM을 간편하게 실험하고 평가할 수 있습니다. 그런 다음 미세 조정과 검색 증강 생성(RAG) 같은 기술을 사용하여 데이터로 모델을 비공개로 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 시스템과 데이터 소스를 사용하여 작업을 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker는 모든 사용 사례에서 저비용 고성능 딥 러닝을 지원하는 다양한 도구 세트를 결합한 완전관리형 서비스입니다. SageMaker를 사용하면 딥 러닝 모델을 대규모로 구축, 훈련, 배포할 수 있습니다. 노트북, 디버거, 프로파일러, 파이프라인 같은 도구 모두를 하나의 통합 개발 환경(IDE)에서 사용할 수 있습니다.
AWS Deep Learning AMI
AWS Deep Learning AMI(DLAMI)는 기업 AI 연구원에게 안전하고 엄선된 프레임워크, 종속성, 도구 세트를 제공합니다. 이를 통해 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)에서의 딥 러닝이 가속화됩니다.
Amazon Machine Image(AMI)는 인스턴스를 시작하는 데 필요한 정보를 제공하는 AWS 제공 이미지입니다. Amazon Linux 및 Ubuntu용으로 구축된 AMI는 다음으로 사전 구성되어 있습니다.
- TensorFlow
- PyTorch
- NVIDIA CUDA 드라이버 및 라이브러리
- Intel MKL
- Elastic Fabric Adapter(EFA)
- aws-ofi-nccl 플러그인
이를 통해 AI 프레임워크와 도구를 대규모로 빠르게 배포하고 실행할 수 있습니다.
지금 계정을 만들어 AWS에서 엔터프라이즈 AI를 시작하세요.
