국내 및 글로벌 IT 회사들이 독자적인 AI 모델을 개발함에 따라 AI 기반 서비스, 애플리케이션, 플랫폼이 등장하고 있습니다. 제조·금융·의료·공공 등 다양한 산업에서도 AI 기술을 접목하며 인공지능 전환(AI Transformation, 이하 ‘AX’)을 앞당기고 있습니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 AI를 활용해 성공적인 비즈니스 혁신을 실현하기 위해서는 근간이 되는 ‘AI 플랫폼’에 주목할 필요가 있습니다. 그렇다면 AI 플랫폼이란 무엇이고, 왜 주목해야 할까요?

AX 시대, 기업이 주목해야 할 AI 플랫폼의 정의와 주요 역할

AI 플랫폼은 다양한 AI 기술 요소를 통합하여 여러 산업 분야에 적용할 수 있도록 구성된 시스템입니다. 쉽게 말해, △음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech to Text) △텍스트를 음성으로 변환하는 TTS(Text to Speech) △언어를 이해하는 NLU(Natural Language Understanding) △질의응답과 대화를 처리하는 기술 등 각기 다른 AI 엔진을 조합해 △AI 스피커 △챗봇 △AI 가상 비서 등과 같은 서비스를 구현할 수 있도록 돕는 플랫폼이 바로 AI 플랫폼입니다. 대표적으로 ChatGPT·Gemini·DeepL·Claude 등이 AI 플랫폼에 해당합니다.

이러한 AI 플랫폼의 주요 역할은 ‘효율적인 AI 모델 개발을 지원’하는 것입니다. 이는 △데이터 전처리 △모델 학습 △평가 및 튜닝을 위한 여러 도구를 제공하여 개발자들이 효율적으로 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원합니다. 특히, △데이터 수집 △모델 학습 △배포 및 모니터링 등 AI 프로젝트의 모든 과정을 자동화하여 효율성을 높여줍니다.

또한 클라우드 기반으로 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장하거나 축소할 수 있도록 함으로써 다양한 규모의 프로젝트에 유연하게 대응할 수 있도록 돕습니다. 더불어 오늘날 AI 활용에 있어 가장 예민한 부분인 데이터 보안과 규제 준수를 지원하여 기업이 법적 요구사항을 충족하면서 AI를 활용할 수 있도록 지원하며, 팀원 간 협력을 지원하는 기능을 통해 전문가들이 효과적으로 AI 플랫폼을 활용할 수 있도록 협업 환경을 제공합니다.

성공적인 AI 플랫폼 도입을 위한 7가지 필수 고려 요소

Global Information의 시장 조사에 따르면, AI 플랫폼 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 31.5%의 성장률(CAGR)을 기록하며, 2030년에는 총 773억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다.¹⁾ 이는 AX 시대에서 AI 플랫폼이 단순한 선택을 넘어 필수 요소로 자리매김할 것임을 보여줍니다.

이에 따라 많은 기업이 성공적인 AI 플랫폼 도입을 고민하는 가운데, ‘지속적으로 활용할 수 있는 AI 플랫폼’에 대한 니즈가 증가하고 있습니다. AI가 빠르게 성장하고 급변함에 따라 AI 플랫폼도 지속적인 업그레이드가 요구되기 때문입니다. 이러한 상황 속 기업이 성공적으로 AI 플랫폼을 도입하기 위해서는 다음과 같은 요소를 고려할 필요가 있습니다.

1. 비즈니스 목표와 필요 사항 분석: 기업은 AI 플랫폼 도입 전, 도입하려는 AI 플랫폼이 조직 비즈니스 목표에 부합하는지 파악해야 합니다. 예를 들어, △고객 맞춤형 서비스 △데이터 분석 △예측 모델링 등 개선 목표에 따라 AI 플랫폼이 적합한지를 고려할 필요가 있습니다. 이때, 해당 목표를 달성하는 데 필요한 기능을 플랫폼이 제대로 지원하는지 확인하는 것이 중요합니다.

2. 성능과 확장성: AI 플랫폼의 성능과 확장성은 장기적인 성공에 필수적 요소입니다. 현재의 요구사항뿐만 아니라 향후 데이터 복잡성을 고려하여 플랫폼이 효율적으로 처리할 수 있을지를 고려해야 합니다.

3. 데이터 호환성: AI 플랫폼을 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 호환성을 따져볼 필요가 있습니다. 다양한 소스에서 수집된 데이터가 원활하게 통합되고 분석되어야 AI 모델의 정확성과 효율성을 높일 수 있기 때문입니다. 만약 데이터 호환성이 확보되지 않으면, AI 시스템의 성능 저하나 오류를 초래할 수 있습니다.

