"AI가 비즈니스에 적합한지 먼저 검증"...구글 클라우드, 기업의 AI 제품 구축 가이드

“문서 처리 시간을 단축하고 문서 내용을 빠르게 식별하고 요약하여, 고객 서비스 경험을 개선하는 데 AI 모델을 활용할 수 있다. 하지만 AI 기반에서 구동되는 제품을 구축하려면 단순한 모델 이상의 것이 필요하다. 먼저, 기업은 사용자의 고충과 기회를 해결하는 세부적인 발견, 요구사항, 기능을 통해 비즈니스 목표와 구체적인 사용자 중심 요구사항을 모두 해결해야 한다. 그런데 이 과정에서 AI에 대한 기대와 열망으로 인해, 궁극적으로 시간과 비용을 절약할 수 있는 몇 가지 중요한 단계를 너무 쉽게 건너뛰기도 한다.”

구글 클라우드가 AI 솔루션을 구축하려는 기업들에게 ‘기업 고객을 위한 AI 애플리케이션 구축 가이드’를 블로그를 통해 조언했다. 핵심은 단순히 AI 모델만 있다고 되는 것이 아니고, 그것을 통해 구현하려고 하는 AI가 현재 비즈니스에 적합한지 검증하라는 것이다. 이를 위해 다양한 구성 요소에 대한 수집 및 분석이 필요하고, 필요한 데이터를 모아 검토하는 과정을 거쳐야 하며, 어떤 유형의 팀을 어떻게 구성할지를 아래와 같이 따져보라고 권한다. 당연하고 뻔한 얘기지만 기본에 충실하는 것은 모든 시작에 있어 가장 중요한 첫 단추다.

기업에서 성공적인 AI 솔루션을 구축하려면 시간과 비용을 절약하는 데 꼭 필요한 요소와 과정을 거쳐야 한다. (자료 : Google)

첫째는 AI 구성 요소를 설계하는 데 필요한 구성 요소를 이해하고 정의해야 한다. 아이디어에서 출발한 기획이 최종 솔루션으로 결실을 맺으려면, 우선 고객의 비즈니스 요구 사항과 기술 전략을 고려한 사용자 중심의 제품 전략을 먼저 정의한다. 그리고 사용자의 요구 사항을 해결하는 첫 출발점은 사용자가 이해가 되어야 하고, 이를 기반으로 사용자 여정(CUJ), 사용자 경험(UX)과 디자인에 초점을 맞춘 디자인 스프린트를 계획하고 실행한다.

디자인 스프린트는 AI로 해결할 수 있는 비즈니스 사용 사례를 구상하고 정의하는 토대가 된다. 그다음은 사용자 인터페이스의 시각적 표현을 보여주고, 비즈니스에 대한 제품의 가치를 확립하는 실제로 구동가능한(Clickable) 소프트웨어 프로토타입을 설계하고 구축하는 것이다. AI 모델 프로토타입은 실제 사례나 비즈니스 요구에 답변할 수 있는 입증된 방법, 데이터 기반 설계와 이해 등을 포함해 설계한다. 이러한 설계과 검증을 반복하며 구축한 AI 모델 프로토타입을 사용 사례와 UX 디자인과 통합해서 AI 기반 MVP(Minimum Viable Product)로 사용한다.

둘째는 지속적인 작업을 이어갈 수 있는 주요 결과물이 있어야 한다. 비즈니스 과제, 사용자 기회, AI 솔루션이 적합한 이유에 대한 근거를 정의하는 전략적 가설이 있어야 한다. 디자인 스프린트와 관련된 문서 모음이나 다이어그램, 아이디어 모음, 스케치, 프로토타입, 검증을 통해 얻은 결과 목록 등을 아우르는 UX 디자인 문서도 필요하다. AI 사용 사례, 특정 결과를 제공하는 미세 조정 변수부터, AI 중심의 기술 아키텍처와 기능, 사용자 스토리를 포함한 MVP 설계안이 담긴 기술 설계 문서 역시 중요한 결과물이다.

셋째는 프로젝트를 효율적으로 진할 수 있는 이른바 드림팀 구성이나 팀의 능력을 고려해야 한다. 이를 위해 비즈니스에 대한 전략, 운영, 재무 지침 등의 전문 지식을 제공하는 제품 관리자가 있어야 한다. 사용자의 요구와 행동을 이해하고 이를 직관적이고 사용자 친화적으로 디자인할 수 있는 UX 디자이너도 필수다. 목표 설정, 일정 정의, 자원 관리, 진행 상황 추적 등을 담당하는 프로그램 매니저는 예산 범위 내에서 순조로운 진행과 효율적인 진행을 담당한다.

기획과 개념을 확장 가능한 응용 프로그램으로 변환하는 기술과 지식을 가진 개발자, 인공 지능과 기계 학습에 대한 전문 지식을 바탕으로 AI를 애플리케이션에 통합하고 향상하는 AI 컨설턴트 역시 팀 구성에 필요하다. 아울러 프로젝트 진행 중 마주하게 될 다양한 문제를 협력적인 환경세서 효율적으로 해결할 수 있어야 하고, 잠재적인 문제를 조기에 식별해 대응함으로써 성공 가능성을 높일 수 있어야 한다.

이밖에도 사용자와 AI가 상호작용할 수 있도록 연결해 주는 사용자 인터페이스, 입력 데이터를 기반으로 출력 데이터를 생성하는 AI 모델, 모델을 조정하는 데 필요한 데이터, AI 애플리케이션을 호스팅 하는 확장 가능하고 안정적인 인프라, 애플리케이션에 대한 무단 접근이나 공격으로부터 보호할 수 있는 보안, 협업 도구 및 모니터링과 지원 등의 운영 솔루션이 필요하다.

이번 가이드를 작성한 카롤리나 에르난데스(Carolina Hernandez) 클라우드 엔지니어와 매트 캐스틸(Matt Castille) 혁신 프로그램 리드는 “AI를 통해 고객의 비즈니스 과제를 어떻게 해결할 수 있는가를 얘기하는 것이, 점점 더 일반적인 대화가 되어 가고 있다. AI 애플리케이션을 구축하는 것은 복잡한 과정이지만 매우 보람될 수 있다. 이 게시물에 설명된 단계를 따르면 성공 가능성을 높일 수 있다”라고 밝혔다.

 

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