AI 개발 가이드 : 성공적인 AI 프로젝트를 위한 10단계
AI 개발 어디서부터 시작해야 할까요?
AI 개발을 처음 시작하는 기업이라면 주목해 주세요. 커머스, 마케팅, 제조, 건설, 물류 등 다양한 기업을 컨설팅한 달파가 성공적인 AI 개발을 위한 10단계 프로세스를 준비했습니다.
구체적인 예시들이 있으니까요. 믿고 따라오셔도 됩니다. 우리 회사에 딱 맞는 AI 개발의 시작, 이 글 하나로 끝내드리겠습니다.
성공적인 AI 개발 10단계 가이드
한 눈에 살펴볼 수 있는 AI 개발 10단계 가이드 이미지입니다.
1단계 - AI 개발 목표와 필요성 평가
왜 AI를 개발하려고 하시나요?
- 이 질문에 답하지 못 한다면, AI를 개발해도 만족하지 못할 수도 있어요.
- AI 개발 이후 무엇이 개선됐는지 느끼지 못할 수 있기 때문이죠.
우리 기업이 이루고자 하는 목표와 필요성을 평가하는 것에서 시작해 보세요.
- 우리 기업의 목표가 비용 절감에 가까운 지 아니면 매출 증대에 가까운 지 평가해 보세요.
- 생성형 AI가 그 목표를 달성하는데 필요한 지 판단하기 쉬워집니다.
- 예를 들어 매출 증대가 목표인 기업이라고 생각해 볼게요.
- 이 기업은 생성형 AI를 활용해 신사업을 진행하거나 기존 비즈니스 모델을 혁신할 수 있어요.
- 반면 비용 절감이 목표인 기업은 크게 3가지 업무에서 생성형 AI를 활용할 수 있어요.
- 단순한 업무, 반복적인 업무, 데이터 처리나 이미지 매칭 등 생성형 AI가 사람보다 잘하는 일을 AI가 대체해서 기업의 맨먼스(Man/Month)를 크게 줄일 수 있어요.
실제 달파 DALPHA 고객사들은 어떤 경우가 많을까요?
- 주로 비용 절감 측면에서 만족을 크게 느끼고 있습니다.
- 기존 대비 업무가 크게 줄어들거나 완전히 대체되어 없어졌기 때문에 그 변화가 두드러지기 때문인데요.
- (실제 사례를 확인해 보세요)
- 여행 플랫폼 '마이리얼트립', 수작업 자동화 AI 도입으로 업무 효율화 달성하다!
- 디지털 콘텐츠의 트렌드를 만들어가는 '딩고(메이크어스)', 숏폼 생성 AI 도입으로 숏폼 제작비의 35%를 절감하다!
2단계 - 타 기업 사례 조사
다음으로 타 기업의 사례들을 찾아보세요.
크게 3가지를 조사할 수 있습니다.
- 동종 업계 사례 : 동종 업계에서 어떻게 사용하고 있는지 참고해 보세요. 예를 들어 우리 기업이 커머스라면? 커머스에서 자주 사용하는 AI 서비스인 카테고리 태깅, 검색 엔진 등을 조사해 보세요. 제조업이라면 문서 OCR/자동화, 이상 설비 탐지, 도면 물체 분류 등을 이용합니다. 동종 업계는 유사한 업무 프로세스를 공유하죠. 따라서 비슷한 AI 서비스를 활용해 유사한 효과를 낼 수 있음을 의미합니다. 우리 회사와 같은 업계에서는 AI를 어떻게 쓰는지 살펴 보세요.
- 문제 기반 사례 : 동일 직무에서 자주 겪는 문제를 기반으로 찾아볼 수도 있습니다. 디자이너와 마케터라면? 배너 제작 자동화, 카피라이팅 자동화 등을 찾아볼 수 있습니다. 같은 문제를 겪고 있는 기업들은 어떻게 AI로 업무 생산성을 늘렸는지 확인해 보세요.
- 국내 최다 AI 솔루션을 제공하는 달파의 AI Store를 둘러 보세요. 커머스, 마케팅, 콘텐츠, 패션&뷰티, 인사&비즈니스, 교육 등 업종별 AI 서비스들을 한 눈에 살펴볼 수 있어요. 데모도 체험해 볼 수 있습니다.
3단계 - 기존 시스템 및 업무 프로세스 고려
이제 우리 회사에 맞는 AI를 구체적으로 고려할 단계에요.
