AI 통합 및 프로덕션화

많은 조직이 임시 분석을 통해 유용한 AI 모델을 성공적으로 생성했습니다. 특히 의사결정 지원을 제공하는 데이터 분석 부서에서 그렇습니다. 중요한 과제는 임시 분석을 통해 생성된 모델을 가져와 해당 AI 모델이 더 광범위한 조직에서 사용될 수 있도록 하는 것입니다. 전체 조직이 AI를 활용하도록 허용하는 기업은 상당한 우위를 차지하게 될 것입니다.

이 기사에서는 생산화 수단을 통해 조직 내에 AI를 통합하는 방법을 탐구할 것입니다.

프로덕션 사용을 위한 적합한 AI 모델 식별

프로덕션 사용에 적합한 인공 지능 또는 머신 러닝 모델은 가치 있는 통찰력을 생성하거나 실용적인 결과를 산출하는 모델입니다. 이러한 모델이 데이터 과학자에 의해 지속적으로 수동으로 실행되어야 한다고 가정해 봅시다. 이 경우 해당 프로세스가 프로덕션화되지 않았고 소수의 기술 직원만 액세스할 수 있을 가능성이 큽니다.

모델은 일상 업무(BAU) 프로세스에서 매일 사용될 때 프로덕션화됩니다. 따라서, 임시로 실행되는 경우 조직 전체가 접근할 수 없습니다.

평상시 업무(BAU) 프로세스에 AI 통합

인공 지능과 머신 러닝, 그리고 더 오래된 통계 기반 모델의 오랜 문제는 조직 내에서 이에 접근할 수 있는 사람이 거의 없다는 것입니다. 여기에는 여러 이유가 있지만, 가장 일반적인 이유는 이러한 모델을 사용하기 위해 극복해야 하는 기술적 장벽과 이러한 모델을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 설정입니다.

웹 브라우저의 등장과 브라우저에 내장된 지속적인 기능으로 인해, 단순히 웹 브라우저에 접근할 수 있는 권한만으로 모델을 사용해야 하는 사용자에게 이러한 기능을 제공할 수 있습니다. 그 이유는 필요한 컴퓨팅 설정이 원격 서버 내에서 추상화될 수 있는 반면, 모델을 실행하고 상호 작용하는 방법에 대한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있기 때문입니다. 따라서 이는 향후 미래를 향해 나아감에 있어 AI뿐만 아니라 훨씬 더 많은 컴퓨팅 기능이 기술적 역량에 관계없이 더 많은 개인에게 제공될 수 있도록 할 것입니다.

AI 모델의 AI 시스템으로의 프로덕션화

인공 지능 시스템은 원하는 결과를 달성하기 위해 하나 또는 여러 AI 모델을 사용하는 시스템입니다. 경영진은 AI를 실행할 수 있다는 것을 AI 역량을 갖춘 것으로 간주하는 경향이 있기 때문에 많은 조직에서는 이 둘의 차이를 명확히 알지 못합니다. AI가 적절한 거버넌스하에 작동하도록 보장하려면 적절하게 설계되고 엔지니어링된 시스템이 필요합니다.

이 둘의 차이를 설명하는 쉬운 방법은 각 프로세스 단계背后的 직무 기능을 살펴보는 것입니다. 컴퓨터 과학자는 AI 기술을 개발합니다. 데이터 과학자는 AI 기술을 사용하여 조직 내의 문제에 적용하며, 건전한 모델이 주어지면 소프트웨어 엔지니어가 AI 기술과 그 적용 방식을 모두 사용하는 강력한 시스템을 구축합니다.

현대 시대에 소프트웨어 엔지니어링은 일반적으로 백엔드 프로세스를 통해 이러한 AI를 활용하는 웹 소프트웨어를 구축하는 동시에 풍부한 사용자 인터페이스를 갖춘 친숙한 프론트엔드를 제공합니다. 따라서 이를 통해 사용자는 기술적 전문 지식 없이도 데이터 과학자처럼 인공지능을 사용할 수 있습니다. 미래를 향해 나아가면서 AI를 사용할 수 있는 사람들에게 제공되는 큰 이점을 고려할 때 AI가 민주화되어야 하므로 이는 중요합니다.

AI 및 클라우드 활용

인공지능 모델은 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 경향이 있으며, 이는 연구 분야에서 매우 흔하다. 슈퍼컴퓨터는 비용이 많이 들고 접근하기 어려운데, 이는 여러 다른 프로젝트가 컴퓨팅 시간을 두고 경쟁하고 있기 때문이다. 대안으로 분산 클라우드 컴퓨팅의 파워를 활용하는 것을 고려할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅은 요청에 따라 컴퓨팅 파워와 스토리지를 제공하며 동적으로 확장할 수도 있습니다. 장점은 조직이 해당 인프라를 구축하고 유지하는 데 막대한 투자를 할 필요가 없다는 것입니다. 과거에 조직이 인공 지능에 접근하는 데 장애가 되었던 것은 방대한 컴퓨팅 파워와 스토리지에 대한 접근성이었습니다. 이러한 리소스에 대한 접근성이 향상됨에 따라 이제 조직이 인공 지능을 활용하는 것이 실용적이 되었습니다.

조직이 기존 레거시 인프라 및 시스템을 클라우드로 마이그레이션하고 클라우드 우선 전략을 채택함에 따라, 전략적 의사결정권자가 클라우드 인프라가 다른 어떤 부분을 지원할 수 있는지 탐색하는 것은 논리적일 것이다. 인공지능은 향후 역량을 탐색할 때 논의 항목 중 하나가 될 것이다.

더 광범위한 조직에 AI 결과 제공 및 표시

인공지능 모델과 시스템은 개인이 해석하고 조치를 취해야 하는 결과를 생성한다. 미래에는 인공지능 시스템이 취할 조치를 제안할 수도 있다. 그러나 현재 상태에서 어떻게 진행할지는 여전히 의사결정권자에게 달려 있다.

Tableau 및 Power BI를 포함한 비즈니스 인텔리전스 보고 제품군 및 데이터 분석 대시보드 사용과 같은 기존 데이터 프레젠테이션 및 시각화 기술은 계속 사용되고 확장될 것입니다. 사람들이 AI 결과를 이해할 수 있도록 자가 조직화 지도(SOM)에서 볼 수 있는 것과 같은 맞춤형 시각화도 계속 개발될 것입니다.

인공 지능 시스템은 개인이 이해할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 변수를 처리할 수 있으므로, 이러한 출력이 사람에게 종합적으로 전달되고 그러한 결과와 관련된 영향이 이해되는 것이 필수적입니다.

AI 해석 및 AI 결과 활용

인공지능 시스템 또는 모든 시스템은 일반적으로 출력물을 생성한다. 결과의 복잡성을 고려할 때, 이를 잘못 해석하거나 데이터 내의 편향에 영향을 받아서는 안 된다. AI가 학습한 데이터에 편향되거나 제한된 피처 세트가 포함되어 있었기 때문에 부당한 편견을 담아 보고한 AI 사례가 많이 있었다.

AI 결과를 사용하는 조직은 균형 잡힌 관점을 보장하기 위해 해당 분야에서 일하는 주제 전문가의 영역으로 해석을 제한해야 합니다. 이러한 접근 방식을 취하면 AI 결과가 건전하고 완전한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 결과에 따라 취해진 조치의 범위를 고려하는 것이 필수적이며, AI 조치가 안전한지 확인하기 위해 제한되고 좁은 분야 내에 있어야 합니다.

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