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AI 기반 서비스 전 단계 전략: 기획에서 운영·유지보수·개선까지

일반 리포트 2025년 04월 27일
goover

  • AI 기반 서비스의 성공적인 전개를 위해서는 기획에서부터 운영, 유지보수 및 개선에 이르기까지 모든 단계를 아우르는 종합적인 전략이 필요합니다. 이는 첫째, AI 기술이 적용될 비즈니스 분야와 범위를 명확히 설정하는 것에서 시작됩니다. 두 번째로, Agentic AI, LLM, RAG와 같은 핵심 AI 기술을 전략적으로 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 선택은 기업이 제공할 수 있는 서비스의 질과 다양성에 직결되므로, 각 기술의 특성을 이해하고 이를 최적의 형태로 조합하여 활용해야 합니다. 셋째, 체계적인 개발 프레임워크를 통해 AI 프로젝트의 제품 요구 사항을 명확히 하고, 파일럿 테스트에서 실제 운영 단계로의 원활한 전환을 도모해야 합니다. 아울러, AI 서비스의 이런 전환 과정에서 보안 요소를 고려한 운영 체계의 구축이 필수적입니다. 이는 현재와 미래의 여러 종류의 사이버 위협에 대한 예방적 대응력을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 넷째, 서비스의 지속적인 성과 관리를 통해 운영 과정에서 발생할 수 있는 문제를 신속히 해결하고, 사용자 경험을 최적화해야 합니다. 마지막으로는 데이터 기반의 성과 모니터링 시스템을 도입하여 정기적인 피드백을 제공하고, 이러한 피드백을 통해 시스템을 지속적으로 개선해 나가는 과정이 중요합니다. 이러한 요소들이 통합적으로 작용할 때, 기업은 AI 서비스를 처음 론칭하는 것뿐 아니라, 장기적인 경쟁력 확보를 위해 필수적으로 필요한 기반을 마련할 수 있습니다.

AI 서비스 전략 수립

  • AI 활용 영역(분석형 vs 생성형) 정의

  • AI의 활용 영역은 크게 분석형(AI)과 생성형(AI)으로 나누어질 수 있습니다. 분석형 AI는 과거 데이터를 기반으로 패턴을 분석하고 예측하는 데 초점을 맞추며, 주로 정량적인 데이터 분석, 품질 검사, 수요 예측 등의 분야에서 강점을 보입니다. 반면 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 이는 사용자의 입력에 따라 이미지, 텍스트, 음악 등을 만들어내는 방식으로, 예를 들어 AI를 활용한 자동 문서 작성이나 이미지 생성 과제가 이에 해당합니다. 이러한 두 가지 유형의 AI 활용을 이해하는 것은 기업의 비즈니스 전략에서 중요한 요소가 될 수 있습니다.

  • 특히, 산업 전반에서 활용되는 AI의 기능은 더욱 다양화되고 있으며, 이러한 기술들이 실제 비즈니스에 어떻게 적용될 것인지에 대한 고민이 필요합니다. 예를 들어, 제조업에서는 시스템에 통합된 분석형 AI를 통해 고장을 예방하고 공정 개선을 이루는 한편, 마케팅 부서에서는 생성형 AI를 통해 소비자의 관심을 끌 수 있는 콘텐츠를 제공하는 방식으로 활용하고 있습니다.

  • Agentic AI 도입 시나리오

  • Agentic AI는 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 실행하는 AI 시스템을 의미합니다. 예를 들어, 제조업체에서 Agentic AI를 도입할 경우, 생산 라인의 효율성을 개선하기 위해 AI가 데이터 분석을 실시하고 자율적으로 유지보수를 진행하는 시나리오를 생각할 수 있습니다. 이러한 AI는 특정 작업을 인간의 개입 없이 수행하고, 실시간으로 변화하는 상황에 적응할 수 있도록 설계됩니다.

  • 또한, Agentic AI는 고객 응대 시스템에도 적용될 수 있습니다. 고객의 질문에 대해 AI가 적절한 답변을 스스로 생성하고, 사용자 경험을 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 이 과정에서 AI는 고객의 피드백을 학습하여 더욱 정밀하게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

  • 기업별 AI 활용 모델 비교

  • 기업들의 AI 활용 모델은 각 업종의 특성과 비즈니스 목표에 따라 다양하게 나타납니다. 예를 들어, 금융업에서는 리스크 관리와 고객 서비스 개선을 위해 분석형 AI를 주로 활용하고 있습니다. 이들은 과거 데이터를 토대로 미래를 예측하여 투자 결정 및 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 반면, 소매업체는 고객 경험을 개선하기 위해 생성형 AI를 활용하여 개인화된 마케팅 전략을 세우고 있습니다.

