인공지능(AI) 개발 비용 요소, 개발 외주, 성공 요소

 

지난 블로그 포스팅에서는 인공지능(AI)의 개발 과정에 대해서 알아보았습니다.

인공지능(AI) 개발 과정 (프로세스 및 일반 개발과의 차이)

 

이번 포스팅에서는 그렇다면 이런 인공지능을 개발하기 위해서 어떤 비용이 드는지, 타 업체에게 개발을 맡긴다면 프로세스는 어떻게 되는지, 개발을 성공적으로 하기 위해서는 어떤 요소들이 필요한지에 대해 알아보겠습니다.

 

인공 지능 개발 비용 요소

AI 개발 비용은 프로젝트의 규모와 사용하는 기술, 개발팀 인원, 개발 기간에 따라 크게 다릅니다. 실제 프로젝트에서는 비용이 많은 요인에 의해 크게 변동할 가능성이 있습니다.

 

니즈 파악

프로젝트의 요건이나 목적을 이해하기 위한 초기 미팅입니다. 일부 컨설팅 회사에서는 무료로 진행하는 경우도 있고, 상세한 비즈니스 요구 분석에는 비용이 발생하는 경우도 있습니다.

컨설팅

AI 프로젝트에 관한 구체적인 계획이나 전략을 세우는 단계입니다. 전문가의 조언과 시장 분석, 기술적인 실현성 조사 등이 포함됩니다.

 

프로토타입 생성(PoC)

아이디어의 실현 가능성을 테스트하기 위한 프로토타입을 개발합니다. 데이터 수집, 알고리즘 개발, 초기 테스트 등이 비용에 포함됩니다.

 

인공지능 구현

실제 AI 시스템의 개발과 통합 단계입니다. 프로젝트의 복잡성이나 스케일에 따라 비용은 크게 다르며, 특히 커스터마이징된 고도의 시스템의 경우는 고액이 됩니다.

 

재조정·운용

AI 시스템의 최적화, 유지 보수, 업데이트를 합니다. 운영 단계의 비용은 지속적으로 발생하며 시스템의 규모와 복잡성, 필요한 유지 보수 빈도에 따라 달라집니다.

이러한 비용은 프로젝트의 요건 등에 따라 크게 다르기 때문에 정확한 견적을 얻으려면 구체적인 프로젝트의 세부 사항을 바탕으로 전문 AI 개발사와 상담하는 것이 좋습니다.

 

만약 AI를 직접 개발하지 않고 타 업체에 맡긴다면 프로세스는 어떻게 될까요?

 

AI 개발을 외주화하는 흐름

AI 개발을 외주할 때는 클라이언트 기업 측이 명확한 목적과 기대를 갖고 개발 파트너와 긴밀히 연계하는 것이 요구됩니다. 외주업체와의 커뮤니케이션을 통해 프로젝트 성공에 필요한 각 단계를 이해하고 적절한 지원을 제공하는 것이 중요합니다.

 

구상·컨셉 단계: AI 개발 목적 결정

구상·컨셉 단계에서는 우선 클라이언트 기업 측에서 AI 개발의 목적을 명확히 하는 것이 필요합니다.

외부 개발사와 프로젝트 비전과 목표를 공유하고 기대하는 성과를 명확히 합니다. 또, 개발 회사에 제공하는 정보나 요건을 정리해, 부드러운 프로젝트의 진행을 촉진합니다.

 

PoC(Proof of Concept) 단계: 준비된 데이터 제공

PoC 단계에서는 준비한 데이터를 외부 개발사에 제공합니다. 데이터 품질과 양, 형식 등을 사전에 확인해 개발사가 효과적인 기계학습 모델을 구축할 수 있도록 배려가 필요합니다.

또한 개발사와 협력하여 PoC의 성과를 검증하고 다음 단계로의 전개를 계획합니다.

 

운용 단계: 정밀도를 높이다

운용 단계에서는, 외부의 개발 회사와 제휴해, AI 모델의 정밀도를 높여 갑니다. 데이터의 추가나 수정, 모델의 튜닝 등을 실시하면서, 시스템의 성능 향상을 도모합니다.