우리 회사 시스템과 업무 프로세스를 살펴보세요.
- 여기서 유용한 한 가지 팁을 드리면 현재 워크플로우를 나열해 보면 좋아요.
- 수행하는 업무 단위를 세분화 할수록 도움이 됩니다.
이 과정에서 딱 두 가지만 생각하시면 됩니다.
- 첫째, 지금 우리 회사는 어떤 문제를 가장 해결하고 싶은지
- 둘째, 그 문제를 AI로 해결할 수 있는지 입니다.
- ?가이드 4단계에 예시가 있어요
4단계 - 해결하고 싶은 문제와 업무 선정
실제 예시를 통해 해결하고 싶은 문제와 업무를 선정하는 과정을 보여 드릴게요.
- 메타, 구글, 네이버에 광고 배너를 제작해야 하는 마케터와 디자이너라고 해볼게요.
- 배너 제작 워크플로우를 4단계로 나눌 수 있습니다.
- 배너 디자인 기획 -> 배너 제작 -> 각 플랫폼마다 규격에 맞춰 수정 -> 등록
- 이 워크플로우에서 3단계 '각 플랫폼마다 규격에 맞춰 수정'이 단순하고 반복적으로 작업하는 일이네요.
- 그렇다면 'AI 서비스를 개발해 해당 일을 자동화할 수 있겠다!' 이렇게 접근할 수 있어요.
- 이처럼 세분화한 업무에서 AI 개발로 대체할 업무를 정하면 됩니다.
5단계 - 적합한 생성형 AI 솔루션 탐색
해당 문제를 ‘어떻게’ 해결할지 구체적으로 탐색하는 과정이 필요해요.
- 여기서 탐색이란 단순히 성능이 가장 뛰어난 AI 모델을 선택하는 것이 아니에요.
- 그보다는 실제 문제 해결에 적합한 AI 솔루션(AI 모델 & AI 서비스)을 고려하는 일이에요. 때로 하나의 문제를 해결하기 위해 여러 AI 모델을 조합하기도 합니다.
☝️ 중요한 점! 성능의 우수성만이 아닌 현실적인 사용성을 고려해야 해요.
- 회사의 인프라나 사용자의 요구 사항에 따라 모델 사용이 제한적일 수도 있기 때문이죠.
- 예를 들어, 사내 정보 검색 챗봇을 도입한다고 가정해 볼게요.
- 최신 생성형 AI 모델은 수천만원이 넘는 고성능 GPU 서버와 같은 막대한 인프라가 필요해요. 또한 데이터를 적절히 전처리하고 학습할 수 있는 숙련된 데이터 사이언티스트와 AI 엔지니어가 필수적이에요.
- 이러한 인프라와 인력이 부족하다면, ChatGPT나 Claude와 같은 상용 AI 서비스를 활용하는 것이 훨씬 효율적일 수 있어요.
- 반대로, 개인정보와 같은 민감한 데이터를 다루는 상황이라면, 보안을 이유로 자체 모델 학습이 더 적합할 수도 있어요.
- 따라서 단순히 ‘좋은’ AI 모델을 선택하는 것이 아니라, 실제 문제 해결에 적합한 AI 솔루션을 탐색하는 것이 중요해요. 이는 회사의 목적과 방향성, 인력 및 인프라 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
이 과정은 특히 여러 기업들이 AI 개발에 있어서 크게 어려움을 느끼시는 부분인데요.
- 비즈니스 인사이트, AI 지식, 인프라에 대한 이해 등 여러 요소를 종합적으로 고려할 수 있는 전문가의 도움을 받을 수 있으면 좋습니다.
6단계 - 데이터 준비와 관리
고려할 점은 데이터의 양과 질입니다.
- 아무리 데이터의 퀄리티가 높아도 일정 수준 이상의 양이 없으면 제대로 학습이 되지 않아요.
- 반대로 양이 아무리 많아도 퀄리티가 낮으면 쓸모가 없습니다.
- 따라서 학습에 필요한 데이터의 양과 질의 균형을 잡는 게 중요해요.
어떤 데이터를 학습해야 하는지 많은 고민이 필요해요.
- 어떤 형태의 데이터를 넣을지, 어느 정도의 양이 필요한 지, 어느 정도의 퀄리티가 필요한 지 선택이 필요합니다.