  • 또한, 제약업계에서는 연구개발에 AI 기술을 적용하여 신약 개발의 시간을 단축하고 비용을 절감하는 모형이 존재합니다. 이런 다양한 활용 모델을 비교함으로써, 각 기업은 자신에게 맞는 최적의 AI 전략을 설정할 수 있습니다.

  • 중장기 AI 로드맵 수립

  • AI 로드맵은 기업의 비즈니스 모델과 전략을 발전시키기 위한 중장기 계획을 담고 있습니다. 이 로드맵은 AI 기술의 도입 시점, 자원 배분, 교육 계획, 목표 설정 등을 포함하여 체계적으로 수립해야 하며, 이러한 계획은 기업이 AI를 통해 지속 가능한 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 예를 들어, 많은 기업들이 단계적으로 데이터를 수집하고 처리하는 시스템부터 시작하여, 이후에 AI 모델을 도입하고 최적화하는 방식으로 로드맵을 수립하고 있습니다. 이 과정에서 인프라 구축 및 직원 교육이 중요하며, 지속적인 성과 평가와 조정이 필요합니다.

  • 핵심 역량·조직 설계

  • AI 서비스를 성공적으로 운영하기 위해서는 핵심 역량과 구조적 설계가 중요합니다. 기업은 AI에 대한 전문성을 갖춘 인력, 데이터 과학자, 그리고 인공지능 모델 개발 및 운영에 경험이 있는 팀을 구축해야 합니다. 이는 기업이 AI 기술을 응용하고 최적화하는 데 필수적입니다.

  • 또한, 부서 간의 협업이 원활하게 이루어질 수 있도록 조직 구조를 재설계하는 과정도 중요합니다. 부서 간 경계가 허물어지고 데이터와 정보가 자유롭게 흐를 수 있는 환경을 조성함으로써, AI 기술이 각 조직의 목표를 지원하는 데 기여할 수 있도록 해야 합니다.

AI 에이전트 및 LLM 기술 선택

  • 대화형 AI(ChatGPT 등) 기초

  • 대화형 AI는 사용자와의 상호작용을 통해 정보를 제공하고 문제를 해결하는 기술의 집합이다. 대표적인 예로 OpenAI의 ChatGPT가 있다. ChatGPT는 방대한 데이터로 학습되어 사용자의 질문에 문맥에 맞춘 자연스러운 답변을 생성할 수 있다. 이는 단순히 정보 검색을 넘어서, 대화의 흐름을 지속적으로 이어가는 능력이 뛰어난 점이 특징이다. 이러한 대화형 AI는 사용자의 요구를 실시간으로 반영하고, 개인화된 경험을 제공함으로써 점점 더 많은 기업들이 도입하고 있다.

  • 대화형 AI는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 고객 서비스, 정보 검색, 그리고 개인 비서 등 여러 용도로 사용된다. 하지만, 현재의 대화형 AI 시스템은 사용자의 특정 상황이나 선호를 반영하기에는 한계가 있다. 이러한 문제는 이후 활발히 개발되고 있는 AI 커스터마이징 기능을 통해 점차 개선될 것으로 기대된다.

  • LLM vs Generative AI 비교

  • 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI는 서로 다른 접근 방식을 통해 인공지능의 세계를 형성하고 있다. LLM은 주로 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 데 중점을 두고 있으며, 기본적으로 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있다. 반면에, 생성형 AI는 LLM의 기능을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 주력한다.

  • LLM의 예시로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이는 다수의 사용 사례에서 효과적으로 작동하고 있다. 생성형 AI의 경우, 예를 들어 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하거나 음악을 작곡하는 등의 다양한 혁신을 가져오고 있다. 이러한 두 가지 기술은 서로 보완적 역할을 하며, 기업들이 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위한 강력한 도구로 자리 잡고 있다.

  • RAG(검색 증강 생성) 활용 방안

  • 검색 증강 생성(RAG)은 최근 주목받고 있는 기술로서, LLM의 답변 품질을 높이는 기법이다. RAG는 사용자의 질문에 대해 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 자연스러운 답변을 생성하는 방식이다. 이로 인해 비즈니스 환경에서는 고객의 질문에 대한 보다 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있다.

