“인공지능(AI) 도입의 성패를 가르는 것은 AI 기술만이 아닙니다. ‘관계자간 소통’과 ‘서비스를 통한 뚜렷한 목표’가 없다면 기술이 아무리 뛰어나도 성과를 거두지 못할 가능성이 높습니다.”

올거나이즈(대표 이창수)와 슈퍼브에이아이(대표 김현수), 마키나락스(대표 윤성호, 이재혁) 등 잘 나가는 인공지능(AI) 기업 3곳이 모여 기업 AI 프로젝트 도입 노하우를 공유했다. 

이들은 25일 서울 마루180 이벤트 홀에서 ‘알짜 기업이 쓰는 진짜 AI 도입·활용 사례’를 주제로 세미나를 열었다. ML옵스(MLOps) 전문 기업으로서 현업에서 기업의 AI 프로젝트를 맡아온 이들이 실제 발생하는 문제를 소개하고 해결책을 제시, 기업의 AI 도입을 돕자는 취지로 마련한 행사다.
 
우선 이현동 슈퍼브에이아이 부대표가 첫번째 연사로 나서 ‘산업 현장에서 AI 서비스가 실패하는 이유’를 주제로 발표했다. 그는 “ML옵스는 AI를 고도화하고 성공하게 만드는 필수 방법론”이라며 산업 현장에서 AI 도입 실패 이유를 6가지로 정리했다.

▲다양한 이해관계자간 정보 공유 및 협업 도구 부재 ▲현장 문제 데이터화의 실패 ▲현장 문제 해결에 도움이 안 되는 ‘결이 다른’ 솔루션 도입 ▲AI 프로젝트에 대한 잘못된 인식 ▲AI 프로젝트에 대한 정확한 성과 분석의 부재 등을 지적했다.

슈퍼브에이아이 역시 협업의 중요성을 강조했다. 성공적인 AI 서비스 고도화를 위해 ▲이해관계자간 합의 및 동의 등 정보 공유 체계 구축 ▲지식체계 구축 및 전문성 있는 데이터 구축 ▲빠른 AI 개발 사이클 진행 등을 해결책으로 제시했다.

슈퍼브에이아이는 웹 기반 AI 개발 협업 플랫폼과 함께 ML옵스 및 데이터 오퍼레이션(Data옵스) 분야에서 자동화된 업무 프로세스 관리를 위한 통합 플랫폼을 제공하고 있다.

AI 기술이 아닌 기업의 ‘전략 부재’를 지적하는 발언도 나왔다. 허영신 마키나락스 CBO는 ‘산업 현장의 데이터를 가치있게 활용하기 위한 ML옵스 전략’을 주제로 발표했다. 그는 “AI가 가치를 내려면 연구 수준에 머물면 안 된다”며 “AI 서비스화는 물론 일관적으로 일정 수준 이상의 결과물을 낼 수 있어야 한다”고 말했다.

이에 “초기에 좋은 AI 모델을 만들었음에도 서비스화에 어려움을 겪는 것은 ‘서비스 체계의 부재’ 때문”이라며 “결국 AI의 활용 한계는 AI 기술이 아니라 서비스할 수 있는 기업 역량 한계에서 나온다”고 강조했다.

2023년 ‘세계 100대 AI 기업(AI Top 100)’ 제조 분야에 이름을 올린 마키나락스는 기업용 ML옵스 플랫폼 ‘런웨이’를 운영하고 있다.

마지막으로 이창수 올거나이즈 대표는 ‘생산성 혁신을 위한 강력한 동반자 LLM 앱’을 주제로 AI 프로젝트를 통해 시간과 비용을 절약하고 생산성을 혁신할 수 있는 실전 포인트를 구체적 사례와 함께 소개했다. 

올거너이즈는 최근 기업이 데이터 유출 걱정 없이 내부에서 대형언어모델(LLM)을 활용할 수 있는 솔루션 ‘알리 LLM옵스(LLMOps)’를 출시하는 등 2018년부터 LLM을 다룬 전문 기업이다. 더불어 기업 문서와 매뉴얼, 최신 정보 등을 업로드하면 질문에 대한 답을 찾아 요약 및 종합해 답하고 출처 문서까지 보여주는 기업용 AI 문서 솔루션 ‘알리 GPT’를 운영하고 있다.

이들이 이날 강의한 내용은 실제 많은 ML옵스 기업들이 지적하는 내용과 일치한다. 상당수 전문가들은 “AI는 일반 프로그램처럼 한번 깔아놓으면 원하는 결과를 내는 것이 아니라, 기업 목표에 맞춰 지속적으로 관리하고 최적화해야 한다”고 강조하고 있다.

한편 올거나이즈는 이날 행사를 통해 ‘알리 LLM 앱 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 접수는 24일부터 8월11일까지로, 8월18일 1차 웨비나를 시작으로 9월8일 앱 제출 마감, 9월11일 평가 및 수상자 발표 순으로 진행한다. 문의 및 참가 신청은 올거나이즈 공식 홈페이지를 통해 가능하다.

이주영 기자 juyoung09@aitimes.com