기업용 AI란?
기업용 AI는 인공지능(AI) 툴 및 머신 러닝 소프트웨어를 대규모 작업 및 프로세스에 통합하는 것입니다.
거의 모든 산업의 조직이 효율성을 개선하고 현재 보유한 인력과 리소스로 더 많은 작업을 수행하기 위해 AI 기술을 도입하고 있습니다. 특히 기업은 여러 팀과 워크로드에 걸쳐 대규모로 작업을 수행할 AI 솔루션을 필요로 합니다.
수많은 비즈니스가 업계 내에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 의료, 통신, 금융 등의 산업에서 재무 간소화, 고객 경험 개선, 업무 효율성 향상을 위해 AI를 활용합니다. 기업은 일상적인 태스크와 장기간 지속되는 복잡한 문제 해결에 생성형 AI 및 예측 AI를 적용하는 방법을 빠르게 습득하고 있습니다.
또한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM), 검색 증강 생성(Retrieval-augmented Generation, RAG), 머신 러닝 운영(Machine Learning Operations, MLOps)과 같은 AI 툴 및 기법을 활용하여 운영 방식을 향상하고 새로운 서비스를 도입합니다.
기업용 AI가 중요한 이유는?
기업용 AI는 비즈니스를 새로운 시각에서 바라볼 수 있는 기회를 제공합니다. 기업은 AI 기술이 제공하는 속도와 정확성을 바탕으로 대량의 데이터를 체계적으로 분류하고 새로운 비즈니스 아이디어를 신속하고 안정적으로 실험해볼 수 있습니다. 이제 비즈니스는 문제 해결에 걸리던 시간을 몇 년에서 몇 주로 크게 단축할 수 있습니다.
이러한 기회가 어떤 형태인지, 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지, AI 도입 시 수반되는 문제를 해결하는 방법은 무엇인지 이해한다면 도움이 될 것입니다.
Red Hat AI
기업용 AI의 이점
기업용 AI 솔루션은 기업이 더 나은 비즈니스 모델을 구축하고 운영 방해 요소를 줄이는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다.
그중 몇 가지를 소개하면 다음과 같습니다.
- 비용 감소. AI 자동화는 일상적인 태스크를 자동화하고 반복적인 작업을 줄여 직원이 본연의 업무에 온전히 집중할 수 있도록 합니다.
- 고객 경험 개선. AI는 뛰어난 성능으로 데이터를 분석하고 사람의 행동을 포함한 패턴을 인식합니다. 이러한 실시간 인사이트를 기반으로 고객이 브랜드와 상호작용하는 방식을 개선할 수 있습니다.
- 오류 방지. AI는 패턴을 인식할 뿐만 아니라 이상 상황과 같이 다음에 일어날 가능성이 있는 일을 예측할 수도 있습니다. 예측 AI는 오류 또는 오작동을 사전에 감지하여 대규모 다운타임과 중대한 생산성 손실을 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI가 기업에 제공하는 주요 이점 중 하나는 바로 부서 간 협업의 간소화입니다. 이러한 이점이 없다면 그 외의 이점은 기업 수준에서 무용지물이 됩니다. 기업용 AI 플랫폼은 이전에 소통의 오류가 있을 수 있던 영역에서 팀이 더욱 용이하게 협업하도록 할 수 있어야 합니다.
팀이 더욱 빠르고 스마트하게 협업할 수 있다면 전반적인 비효율성이 감소하며, 모든 사람이 하나의 플랫폼에서 작업하는 경우 특히 그렇습니다.
기업용 AI에 수반되는 위험
기업용 AI 솔루션은 비즈니스에 성장 기회를 제공하는 한편, 잠재적인 위험을 초래할 수도 있습니다. 이러한 위험을 이해한다면 더 안정적으로 대비하고 예측 불가능성을 줄일 수 있습니다.
일반적인 위험은 다음과 같습니다.
- 유해한 편향. 머신 러닝 모델은 과거 데이터로부터 학습하므로 편향과 차별까지 학습하여 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 편향을 학습하면 생성형 AI 모델은 잘못된 답변을 제공하고, 예측 AI 모델은 부정확한 예측을 내놓을 수 있습니다. 건전한 데이터는 정확성을 개선하고 더 나은 예측을 끌어낼 수 있습니다.
- 신뢰할 수 없는 정보. AI는 환각을 일으킬 수 있습니다. 환각이란 타당한 것으로 보이지만 잘못된 정보를 말합니다. 그러한 결과 중 일부는 무시할 수 있는 수준이지만(예: 한쪽 손의 손가락이 6개인 사람의 이미지), 경우에 따라 위험할 수도 있습니다(예: 의료 관련 정보를 찾는 사람들에게 잘못된 조언을 하는 챗봇).
- 보안 및 법률 관련 위험. AI 시스템은 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 사용자가 안전하게 설계되지 않은 애플리케이션에 민감한 정보를 입력하는 경우 데이터 침해 위험이 증가합니다. 또한 생성형 AI의 응답은 저작권 보호 콘텐츠를 재생산하거나 실제 사람의 음성이나 신원을 동의 없이 도용하여 법적 위험을 초래할 수 있습니다.
기업용 AI의 과제
기업용 AI 플랫폼은 수많은 기회를 제공할 수 있지만, 소기의 목적을 달성하려면 상당히 많은 리소스와 지속적인 협업을 필요로 합니다.
기업용 AI를 활용할 때 일반적인 당면하는 문제는 다음과 같습니다.