정기적인 검토와 피드백을 통해 개발사와의 소통을 강화하고 성공적인 프로젝트를 위해 협력할 것입니다.

 

AI 개발을 성공시키기 위해 고려해야 할 6가지 사항

AI 개발을 성공시키기 위한 포인트 6가지를 소개합니다.

 

1. AI의 특기 분야를 제대로 이해하기

AI의 특기 분야를 이해하는 것은 AI의 특성을 최대한 활용해 과제 해결에 도움을 주기 위해 필수적입니다.

AI는 데이터 분석, 예측 분석, 패턴 인식, 자연어 처리, 화상 인식, 음성 처리 등이 뛰어나 이러한 기술이 비즈니스 프로세스를 어떻게 개선할 수 있는지 파악하는 것이 중요합니다.

AI가 제공하는 솔루션이 비즈니스의 특정 요구에 어떻게 적합할지 이해하는 것도 중요합니다.

 

2. AI가 어떤 과제를 해결하는지 명확히 하기

과제 해결에는 문제의 특정과 분석을 빼놓을 수 없습니다.

AI를 활용해 해결하고자 하는 과제가 무엇인지 정확히 파악하고 해당 과제와 관련된 데이터와 리소스를 수집·정리합니다. 프로젝트의 방향성을 명확히 하고 필요한 자원이나 기술을 적절히 배분하기 위해 상세한 계획을 세웁니다.

해결해야 할 구체적인 과제를 명확히 하고 목표를 설정하는 것은 그 후 프로젝트의 가이드라인이 됩니다.

 

3. 과제 해결에 필요한 AI 종류를 고르기

AI의 종류를 선택할 때는, 데이터의 성질이나 프로젝트의 목적에 합치하는지를 검토합니다.

기계학습, 심층학습, 강화 학습 등 각 종류의 AI는 서로 다른 특성과 강점을 가집니다. AI 모델 학습에 필요한 데이터나 리소스의 입수 가능성도 고려해야 합니다.

문제의 특성에 따라 최적의 AI 기술을 선택함으로써 효율과 성능이 극대화되고 목표 달성에 가까워집니다.

 

4. AI를 실제로 도입하는 업무를 분명히 하다

AI를 프로젝트에 도입할 때는 구체적인 업무 프로세스나 태스크를 명확히 합시다.

어느 부분에 AI를 통합하여 어떻게 데이터를 수집하고 모델을 학습시키고 운용할지 계획합니다. AI를 도입함으로써 효율화나 품질 향상을 기대할 수 있는 업무를 특정하는 것이 중요합니다.

명확한 업무 프로세스의 설계가 원활한 도입을 서포트합니다. 업무를 분석함으로써 AI를 최대한 활용할 수 있습니다.

 

5. 운용 후 조정이나 갱신이 용이한 알고리즘을 짜기

AI 시스템을 장기적으로 운용하고 개선해 나가려면 조정이나 갱신이 쉬운 알고리즘으로 만들어야 합니다.

AI 모델은 새로운 데이터를 기반으로 정기적으로 업데이트되어야 하기 때문에 유지 보수 및 업데이트의 번거로움을 최소화할 수 있는 설계가 요구됩니다. 유연성과 확장성을 고려하여 AI 알고리즘을 설계함으로써 장기적인 운영을 효율적으로 할 수 있습니다.

운영 환경에서 AI 모델의 성능 감시와 조정은 시스템의 효과적인 운영에 필수적입니다.

6. 문제가 생겼을 때 해결이 용이한 시스템으로 만들기

AI 시스템에서는 예상치 못한 문제나 오류가 발생할 수 있습니다. 문제 발생 시 신속하게 대응하고 해결이 용이한 시스템 설계가 필요합니다.

시스템 감시 기능을 강화하고 오류 발생 시 자동 알림 및 진단 기능을 포함하여 신속한 문제 해결이 가능합니다.

투명하고 이해하기 쉬운 시스템으로 만들어 문제의 원인을 쉽게 파악할 수 있고 시스템의 다운타임을 최소화할 수 있습니다.