기술이 발전함에 따라 인공 지능은 빠르게 발전하고 있습니다.
인공지능 서비스는 기술을 기반으로 다양한 응용 프로그램을 제공하는 것을 말합니다.
인공지능을 활용한 다양한 형태의 서비스를 사용자의 요구에 맞게 제공합니다.
사용자에게 편리함과 효율성을 제공하기 위해 인공지능을 활용한 서비스가 나날이 발전하고 있습니다.
인공지능 서비스는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습 등의 기술을 활용하여 자동 번역, 음성 인식, 이미지 인식, 자동 상담 등의 기능을 제공합니다.
인공지능 서비스는 온라인 상점, 금융, 건강, 운송 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
인공 지능을 기반으로 하는 서비스는 빠르고 정확한 결과를 제공하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
이러한 인공지능 서비스를 통해 기업은 미래 산업의 중심에 보다 빠르게 접근할 수 있습니다.
인공지능 서비스를 이용하기 위해서는 먼저 기업의 내외부 환경에 대한 분석이 필요하다.
먼저 AI 서비스 모델별 분석 항목을 선택하여 서비스 모델을 결정한다.
■ 내부 환경 조사
가치 사슬 분석 > 사업 구조 분석 > 경쟁 우위 분석.
■ 샘플링을 통한 데이터 수집 개요에서 샘플링 조사 프로세스는 모집단 식별, 샘플링 방법 결정, 샘플 크기 설정 및 데이터 수집의 네 부분으로 나뉩니다.
1) 인구 식별
– 특정 특성을 가진 모든 개체의 집합으로 관심 개체를 결정합니다.
– 공간적, 시간적 경계를 제시하고 데이터 수집을 위한 실질적인 기준이 됨.
2) 검체채취방법의 확인
– 100% 설문조사 또는 표본조사 중에서 조사방법을 선택합니다.
– 모집단의 특성과 데이터 유형에 적합한 샘플링 방법을 식별합니다.
3) 샘플 크기 설정
– 신뢰 수준을 결정합니다.
– 샘플링 방법에 따라 적절한 샘플 크기를 결정합니다.
4) 데이터 수집
– 데이터 수집 오류를 최소화하기 위한 조치를 개발합니다.
– 일정 데이터 수집.
– 이상값을 관리합니다.
이러한 인공지능 서비스의 대표적인 예가 챗봇 시스템이다.
챗봇 시스템이란?
사람과의 자연스러운 대화를 통해 필요한 정보를 제공하는 인공지능 기반의 자동화 소프트웨어입니다.
챗봇은 고객 응대가 빠르지만 24시간 유지가 안되는 단점이 있습니다.
하지만 음성 AI 시스템을 개발할 경우 다양한 가능성이 존재하며, 현재 상담 중인 고객의 심리 상태를 인식하는 등 다양한 추가 시스템이 도출될 수 있다.
내/외부 데이터 수집 및 분석
■ AI 서비스 하드웨어 인프라 파악 및 분석
– 인공지능 서비스를 실행하기 위해서는 고성능 컴퓨터, 분산 처리 프레임워크, 가상화 솔루션, 클라우드 서비스, 하드웨어 운영 도구, 개발자, 인터페이스 등 다양한 인프라가 필요하다.
머신러닝 모델 학습 인프라/서버 환경/지원 환경/하드웨어 인프라 분석
■ AI 서비스를 식별하고 분석하는 데 필요한 인적 역량이 중요합니다.
——인공지능 서비스 기획부는 인공지능 서비스 모델과 인공지능 서비스 시나리오를 기획할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
– 인공지능 모델링 분야는 최고의 인공지능 모델을 생성할 수 있는 능력이 있어야 합니다.
– AI 플랫폼 구축 분야는 인프라 구현 및 최적화 능력이 필요합니다.
■ AI 프로세스의 현재 상태를 이해하는 것도 필요합니다.
– 구현, 제품 엔지니어링 및 개발, 공급업체 선택 및 관리를 위한 품질 보증 프로세스가 있는지 이해합니다.
– 이행 지원 프로세스를 식별합니다.
– 습관 유지, 지속성 및 성능 향상을 위한 프로세스가 개선을 위해 제자리에 있는지 확인합니다.
■ 필요한 리소스 생성 방법
필요자원분석은 경영팀, 재무회계를 담당하는 경영지원조직, 서비스운영부서, QA팀, AI서비스를 개발하는 팀 등 모든 관련팀의 기본 문서로 소통한다.
