AI 추론의 진정한 가치, 대규모 운영 환경에서 실현하기¶
원제목: Realizing value with AI inference at scale and in production
핵심 요약
- AI의 진정한 가치는 모델 학습이 아닌, 실제 운영 환경에서의 '추론' 단계에서 발현됨을 강조하고 있습니다.
- AI 운영 단계에서는 '신뢰성' 확보가 필수적이며, 이는 데이터 품질과 직결됨을 시사합니다.
- AI 성숙 단계에서는 모델 중심에서 벗어나 데이터 엔지니어링과 아키텍처, 즉 'AI 팩토리' 구축으로 초점이 이동하고 있습니다.
상세 내용¶
AI 기술이 점차 성숙 단계에 접어들면서, IT 리더들은 유망한 파일럿 프로젝트를 실질적인 비즈니스 가치로 전환하는 데 집중해야 합니다. 단순히 AI 모델을 개발하고 학습시키는 것을 넘어, 예측된 결과를 실제 현장에 적용하여 의미 있는 변화를 이끌어낼 때 비로소 AI의 진정한 잠재력이 발휘됩니다. HPE의 전문가들은 AI의 핵심 가치가 '추론(inference)'에 있으며, 이는 학습된 AI 모델이 실제 업무 흐름에 통합되어 활용되는 운영 단계에서 창출된다고 설명합니다. 이러한 '대규모의 신뢰할 수 있는 AI 추론'을 실현하는 것이 AI 투자에 대한 가장 큰 수익을 가져올 것이라는 전망입니다.
하지만 이러한 단계를 달성하는 것은 결코 쉽지 않습니다. HPE의 최근 IT 리더 대상 조사에 따르면, AI를 실제 운영 단계까지 도입한 조직은 전체의 약 22%에 불과하며, 상당수는 여전히 실험 단계에 머물러 있습니다. 다음 단계로 나아가기 위해서는 '신뢰성'을 운영의 기본 원칙으로 삼고, '데이터 중심의 실행'을 보장하며, AI를 성공적으로 확장할 수 있는 IT 리더십을 함양하는 세 가지 접근 방식이 필요합니다.
특히 '신뢰할 수 있는 추론'은 AI 시스템이 제공하는 결과에 사용자가 실제로 의존할 수 있음을 의미합니다. 마케팅 문구 생성이나 챗봇과 같은 일반적인 응용 분야에서도 중요하지만, 수술을 돕는 로봇이나 자율 주행 차량과 같이 생명이나 안전과 직결되는 고위험 시나리오에서는 절대적으로 중요합니다. 어떤 경우든 신뢰성을 구축하려면 먼저 '데이터 품질'을 철저히 관리해야 합니다. '나쁜 데이터가 들어가면 나쁜 추론 결과가 나온다'는 명제처럼, 부정확한 데이터는 AI의 예측 및 판단 오류로 이어져 불필요한 시간 낭비와 생산성 저하를 야기합니다. 실제로 AI가 생성한 환각(hallucination) 현상으로 인해 기업들이 사실 확인에 많은 시간을 쏟고 있는 사례가 이를 뒷받침합니다.
반대로, 추론 시스템에 신뢰성을 제대로 구축하면 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 운영팀이 구성 문제 해결에 AI 기반 추론 엔진을 활용한다면, 팀은 더 빠르고 정확하며 맞춤화된 권장 사항을 제공하는 '24시간 쉬지 않는 믿음직한 조력자'를 얻게 되는 것입니다. 이는 기존에는 상상하기 어려웠던 수준의 업무 지원을 가능하게 합니다.
AI의 첫 번째 물결에서는 많은 기업들이 데이터 과학자 채용에 열을 올리고, 수조 개의 매개변수를 가진 모델 개발을 주요 목표로 삼았습니다. 그러나 이제 기업들이 초기 파일럿을 실제 측정 가능한 성과로 전환함에 따라, 초점은 '데이터 엔지니어링'과 '아키텍처'로 이동하고 있습니다. 지난 5년간 데이터 사일로를 해체하고, 데이터 스트림에 접근하며, 신속하게 가치를 발굴하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 이는 'AI 팩토리'의 부상과 함께 진행되는 진화입니다. AI 팩토리는 데이터가 파이프라인과 피드백 루프를 통해 지속적으로 이동하며 지능을 생성하는 항상 가동되는 생산 라인과 같습니다. 이러한 변화는 모델 중심 사고에서 데이터 중심 사고로의 전환을 반영하며, '모델 자체가 얼마나 당신의 것인가'와 '입력 데이터, 즉 고객으로부터 오는 데이터가 얼마나 고유한가'라는 두 가지 핵심 질문을 제기합니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 AI 기술 발전의 초점이 단순한 모델 개발에서 벗어나, 실제 비즈니스 환경에서 'AI 추론'을 통해 실질적인 가치를 창출하는 방향으로 옮겨가고 있음을 명확히 보여줍니다. 많은 기업들이 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있지만, 그 결과가 실험실을 벗어나 현장에서 유의미한 성과를 내는 데 어려움을 겪고 있다는 점을 지적하며, 이는 곧 'AI 도입의 성숙도'와 직결되는 문제입니다. 여기서 핵심은 '신뢰성'입니다. AI의 판단이 얼마나 정확하고 일관적인지에 대한 믿음이 없다면, 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 현장에서 활용되기 어렵다는 점을 강조합니다. 특히 의료, 자율주행 등 고위험 분야에서는 신뢰성이 곧 안전과 직결되므로, 이 부분에 대한 집중적인 투자가 필수적입니다.
더욱 흥미로운 점은 AI의 성공이 '데이터'에 얼마나 달려있는지를 명확히 보여준다는 것입니다. 과거에는 '모델' 자체가 혁신의 상징처럼 여겨졌지만, 이제는 '데이터'를 얼마나 잘 수집, 정제, 활용하느냐가 AI의 성패를 가르는 핵심 요소가 되었습니다. 데이터 사일로를 해체하고, 데이터 파이프라인을 구축하며, 지속적인 피드백 루프를 통해 AI를 고도화하는 'AI 팩토리'라는 개념은 이러한 변화를 압축적으로 보여줍니다. 이는 결국 우리 주변의 수많은 서비스와 제품들이 AI를 통해 더욱 정교하고 개인화될 것이며, 우리가 일상에서 접하는 기술의 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있음을 시사합니다. IT 리더뿐만 아니라, 이제는 데이터를 다루고 이해하는 능력이 모든 직무에서 중요해질 것이라는 예측도 가능합니다.