- 이 학습 단계에 따라서 AI 프로젝트 성능과 결과가 매우 달라질 수 있기 때문이죠.
- 이 과정은 AI 프로젝트의 가장 큰 성패를 좌우합니다.
- 전문가의 도움을 받는 것도 추천 드립니다.
7단계 - 프로토타입(데모) 개발 및 테스트
잘 정리된 데이터를 받고 나면 프로토타입(데모)을 개발해 테스트하는 기간이 필요해요.
- 곧바로 제품을 만들지 않고 프로토타입(데모)을 만드는 이유가 있는데요.
- 학습과 최적화가 필요한 AI 개발의 특성 때문이에요.
- 웹 페이지, 앱 개발과 같은 프로젝트랑 다르게 AI 개발은 기대하는 성능과 결과의 차이가 많이 발생할 수 있어요.
- 왜냐하면 데이터의 품질, 모델 적합성, 학습 정도에 따라서 기획과 결과물이 달라지기 때문이죠.
- 그래서 프로토타입을 통해서 성능 테스트를 거치고 도입하는 것이 효율적입니다.
8단계 - 성능 측정 및 최적화
프로토타입을 통해 두 가지를 확인해야 합니다. 성능 측정과 최적화입니다.
성능 측정
- 도입한 AI가 제대로 작동하는지 성능을 측정하는 과정이에요.
- 성능을 측정하는 방법에는 정량적인 측정과 정성적인 측정이 있습니다.
- 우선 정량적인 측정이 가능하다면 정량적인 측정을 하는 게 가장 좋습니다. 명확하게 숫자로 파악이 되기 때문이죠.
- 하지만 해결하고자 하는 문제에 따라서 정성적인 측정만 가능한 경우도 있습니다.
- 사진의 배경 제거를 예로 들 수 있어요. 배경 재고가 한 픽셀 단위로 잘 됐냐를 정량적으로 평가하기 애매하죠.
- 이렇게 ‘사람이 봤을 때 괜찮으면 된다’ 이런 것은 정성적으로 평가해야 해요.
- 다소 어려울 수 있습니다. 하지만 정성적인 기준임에도 불구하고 사전에 기준을 합의하고 정의하는 게 중요합니다. 그래야 추후 AI 도입의 유지를 결정함에 있어서 문제가 없습니다.
- 성능 측정의 판단이 어려울 경우 여러 솔루션을 도입해 본 전문가의 도움을 받는 것도 추천 드립니다.
최적화
- 동시에 최적화 과정이 필요해요.
- 최적화란 결과물의 정확도, 응답 속도, 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 맞추는 과정이에요.
- 최적화가 이루어지지 않았을 때를 예로 들어볼게요.
- 정확한 결과물이 나와도 응답 속도가 느린 경우가 있어요. 서비스 사용이 어려울 수 있습니다. 이 경우 응답 속도를 높이는 과정이 필요해요.
- 결과물의 정확도와 응답 속도 측면에서 만족스러워도, 비용 면에서도 최적화가 필요해요.
- 데이터의 양이 적은데 컴퓨팅 리소스가 많이 쓰이면 비용적인 부분에서 낭비에요.
- 반대로 데이터 양이 많거나 추론해야 되는 양이 많은데 컴퓨팅 리소스가 부족하면 성능이 떨어지거나 속도가 느릴 수 있어요.
- 이런 요소들을 효율적으로 세팅하는 게 최적화에요.
AI를 효율적으로 활용하기 위해 반드시 고려해야 합니다.
9단계 - 장기적인 유지 보수 계획 수립
이제 장기적인 유지 보수 계획을 수립해야 해요.
다른 IT 개발에 비해 AI 개발에서 유지 보수가 중요한 이유가 2가지 있어요.
- 첫째, AI는 지속적인 데이터 학습이 필요하기 때문이에요.
- AI가 제대로 성능을 내기 위해서 서비스를 사용하며 얻은 데이터와 피드백을 주기적으로 반영해야 해요.
- 둘째, AI 모델이 현재 빠르게 발전해서 새로운 모델이 나오고 있기 때문이에요.
- 주기적으로 발전하는 AI 모델을 확인해서 비용과 성능을 최적화 할 필요가 있어요. 이를 통해서 서비스를 계속 고도화 할 수 있기 때문이죠.
- 따라서 AI 서비스를 이용하기 위해선 지속적인 관리 및 유지 보수가 필요합니다.