- 기술 및 인재 격차. AI를 탐색하고 유용하게 활용하려면 새로운 기술 세트가 필요합니다. 이러한 팀을 채용 및 온보딩하고 교육하는 데 상당히 많은 시간과 리소스가 소요될 수 있습니다.
- 높은 비용. 기업이 AI 시스템을 관리하고 빠르게 운영하기 위해서는 매우 많은 리소스가 필요합니다. 기술이 원활하게 작동되도록 하는 데 필요한 컴퓨팅 능력을 갖추고 숙련된 인력을 고용하려면 많은 비용이 듭니다.
- 확장의 어려움.대기업에서 데이터, 하드웨어 및 소프트웨어가 분산되어 있는 경우 AI 애플리케이션을 통합하는 작업이 훨씬 더 어렵습니다.
- AI에 대한 불신. 업무 변화 속도가 빠르고 불확실한 부분이 많은 경우 AI에 적응하기가 어려울 수 있습니다. AI는 이해하기 어렵고 신뢰할 수 없는 것으로 보일 수 있습니다. 팀의 신뢰를 얻고 성공을 위해 필요한 협업을 장려하기 위해 더 많은 노력이 필요합니다.
기업용 AI 기술 스택이란?
AI는 복잡하고 동적인 여러 요소들로 이루어져 있습니다. 그러나 다른 모든 기술 스택과 마찬가지로 기업용 AI도 다양한 소스의 툴, 서비스, 플랫폼, 소프트웨어로 구성되며, 이러한 것들이 결합해 하나의 솔루션을 완성합니다.
AI 기술 스택은 대규모 언어 모델, 런타임, 하드웨어 가속기, 그리고 물론 기업 고유의 데이터와 같은 다양한 계층으로 구성됩니다.
스택 구성은 유연할 수 있습니다. 이는 기업의 활용 사례, 목표, 가용 리소스에 따라 달라집니다.
AI 기술 스택은 고정적이지 않다는 것을 기억해야 합니다. 샌드위치처럼 각 부분이 반드시 서로 겹쳐서 쌓여 있지는 않습니다. 스택은 함께 작동해야 하며, 각 계층은 전체를 위해 특정 역할을 수행합니다.
스택의 구성이 어떻든 관계없이, AI 스택은 AI 솔루션을 구성하는 모든 복잡하고 동적인 요소가 함께 원활하게 작동하는 기반을 제공하는 것이 목적입니다. 이를 통해 여러분과 팀은 개선이 필요한 특정 영역을 파악하고 스택이 하나의 솔루션으로 작동하는지 평가할 수 있습니다.
기업용 AI 도입을 위한 전략
AI 전략에는 특정 AI 지원 팀을 구성하거나 예산의 일부를 AI 제품 및 서비스에 할당하는 것이 포함될 수 있습니다.
기업용 AI를 도입, 구현하거나 확장하는 경우 다음 사항을 고려해야 합니다.
목표를 기반으로 결정하세요. 비즈니스가 AI를 통해 얻을 수 있는 이점을 이해했다면 비즈니스를 성장시킬 방안을 찾을 수 있습니다. 비즈니스의 최종 목표를 결정하면 원점으로 돌아가서 어디에서 시작해야 할지 알 수 있습니다.
데이터 건전성을 확인하세요. 데이터는 성공적인 AI 전략의 필수 요소입니다. 건전한 데이터가 없다면 소프트웨어와 플랫폼은 아무 쓸모가 없습니다. 정확하고 편향되지 않은 최신 데이터를 사용하여 기술 스택을 최대한으로 활용할 수 있습니다.
작은 규모로 시작하세요. 모든 환경에 걸쳐 확장할 준비가 되지 않았다면 자체 하드웨어를 기반으로 소규모 모델로 실험하세요. InstructLab을 사용하면 노트북에서 로컬로 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 초보자 수준에서 AI와 친숙해지는 것은 확장 시 발생할 수 있는 문제에 더 효과적으로 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전문가를 활용하세요. AI는 쉽지 않으며, 따라서 금방 복잡해질 수 있습니다. 기술을 활용하는 방법을 잘 아는 팀과 협업하는 것은 일반적이며 동시에 권장되는 사례입니다.
AI를 운영에 통합하세요.운영화된 AI에 특화된 AI 플랫폼은 AI 애플리케이션의 라이프사이클 관리를 간소화합니다. 이는 앞에서 설명한 부서 간 협업을 촉진하며 모든 팀과 함께 확장할 수 있도록 합니다.
Red Hat의 지원 방식
문제는 모든 기업이 서로 다르다는 것입니다. 각 기업은 고유하며, AI를 사용하려는 목표도 마찬가지입니다.
Red Hat® AI는 기업의 크고 작은 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 포괄적이며 접근 가능한 AI 플랫폼을 포함한 솔루션 포트폴리오입니다.
Red Hat AI 포트폴리오의 제공 사항:
- 팀 간 협업을 지원하는 AI 플랫폼
- IBM의 Granite와 같이 특정 목적을 위한 소규모 모델
- InstructLab을 통한 접근성 좋은 모델 튜닝 기능
또한 Red Hat의 광범위한 파트너 벤더 중에서 원하는 파트너와 협업하여 유연성을 유지하면서 원활하게 확장할 수 있습니다.
Red Hat AI는 클라우드, 온프레미스, 엣지에서 생성형 AI 기능과 예측 AI 기능을 모두 제어할 수 있는 권한을 제공합니다. 데이터의 위치에 관계없이 Red Hat AI 플랫폼으로 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 일관성 있게 배포할 수 있습니다.
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