각 팀. 기타 내부 조직 및 외부 소스와의 소싱에 대한 명확한 면제를 제공합니다.
배송 및 조달 도구.
1) 세무에 관한 기록
– 학습 데이터 현황, 머신러닝 모델 교육 인프라, 서버 환경, 지원 환경, 인력, 프로세스, 향후 필요한 자원 등을 분류하여 기록한다.
– 추가 자원이 필요하다는 결정이 내려진 상황, 분석 중에 식별된 전제 조건 및 제한 사항에 대한 명확한 설명.
– 필요자원 분석 시 참여인원, 인적사항, 외부컨설턴트 및 의사결정자의 의견 등을 기록하여 추후 확인한다.
2) 시나리오 분석
– 개발할 인공지능 서비스에 대한 사전 계획 문서에 대한 철저한 분석.
– 분석된 필요 자원의 분석 결과에 따라 실제 사용량을 시뮬레이션하고 분석 보고서에 누락된 부분이 없는지 분석합니다.
– 유사한 경쟁사 동향에 시나리오를 적용한 후 분석 보고서에 누락된 사항이 있는지 확인합니다.
3) 변경 사항 추적
– 생성된 이후 변경되지 않은 문서는 프로젝트에 심각한 오류를 발생시킵니다.
– 세금 관련 사항을 문서화하고 시나리오를 분석하는 과정을 통해 변경 사항을 추적하고 관리합니다.
인공지능 서비스 구현 최신 기술 동향 분석
■ 최신 기술 동향 파악
인공지능을 현실로 만드는 기술은 끊임없이 개발되고 출시되고 있으며 이러한 서비스는 기존 기업이 개발하여 사용하는 폐쇄형이 아니라 좋은 기술이 나머지 동일한 기술 시장을 독점하는 경향이 있으므로 계속 유지하는 것이 중요합니다.
최신 기술 트렌드의 선두 Do
■ 특허현황 파악
– 학습, 추론 및 인지 분야의 최신 기술을 최신 상태로 유지하십시오.
– 계획된 서비스와 관련된 상용 특허를 식별합니다.
■ 선도기업 오픈플랫폼 트렌드 파악
– 주요 기업의 개방형 플랫폼에는 Google의 TensorFlow, Microsoft의 Accord, Facebook의 Torch, Mixer, IBM의 System ML은 물론 Star Imine, Apache Software Foundation, Baidu, University of Washington, Carnegie Mellon University 등이 있습니다.
– 최신 프로그래밍 언어를 아는 것도 중요합니다.
■ 조직구조 분석
– 역할 중심의 조직
단일 AI 서비스를 제공하는 조직에 적합합니다.
조직에서 요구하는 역할을 결정한 후 필요한 인력을 배치하고 역할 분담과 팀 간 협업이 매우 중요하며, 팀의 역량에 문제가 있을 경우 조직의 AI 서비스 전반에 차질을 빚게 된다.
팀 리더와 경영진이 내린 결정에 따라 운영되는 경우 자의적인 의사 결정으로 편향될 수 있습니다.
– 서비스 지향 조직
여러 AI 서비스를 제공하는 조직에 적합합니다.
제공할 AI 서비스를 결정한 후 최적의 인력을 선정하여 배정합니다.
팀 전체의 목표 설정과 평가가 중요합니다.
무능한 팀은 언제든지 폐쇄될 수 있습니다.
■ 내재화 과정 분석
– 설립과정 : 핵심인사 발굴, 가치제시, 교육자료 준비
– 내재화 과정 : 개인 및 AI 가치 파악, 실제 사례를 지속적으로 공유할 수 있는 환경 조성, 팀 및 개인의 행동 변화 방안
– 지속 가능한 프로세스: 내재화 및 지속적인 조직 운영, 핵심가치 기반의 지속적인 서비스 제공 및 평가, 지속적인 공감 및 인식 관리, AI R&D 최적화 프로세스 유지
– AI 서비스 내재화 시 제약조건 분석 시 확인
1) 시장이 있고 경쟁이 없는 서비스가 실행 가능성이 높으면 1세대 서비스로 개발할 수 있다.
2) 필요한 인원 확보에 필요한 인건비를 조직에서 지원할 수 있는지 확인한다.
3) AI 서비스의 핵심인 외부 데이터를 구매해야 한다면 비용을 고려해야 한다.
4) 변화하는 이용자의 기대치를 관리하기 위한 정량적 지표 기반의 모니터링 체계가 구축되어 있는지 확인한다.