  • RAG는 기본적으로 사용자 데이터를 안전하게 보호하면서 동시에 맞춤형 서비스를 제공하는데 유리한 환경을 조성한다. 예를 들어, 중소기업은 RAG 기술을 활용하여 대기업과의 경쟁에서 유리한 고지를 점할 수 있으며, 자신의 고유한 데이터를 활용하여 더욱 정확한 정보를 생성할 수 있다. 이를 통해 기업은 고객 만족도를 극대화하고, 운영의 효율성을 높일 수 있는 새로운 기회를 창출할 수 있다.

  • AutoAI를 통한 패턴 자동화

  • AutoAI는 RAG 패턴을 자동화하고 최적화하는 데 도움을 주는 도구로, 사용자는 복잡한 프로세스를 단순화하여 효율적으로 문제를 해결할 수 있다. 사용자는 AutoAI를 이용해 다양한 구성 요소를 신속하게 조정하고 최적의 결과를 도출할 수 있으며, 이는 AI 시스템의 도입 및 운영 비용을 크게 줄여준다.

  • AutoAI는 매개변수 최적화와 같은 기능을 제공하여, 사용자 요구에 맞는 RAG 패턴을 찾는 과정에서 신속한 실험과 평가가 가능하다. 이는 특히 데이터를 활용하여 경쟁 우위를 갖추고자 하는 중소기업에 매우 유리한 방식으로, 이러한 혁신적 접근은 RAG 패턴의 효율성을 높이고, 더 나은 비즈니스 결과를 도출하는 데 기여한다.

  • 중소기업 대상 솔루션 제언

  • 중소기업은 대기업에 비해 상대적으로 자원이 부족하지만, AI 기술을 효과적으로 활용함으로써 경쟁력을 갖출 수 있는 방안이 여러 가지 있다. 특히 RAG 및 LLM 기술들은 이러한 기업들이 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 서비스 품질을 높이는 데 기여할 수 있다.

  • 중소기업은 제한된 자원 내에서 RAG 시스템을 구축할 때, 데이터 관리를 중시해야 하며, 맞춤형 솔루션을 도입하여 경쟁력을 강화해야 한다. 또한, 클라우드 기반 솔루션을 모색함으로써 초기 비용을 줄이고, 지속적으로 AI 기술을 발전시킬 수 있는 유연한 환경을 조성해야 한다. 이러한 전략은 중소기업이 AI 기술을 통해 공고한 시장 위치를 구축하는 데 필수적이다.

개발 및 프로덕션 전환 프레임워크

  • PRD(Product Requirement Document) 작성 템플릿

  • PRD는 AI 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 문서로, 제품의 비전, 기능, 기술적 사양, 및 성공 기준을 포괄적으로 기술해야 합니다. OpenAI의 제품 리드인 Miqdad Jaffer의 PRD 템플릿은 제품 개발 팀이 효과적으로 제품 요구사항을 명확히 하고 팀 간 협업을 촉진하는 도구로 알려져 있습니다. PRD는 전략적 맥락, 제품과 기술의 우수성, 그리고 시장 진입 전략 등의 주요 영역을 다루며, 각 섹션은 정확한 목적과 추천 도구를 포함해야 합니다.

  • AI 파일럿에서 프로덕션까지 단계별 가이드

  • 많은 기업들이 AI 프로젝트를 파일럿 단계에서 그치게 만드는 원인 중 하나는 기술적 장벽과 조직적 문제입니다. 실제로, 70-90%의 AI 파일럿이 프로덕션으로 전환되지 못하는 이유는 이러한 장벽들에 기인합니다. AI 프로젝트를 성공적으로 확장하기 위해서는 한 곳에 국한되지 않고, 데이터와 시스템 통합, 적절한 MLOps (Machine Learning Operations) 구축, 그리고 기술적 요구사항에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 이와 관련하여, AI의 파일럿 피라미드(pilot purgatory) 문제를 해결하기 위한 로드맵을 통해 각 단계에서의 목표와 지속적인 모니터링이 중요함을 강조할 수 있습니다.

