기업이 AI 개발에 어려움을 겪는 3가지 이유

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이 글을 클릭하신 분들이라면, 아마 AI 사업을 준비 중이시거나 AI 개발에 관심이 있으신 분들일 겁니다. AI를 확산하는데 있어서 문제는 기술이 아닙니다. 문제는 조직문화, 거버넌스 프로세스에 있습니다. AI 개발에 있어 기술이 큰 부분을 차지하는 것은 당연하지만, 조직 문화, 데이터, 리스크 등이 함께 논의되어야합니다. 이번 글에서는 기업에서 AI 개발 프로젝트를 할 때 어려움을 겪는 가장 큰 이유와 해결 방법에 대해 말씀드리겠습니다.

1. 해결하고자 하는 문제에 대한 이해 부족

2022년 말 생성 AI의 급부상으로 세간의 AI 기술에 대한 관심이 높아지면서 자사 AI 개발 또는 생성 AI를 활용해 업무 혁신을 제고하려는 기업의 시도가 크게 늘었습니다. 그러나 조급하게 AI 개발을 시도한 기업들의 실패 또한 늘고 있는데요. 기업에서 해결하고자 하는 문제와, 그 해결 방법을 명확히 하지 않은 상태에서 프로젝트를 진행했기 때문입니다. 아무리 뛰어난 기술을 활용하고, 비용 투자를 많이 해도 문제를 명확히 정의하지 않으면 성공하기 어렵습니다.

또한 문제 정의에 실패하는 이유는 AI 기술 기업과 협업하는 경우, 해당 기업에서 모든 산업별 도메인에 전문 지식을 가지고 있는 것이 아니기 때문입니다. 따라서 AI 개발 지식과 해당 산업의 도메인 지식을 모두 이해하는 중간 역할을 수행할 수 있는 인력이 필요합니다. 특히 제조업의 경우에는 기업 내 ‘CTO’, ‘CIO’ 등 기술 총괄 직책을 두고 있지만, 현업에서 발생하는 이슈를 정확히 알지는 못합니다. 그렇기에 현장에서 제조 공정에 대한 전문 지식과 노하우를 갖추고 있는 기술 전문가와 소통하며, 현장 전문가가 신뢰할 수 있는 기술을 개발하는 것이 필요합니다. 이러한 경우, AI 및 산업 도메인 지식을 모두 갖춘 전문가의 도움을 받으면 시간과 리스크를 줄일 수 있습니다.

AI 히어로즈는 약 20개 이상의 산업 도메인 지식을 보유하고 있는 AI 전담 전문가가 상주하고 있어 고객에게 맞는 최적의 전략을 컨설팅해 드립니다. 뿐만 아니라 고객의 요구사항을 정확히 정의하여 약 1,200개 이상의 AI 기술 기업 중 고객사에 딱 맞는 기술 기업을 매칭해드립니다.

2. 데이터 양과 품질 부족

AI 개발 프로젝트를 시작하면서 기업이 맞닥뜨리는 가장 큰 문제는 ‘데이터 문제’입니다. AI는 데이터 기반으로 패턴을 학습하고, 문제를 해결합니다. 그렇기 때문에 데이터 품질이 좋을수록 성능이 좋아집니다. 반대로 데이터양이 부족하거나 품질이 낮은 데이터를 사용하여 학습된 AI의 경우, 엉뚱한 결과물을 도출할 수밖에 없습니다. 하지만, AI가 학습하기 위해선 정확하게 규격화된 데이터가 필요하고, 이렇게 데이터를 규격화하기 위해서는 많은 리소스가 필요합니다. 따라서 AI 개발 프로젝트 시작 전, 현재 어떤 데이터를 보유하고 있는지 혹은 보유해야 하는지 파악하고, 통합할 방법에 대한 전략을 수립해야 합니다.

