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Insight
다가오는 2023년 AI바우처 지원 사업에 대한 기대감이 높아지고 있습니다. AI바우처 지원 사업은 AI 제품과 서비스, 솔루션이 필요한 수요기업에게 제품·서비스를 보유한 전문 기업을 연결해 주는 사업입니다. 쉽게 AI 프로젝트를 시작하기 어려운 중소기업 입장에서는 보다 합리적인 기회로 AI를 도입할 수 있어 높은 만족도를 보이고 있습니다.
하지만 AI바우처 지원 사업의 수요기업으로 선정이 되어도, 이를 어떻게 활용하느냐는 선택에 따라 천차만별입니다. 어떤 공급기업을 만나느냐도 중요할 것이고, AI를 어떻게 전략적으로 사용할 것인지에 따라서도 성과가 나눠질 것입니다. 제도에 대한 긍정적인 호평을 받고 있는 2023 AI바우처 지원 사업, 이제는 어떻게 100% 활용할 수 있을지가 주요 관건이 될 것입니다.
아닙니다. 부적절한 데이터는 모델의 편향성을 유발할 수 있으며, 데이터 가공 과정에서 올바르지 않은 결과를 유도할 수 있습니다. 입력된 데이터의 다양성과 정확성이 적을수록 머신러닝 알고리즘의 한계도 명확해집니다. 금융, 의료, 안전 등과 같은 고위험 인공지능 적용 분야는 더더욱 모델 구축 단계부터 데이터를 잘 갖추는 것이 중요해집니다.
완벽한 알고리즘을 설계하더라도 데이터의 품질이 낮거나, 적절하지 않다면 오류가 발생할 수밖에 없습니다. 머신러닝의 오류가 누적되면 사용자의 신뢰도가 급감하는 것은 물론, 심화될 경우 프로세스 전체를 수정해야 하는 문제로 이어질 수 있습니다. 개발 초입부터 데이터의 품질을 고려하지 않는다면 결과적으로는 더 큰 비용을 지불해야 하는 결과로 연결되는 것입니다.
데이터헌트는 데이터의 유효성을 점검하는 것부터 ‘실수’를 방관하지 않습니다. 다양한 프로젝트에서 99% 정확한 AI 학습 데이터 셋을 구축해왔으며, 수요기업만을 위한 맞춤형 데이터 학습으로 모델을 학습합니다. 고객이 원하는 AI 서비스에 따라 정확한 데이터 셋을 구축해 제반 작업부터 확실한 설계를 보증합니다.
좋은 품질의 데이터가 모델의 성능으로 이어진다는 사실을 누구보다 잘 알고 있기에, 단순히 받은 데이터를 AI에 입력시키는 것만으로 프로젝트를 채워가지 않습니다. 고객의 비즈니스를 우리의 일처럼 대하기 때문에, 많은 기업들이 데이터헌트를 믿고 AI 서비스를 시작하실 수 있었습니다.
아닙니다. 머신러닝의 성능이 아무리 좋다고 해도 심도 있는 테스트를 통해 더 많은 예제와 유사 예제를 통과한 뒤에 성능을 평가할 수 있어야 합니다. 그러나 대개 이런 테스트의 중요성을 간과하는 탓에, 돌발 상황에서 부자연스러운 결과를 도출하게 됩니다. 과거 전문가들은 뛰어난 성능의 AI를 개발했지만, 왜 모델이 그런 판단을 할 수 있었는지에 대해서는 설명하지 못했습니다. 이는 사용자가 모델을 신뢰하지 못하는 결과로 이어집니다. 즉, 아무리 좋은 AI라고 해도 온전히 활용하지 못했다면 제대로 된 학습이 이뤄졌는지는 아무도 알 수 없습니다. 비싼 컴퓨터를 구매해서 지뢰 찾기 외에 하는 일이 없다면 그야말로 성능 낭비인 셈이죠.