  • 파일럿 퍼거토리 극복 전략

  • 파일럿 퍼거토리란 많은 AI 프로젝트가 성공적인 시험을 마친 후에도 그 성과를 확장하지 못하고 머물게 되는 상황을 의미합니다. Ford Motor Company의 사례처럼, 초기 데이터 분석이 성공적이었음에도 불구하고, 데이터 통합과 전산하간 시스템의 복잡함으로 인해 실제 운영 단계로 넘어가지 못한 경우들이 많습니다. 이는 초기 시험에서의 기술적 성공이 반드시 실제 채택으로 이어지지 않는다는 것을 보여줍니다. 기업들은 이 문제를 극복하기 위해, 조직 내에서 AI에 대한 명확한 비즈니스 목표 설정과 고객의 실제 요구를 기반으로 적절한 추진력을 확보해야 합니다.

  • 성공적인 스케일업 요인

  • AI 프로젝트의 성공적인 스케일업을 위해서는 몇 가지 필수 요인이 있습니다. 첫째, 추진력을 잃지 않는 것입니다. 이는 명확한 목표 수립과 이해관계자들의 적극적인 참여를 통해 가능해집니다. 둘째, 데이터 관리가 필수적입니다. 기업들은 데이터를 관리하고 통합할 수 있는 인프라를 구축하여, 다양한 출처에서 정보를 가져와 이를 분석할 수 있어야 합니다. 셋째, 환경을 최적화해야 합니다. 예를 들어, MLOps를 통해 개발과 운영 사이의 간극을 줄이고, 기술적 안정성을 확보해야 지속 가능한 AI 모델을 구축할 수 있습니다.

  • 사례 기반 체크리스트

  • 성공적인 AI 배포와 관리의 경우, 사례 기반 체크리스트는 매우 유용한 도구가 됩니다. 이 체크리스트에는 프로젝트 관리, 개발, 운영, 그리고 지속적인 개선을 위한 주요 단계를 포함하여, 각 단계에서 고려해야 할 사항들을 명확하게 제시합니다. 예를 들어, 초기 요구 분석, 관련성 높은 데이터 수집 계획, 프로토타입의 테스트와 사용성 평가, 운영 환경에서의 모니터링 및 유지보수 프로세스 등입니다. 이러한 사례 기반 체크리스트는 실질적인 피드백을 제공하고, 앞으로의 AI 프로젝트가 보다 성공적으로 운영되도록 돕는 역할을 합니다.

운영 단계 보안·모니터링

  • AI 사이버 공격 대응 전략

  • AI와 머신러닝(ML)의 발전으로 사이버 공격은 더욱 정교해지고 있습니다. 최근 조사에 따르면, 76%의 응답자가 생성형 AI가 공격자에게 유리하게 작용한다고 응답했습니다. 따라서 조직은 AI 기반의 선제적 방어 전략을 마련하는 것이 필수적입니다. 여기에는 AI 통합 사이버 보안 계획을 개발하고, AI 공격 시뮬레이션과 예측형 AI 등 다양한 기술을 활용하여 위협을 미리 식별하고 준비하는 과정이 포함됩니다.

  • 디버깅·데이터 계보 관리

  • AI의 보안을 강화하기 위해서는 디버깅과 데이터 계보 관리가 중요합니다. 디버깅 기술을 통해 AI의 성능을 최적화하고, 데이터 계보를 통해 데이터의 출처와 이동을 관리함으로써 다양한 사이버 위협으로부터 보호할 수 있습니다. 이러한 과정은 AI 제품이 허위 데이터에 영향을 받지 않도록 하며, 데이터의 진위를 검증하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 모델 관찰성(Observability) 체계

  • 모델의 관찰성은 AI 시스템의 안전성을 보장하는 핵심 요소입니다. 관찰성 체계를 통해 AI 모델의 접근 패턴, 입력 데이터 및 출력 결과를 모니터링함으로써 이상 징후를 신속하게 감지할 수 있습니다. AI가 예측할 수 없는 방식으로 행동할 때, 이를 조기에 파악하여 대응할 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요합니다.

  • 위협 탐지 및 차단 프로세스

  • AI 기반 위협 탐지 시스템은 사이버 보안의 핵심입니다. 이 시스템은 실시간으로 네트워크 트래픽과 사용자 행동을 분석하여 비정상적인 패턴을 식별합니다. 잠재적인 위협을 신속하게 탐지하고 차단 프로세스를 통해, 공격이 발생하기 전에 미리 대응할 수 있습니다. 이러한 방식을 통해 AI 서비스의 안전성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

  • 지속적 보안 감사

  • 지속적인 보안 감사는 AI 서비스의 보안성을 강화하는 데 필수적인 과정입니다. 정기적으로 AI 시스템을 감사하고 검증함으로써, 보안 취약점을 신속하게 식별하고 이를 개선하는 조치를 마련할 수 있습니다. 이러한 프로세스는 AI 기술의 변동성과 발전 속도에 대응하기 위한 필수 조건이 됩니다.