* 실제 연구 결과에 따르면, AI 도입 및 운용하는 과정에 가장 어려운 점은 차례로 데이터 부족(36.1%), 특별한 문제 없음(25.0%), 예산 부족(16.7%), AI 도입 및 운용 인력 부족(13.9), 적합한 AI 제품 없음(8.3%)으로 나타났습니다. 결과를 보면, 많은 기업들이 AI 도입에 앞서 기업 자체적으로 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

* 출처: 정보통신정책연구원(KISDI) 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태조사

AI 솔루션을 제공하는 기술 기업도 고객사의 데이터 문제로 고민이 많은데요. 기대하는 AI 솔루션 품질에 비해 고객사가 보유하고 있는 데이터의 양, 품질이 떨어지기 때문이죠. 그러나 조직 내에 데이터 전문 리소스를 마련하는 것은 비용, 인프라 구축 등 여러 문제로 쉽지 않습니다.

때문에 AI 히어로즈는 내부에 많은 레퍼런스와 노하우를 보유한 데이터 전문 조직과 함께 고객사의 AI 개발에 앞서 데이터 구축 과정도 함께 진행할 수 있도록 돕고 있습니다.

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3. 유지보수 인프라 및 인력 부족

AI 기술 도입 경로에 관한 조사 결과, 응답 기업 중 대다수는 외부 기업과 협업, 아웃소싱, 대여, 구매 등의 방법으로 AI를 도입한다고 응답했습니다. AI 기술을 단독으로 직접 개발하여 도입 및 활용하는 기업의 비중은 10.9%뿐입니다. 외부 아웃소싱 업체를 찾는 이유는 비용과 인력 문제겠죠.

외부 업체와 성공적인 AI 모델을 만들어냈다고 해도 여기서 끝이 아닙니다. 계속해서 신규 데이터는 유입이 될 거고, 기존 모델이 학습했던 케이스보다 다양성이 큰 데이터들이 유입되는 경우가 많습니다. 그렇기에 새롭게 유입된 규격에 맞게 가공하고, 지속적으로 모니터링 함으로써 성능 저하를 막아줄 관리 인력이 필요합니다. 휴대폰 소프트웨어를 주기적으로 업데이트하듯 AI 모델도 주기적인 업데이트가 필요한 거죠.

또한 AI 개발 후, 필수로 고려해야 할 사항이 더 있습니다. 바로, 개발 완료된 모델을 회사 서비스에 추가하거나, 모델을 이용할 수 있는 소프트웨어를 새롭게 개발하는 것입니다. 뿐만 아니라 제조업 현장에서 AI를 사용하는 경우에는 현장 장비에 적용하는 과정도 필요합니다. 그렇기에 기업 내 개발 가능한 인력이 없다면 새로운 IT 개발 외주사를 찾아야 합니다.

그러나 AI에 맞는 SI는 따로 있습니다. 완성도 높은 인공지능 서비스 구축을 위해서는 AI 전문성이 필요합니다. AI 히어로즈에서는 다수의 AI 개발 프로젝트를 진행해 오며 클라이언트사의 어려움을 보았고, 이를 해결하기 위해 앱 개발, 홈페이지 제작, 서비스 기획, UI/UX 디자인 등 AI에 특화된 서비스를 구축하실 수 있도록 IT 아웃소싱(개발 외주) 서비스를 Beta 오픈했습니다. 지금 간편 문의만 남기셔도 7개 기업을 무료로 매칭해드립니다. IT 전문 컨설턴트가 최적화된 솔루션 제공을 약속드립니다.

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정리하는 글

지금까지 기업이 AI 개발 과정에서 가지는 가장 큰 어려움 3가지와 그 이유, 해결 방안에 대해 알아보았습니다. AI 분야 특성상, 비용이 많이 들고, 기술에 대한 전문 지식 없이는 다가가기 쉽지 않은 것이 사실입니다. 또한 AI 기술과 산업의 역사가 길지 않아 아직 시행착오도 많고, 관련 인력이 부족합니다.

그렇기에 어려운 과정은 AI 개발 외주 전문가에게 맡기고, 기업에서는 AI 개발을 위한 뾰족한 전략을 계획하는데 리소스를 투자하면, 더욱 프로젝트 성공률을 높일 수 있을 것입니다. 여러분의 성공적인 인공지능 비즈니스를 위해 AI 히어로즈가 AI 개발부터 연관 서비스 개발까지 오직 여러분의 목표를 효과적으로 달성하기 위한 최적화된 맞춤 솔루션을 제공해 드리겠습니다.

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