데이터헌트는 수요기업의 비즈니스 모델에 맞춰 커스터마이징 가능한 인공지능을 서비스합니다. 상용화된 모델을 활용해 끼워 맞추기 식의 서비스를 제공하지 않습니다. 수요기업의 데이터를 빠르고 정확하게 가공하고 학습하여 수요기업의 비즈니스 고도화에 적합한 맞춤형 AI 모델을 제공합니다. 즉, 모델링 솔루션을 통해 낭비되는 기능 없이 고객이 필요한 내용만을 골라 커스터마이징하여 제공하죠. 이렇게 제공된 모델은 추후에 서비스를 확대할 때에도 빛을 발합니다. 범용성을 내세운 모델들은 기술 발전에 따라 추후엔 사용이 불가할 수도 있으며, 이는 서비스의 전체적인 교체로 이어집니다. 데이터헌트의 커스터마이징 모델은 발전된 기술에 따라 자유로운 수정이 가능하기에 서비스 개편·확대 시에도 효율적으로 사용할 수 있습니다.
한국 IDC의 ‘국내 빅데이터 및 분석 시장 전망’ 보고서에 따르면, 국내 데이터 분석 시장은 2025년까지 연평균 6.9% 성장할 것이라고 보고 있습니다. 다양한 산업 군에서 더 많은 데이터를 확보하고, AI를 통해 활용하려는 추세를 보이고 있죠. 1,000명 이상의 대기업 중 절반에 가까운 40.8%가 이미 데이터 분석을 사용해 비즈니스 인사이트에 활용하고 있다고 응답했습니다. 12개월 내에 구현할 계획이라는 응답까지 합치면 약 70%가 데이터 분석을 활용하고 있거나, 구체적인 계획을 가지고 있는 셈이라고 합니다. 중소규모의 기업에서는 그보다 확연히 적은 수치의 응답률을 보였지만, 전체적으로 많은 기업들이 데이터 분석을 비즈니스에 활용할 것이라는 전망은 확실해지고 있습니다.
AI와 빅데이터를 활용하고자 하는 중소기업에서는 데이터 수집 과정에서 반드시 필요한 규칙을 정하고, 그를 기반으로 데이터 수집 등의 활동을 수행해야 합니다. 이를 ‘데이터 거버넌스’라고 하죠. 잘 짜인 데이터 거버넌스를 만들기 위해서는 데이터가 어떤 수준으로 유지될 것인지 정하고, 이를 컨트롤할 R&R을 지정해야 합니다. 데이터 관리에 대한 세부적이고 정확한 규칙을 세워놓으면, 기업의 데이터 자산을 활용하는 데에 장기적으로 큰 보탬이 될 수 있죠. 하지만 중소규모 기업에서 인력과 예산 부족의 이유를 들어 이를 고려하기 어려운 것이 현실입니다.
하지만 2023 AI바우처 지원 사업에서 데이터헌트와 함께한다면, 조금 더 편한 길로 갈 수 있습니다. 데이터헌트는 수요기업의 성공적인 비즈니스를 위해 전담 인력의 컨설팅을 제공합니다. 협업을 통해 모델 구축 방향부터 수행계획서 작성까지 사업 선정을 위한 컨설팅이 함께 동반되는 것이죠. 수요기업의 맞춤형 데이터 가공 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 성공적인 비즈니스를 위해 설계 단계부터 꼼꼼하게 컨설팅에 나섭니다. 수요기업은 공급기업과의 동반 작업을 통해 주체적인 AI 솔루션 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
아쉽게도 2023 AI 바우처의 기회를 놓치셨다 해도 괜찮습니다. 우리 기업에 AI를 도입해야겠다는 의지만 있다면, 전문 엔지니어와 컨설턴트가 데이터 바우처 등의 다른 진행 방향도 설계해 드립니다. 우리 조직을 위한 전담 컨설팅, 데이터헌트의 고객님들은 모두 누리고 계십니다.
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