성과관리 및 지속적 개선

  • 수작업 vs 자동화 성과관리 비교

  • 많은 기업들이 여전히 수작업 기반의 성과관리 시스템을 사용하고 있으며, 이로 인해 인력 부담과 데이터 오류가 자주 발생하고 있습니다. 특히 중견기업의 경우, 평가 시즌마다 시간 소모가 심각한 이슈로 지적되고 있으며, 이는 전반적인 운영 효율성을 저하시키고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 성과관리 시스템의 디지털 전환이 필수적으로 요구되고 있습니다.

  • 자동화된 성과관리 시스템은 데이터 관리의 효율성을 극대화하고, 목표 설정 및 평가 체계의 공정성을 강화하는데 기여합니다. 최근 설문조사에 따르면, 인사담당자 77.3%가 성과관리 시스템의 도입 필요성을 언급했으며, 이들은 자동화된 데이터 관리와 효율적인 목표 설정을 가장 중요하게 보고 있습니다. 이러한 추세는 수작업 기반의 비효율을 해소하고, 조직의 유연한 변화에 대응할 수 있는 능동적인 방법이 되고 있습니다.

  • UX·MOT 관점의 설계 개선

  • 성과관리 시스템은 조직의 UX(사용자 경험)와 MOT(고객과의 접점) 관점에서 설계되어야 효과적으로 작동합니다. 고객 접점에서의 경험은 더욱 중요해지고 있으며, 이러한 경험이 성과 관리와 연결되는 경우 효과적으로 작용할 수 있습니다. AI 기반의 고객 응대 시스템은 성과관리의 효과를 증대시키는 방향으로 설계되어야 합니다.

  • 특히, 이러한 시스템은 고객의 언어로 설계되고, 다양한 접점을 통해 고객의 불편을 최소화하는 방식으로 운영되어야 합니다. 이를 통해 직원들과 고객 간의 효율적이고 원활한 소통을 도모할 수 있습니다. 예를 들어, 채팅 상담을 통한 AI의 도입 시 고객의 질문에 대해 명확하고 실질적인 답변이 가능하도록 시스템이 구축되어야 하며, 이는 성과 평가에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

  • 지표 기반 성과 모니터링

  • 지표 기반 성과 모니터링은 성과 관리의 핵심 요소로, 이를 통해 조직의 목표 달성 여부를 체계적으로 평가할 수 있습니다. 숫자로 나타나는 성과 지표는 평가 과정에서 중요한 역할을 하며, 이를 기반으로 한 피드백 루프가 마련된다면 지속적 개선이 가능합니다.

  • 성과지표는 정량적 데이터뿐만 아니라, 정성적 데이터도 포함해야 합니다. 예를 들어, 정기적인 피드백과 자가 검토 프로세스를 통해 구성원들이 스스로의 성과를 분석하고, 어떠한 부분에서 발전이 필요한지를 항상 확인할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 모니터링 과정은 구성원의 동기 부여에도 긍정적인 영향을 미치며, 조직 전반의 성과 향상으로 이어질 것입니다.

  • 정기적 피드백 루프 구성

  • 정기적인 피드백 루프는 지속적인 개선의 기초입니다. 성과관리 시스템은 정기적으로 피드백을 받고, 이로 인해 발생하는 문제점을 신속히 파악하고 대응할 수 있어야 합니다. 이를 통해 성과 평가의 신뢰성을 높이고, 조직 내에서의 투명한 커뮤니케이션을 도모할 수 있습니다.

  • 조직 구성원들끼리의 1:1 미팅은 이러한 피드백 루프의 중요한 부분으로, 개별 구성원들이 자신의 성과에 대해 명확히 인식할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 이 과정에서 발생하는 의견과 피드백은 성과 관리 시스템 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있습니다.

  • 업데이트·고도화 로드맵

  • 성과관리 시스템은 한 번 구축하고 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 업데이트하고 고도화해 나가야 합니다. 이를 위해 명확한 로드맵을 수립하고, 기술적 발전과 조직의 요구를 반영하여 시스템을 개선해 나가는 것이 중요합니다.