AI에 대한 지속적인 관리 및 유지 보수는 인력이 반드시 필요해요.
- 하지만 기업 측에서 많은 리소스가 발생함을 의미합니다.
- 그 때문에 전문가와 함께하는 것도 좋은 방법입니다.
- 유지 보수와 정기적인 업데이트에 힘을 쓸 필요가 없으니까요.
10단계 - 효용성 모니터링 및 지속적인 개선 시스템 운영
AI 서비스가 실제 비즈니스에 끼치는 영향을 모니터링 하세요.
- 각 솔루션마다 효용성을 측정하는 방법은 다양합니다.
- 예를 들어, 인건비 절감 솔루션은 인건비 절감이 얼마나 일어났는지. 근로 시간을 전후로 비교해 업무 시간 단축 유무 등을 확인할 수 있어요.
- 텍스트 혹은 이미지 검색 엔진이라면, 제대로 나오지 않던 검색이 얼마나 잘 나오는지 확인할 수 있어요.
- 유사 상품 추천이라면, 상품의 업셀링이 얼마나 발생했는지 확인할 수 있어요.
우리 회사에서 개발한 AI 서비스가 잘 사용되는지 효용성을 측정하세요.
- 효용성 측정은 사전에 체계화 해놓을 수록 좋습니다.
- 도입 이후 만드는 것보다 초기에 만들어서 점차 개선하는 게 좋습니다.
- 지속적인 측정과 개선을 통해 효율을 높여나가세요.
AI 개발, 전문 파트너와 함께하면 더 쉽습니다
지금까지 성공적인 AI 개발을 위한 10단계 프로세스를 살펴보았습니다.
각 단계를 꼼꼼히 진행한다면 분명 좋은 결과를 얻을 수 있지만,
처음 AI를 도입하는 기업이라면 쉽지 않은 과정일 수 있습니다.
??전문성이 크게 요구되는 단계들
5단계 - 적합한 생성형 AI 솔루션 탐색
기업의 상황에 맞는 최적의 AI 모델을 선택해야 합니다.
6단계 - 데이터 준비와 관리
효율적인 데이터 전처리와 학습 데이터 관리가 필요합니다.
8단계 - 성능 측정 및 최적화
AI 서비스의 정확도, 속도, 비용 간의 균형을 고려하는 게 필요합니다.
9단계 - 장기적인 유지 보수 계획 수립
지속적인 모델 업데이트와 성능 모니터링이 필요합니다.
이렇게 전문성이 필요한 단계들 때문에 많은 기업들이 AI 개발에 어려움을 겪고 있습니다.
그렇다면 검증된 AI 개발 파트너와 협업을 고려해 보세요.
➕파트너와 함께할 시 이점
☑️시행착오 최소화로 인한 시간과 비용 절감
☑️최신 AI 기술 트렌드를 반영한 솔루션 구축
☑️안정적인 유지보수와 신속한 기술 지원
☑️기업의 상황에 맞는 맞춤형 AI 전략 수립
?믿을 만한 AI 개발 파트너를 찾는 방법
AI 개발 파트너 찾기: 6가지 체크리스트와 실사례로 시작하는 AI 개발 전략
AI 개발 파트너 선정 시 6가지 선택 기준과 체크리스트를 준비했습니다. 실제 사례까지 포함해 좋은 파트너와 피해야 할 파트너를 확인하는 데 도움을 받으실 수 있을 거에요.
Minwoo Kim
믿을 만한 AI 개발 파트너를 찾고 싶으신가요?
AI 개발 파트너 선택을 위한 6가지 체크리스트 를 확인해 보세요!
AI 개발 처음부터 끝까지 함께하고 싶다면?
지금까지 성공적인 AI 개발에 필요한 과정을 10단계로 나누어 살펴보았어요.
AI 개발, A부터 Z까지 한번에 진행하고 싶다면?
달파의 컨설팅을 받아 보세요. 달파는 현재 KT커머스, 대홍기획, CJ올리브네트웍스 등 대기업과 마이리얼트립, 머스트잇, 메이크어스(딩고 운영사) 등 스타트업에게
AI 솔루션을 개발해 제공하고 있습니다.
이 밖에도 총 150개 기업 고객들과 AI 프로젝트를 논의해오고 있어요.
달파의 전문 AI 컨설턴트들이 우리 회사에 딱 맞는 컨설팅을 진행해 드립니다.
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