  • 예를 들어, AI 기반의 성과관리 시스템이 있다면, 주기적인 알고리즘 개선과 데이터 업데이트가 필요합니다. 고객 피드백을 정기적으로 수집하고, 시스템이 잘 작동하고 있는지를 모니터링하는 과정은 필수적입니다. 이러한 체계적인 접근은 조직이 지속 가능하게 성장하고 변화할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.

마무리

  • AI 서비스의 성공적인 론칭과 운영을 위해서는 기획 단계에서의 명확한 비즈니스 목표 및 AI의 적용 범위 정의가 필수적입니다. 이후 핵심 기술인 Agentic AI, LLM, RAG의 전략적 선택과 이를 지원하는 개발 및 프로덕션 전환 프레임워크의 구축이 뒤따라야 합니다. 운영 단계에서 보안 및 모니터링 강화는 서비스의 신뢰성을 높이는 중요한 요소로 작용하며, 이를 통해 기업은 지속적인 안정성과 효율성을 유지할 수 있습니다. 마지막으로, 자동화된 성과 관리 시스템을 통해 피드백 루프를 원활하게 구축하여 운영 과정 중 발생하는 각종 문제를 신속히 해결하고, 시스템과 과정을 지속적으로 개선해 나가는 것이 매우 중요합니다. 향후 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 기업들은 이러한 통합적 접근법을 통해 변화하는 시장 환경에서의 유연성과 대응 능력을 높여 나갈 수 있을 것입니다. 만약 이러한 전방위적 노력이 수행된다면, 결과적으로 AI 서비스는 초기 론칭단계를 넘어서 기업의 핵심 경쟁력으로 자리잡게 될 것이며, 미래의 비즈니스 환경에서도 성공적인 지속 가능성을 갖출 것으로 기대됩니다.

용어집

  • AI 에이전트: 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다. 예를 들어, 고객 응대 시스템에서 사용자의 질문에 적절한 답변을 생성하며, 실시간으로 변화하는 상황에 적응할 수 있습니다.
  • LLM (대규모 언어 모델): 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리 작업을 수행하는 인공지능 모델입니다. 예로 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이는 주로 언어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둡니다.
  • RAG (검색 증강 생성): 사용자의 질문에 대해 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 자연스러운 답변을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 고객의 질문에 대한 보다 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있습니다.
  • AutoAI: AI 시스템의 패턴을 자동화하고 최적화하는 도구로, 사용자 요구에 맞는 결과를 신속하게 도출할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이는 중소기업이 효율적으로 AI를 활용하는 데 유리한 환경을 제공합니다.
  • PRD (Product Requirement Document): AI 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 문서로, 제품의 비전, 기능, 기술적 사양 및 성공 기준을 포괄적으로 기술합니다. 이는 제품 개발 팀 간의 협업을 촉진하는 데 매우 중요합니다.
  • MLOps (Machine Learning Operations): AI 모델의 개발과 운영 간 간극을 줄이고, 지속적인 통합과 배포를 통해 AI 솔루션의 품질과 신뢰성을 유지하는 시스템입니다. AI 모델의 운영 효율성을 보장하는 데 필수적입니다.
  • 모델 관찰성(Observability): AI 시스템의 다양한 동작을 모니터링하고 분석하여, 이상 징후를 조기에 파악할 수 있게 하는 체계입니다. 이는 AI 모델의 안전성을 보장하는 핵심 요소입니다.
  • 정기적 피드백 루프: 성과관리 시스템에서 정기적으로 피드백을 받고 문제점을 신속히 파악하여 대응하는 시스템을 말합니다. 이는 조직 내 투명한 커뮤니케이션을 도모하고 성과를 향상시키는 데 기여합니다.
  • 중장기 AI 로드맵: 기업의 비즈니스 모델을 발전시키기 위한 중장기 계획으로, AI 기술의 도입 시점, 자원 배분 및 목표 설정 등을 포함합니다. 이를 통해 기업은 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
  • 지속적 보안 감사: AI 서비스의 보안성을 강화하는 과정으로, 정기적으로 시스템을 감사하고 취약점을 신속하게 식별하여 개선하는 과정을 포함합니다. 이는 AI 기술의 변동성과 발전 속도에 대응하는 데 중요합니다.

출처 문서