4. 보안 및 규제 준수: AI는 대량의 데이터를 다루기 때문에 보안과 규정 준수가 매우 중요합니다. 따라서 강력한 암호화 기술과 접근 제어 시스템을 갖추고 있는지, 관련 규정을 준수하는지 따져볼 필요가 있습니다.

5. 사용 용이성: 사용자 친화적인 인터페이스와 지원 학습 리소스를 갖춘 플랫폼은 개발 시간과 사용자 학습 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 직관적인 UI/UX 디자인과 함께 개발자뿐만 아니라 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 기능이 포함되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

6. 비용 효율: AI 플랫폼의 비용 구조는 매우 다양합니다. 초기 비용, 유지 관리 비용, 클라우드 사용에 따른 요금 등 다양한 측면에서 비용을 고려해야 하며, ROI(투자 대비 수익)가 어떻게 나타날지 예측할 수 있어야 합니다.

7. 유연성 및 커스터마이징: 비즈니스 요구에 맞춰 플랫폼을 얼마나 자유롭게 커스터마이징할 수 있는지 고려해야 합니다. 특정 AI 모델을 개발하거나 기존 모델을 수정해야 할 경우, 플랫폼이 얼마나 유연하게 대응할 수 있는지 살펴보는 것이 중요합니다.

이처럼 기업이 성공적인 AI 플랫폼 도입을 고려하고 있다면, 단순히 최신 기술을 도입하는 데 그치는 것이 아니라, 앞선 내용과 같은 요소를 꼼꼼히 살펴보고 면밀히 검토해야 합니다. 또한, 기업의 산업 특성과 목표에 맞는 최적의 솔루션을 선택하기 위해 충분한 사전 조사와 전문가의 조언을 활용하는 것도 방법이 될 수 있습니다.

생성형 AI 플랫폼 비즈니스 적용, 활용 범위는?

생성형 AI가 적용된 플랫폼은 고객과의 상호작용을 개인화하고, 마케팅 콘텐츠 생성에도 기여하고 있는데요. △비즈니스 목표 △데이터 특성 △필요한 AI 기술 등 기업 상황에 따라 다방면으로 활용 가능합니다. 생성형 AI 플랫폼을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 몇 가지 주요 방안을 소개합니다.

• 자동화 및 효율성 향상

생성형 AI 플랫폼은 다양한 업무를 자동화하고 업무 효율성을 높이는 데 효과적입니다. 대표적인 예로 업무 프로세스 자동화(RPA)가 있습니다. 이를 통해 반복적인 업무를 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄일 수 있으며, 생성형 AI 기반 챗봇과 고객 지원 시스템을 활용하면 고객의 질문에 자동으로 응답하고 간단한 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 스케줄링 및 예측 시스템을 통해 일정 관리, 자원 할당, 생산 계획 등을 최적화할 수 있습니다.

• 데이터 분석 및 예측

생성형 AI 플랫폼은 대량의 데이터를 분석하고 이를 기반으로 미래 트렌드를 예측하는 데 유용합니다. 실시간 데이터 분석을 통해 고객 행동이나 마케팅 캠페인의 효과를 분석할 수 있습니다. 또한 예측 분석 모델을 활용하여 판매 및 수요 예측, 재고 관리 등을 개선할 수 있으며, 고객 세분화 기술을 통해 보다 맞춤화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

• 고객 맞춤형 서비스 제공

생성형 AI 플랫폼은 고객 맞춤형 경험을 제공하는 데 크게 기여합니다. 예를 들어, 추천 시스템을 통해 고객의 이전 구매나 활동 데이터를 바탕으로 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 넷플릭스나 아마존의 추천 시스템이 이에 해당합니다. 또한 개인화된 마케팅 기술을 적용하면 고객의 행동 패턴에 따라 맞춤형 이메일 마케팅이나 광고 캠페인을 진행할 수 있으며, 생성형 AI 기반 챗봇이나 음성 인식 시스템을 통해 24시간 고객 지원을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 자연어 처리(NLP) 활용

생성형 AI의 자연어 처리 기술을 활용하면 다양한 텍스트 데이터를 분석하고 자동화할 수 있습니다. 문서 분석 기능을 이용하면 이메일, 보고서, 계약서 등의 대량 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있으며, 감정 분석 기술을 통해 고객 피드백이나 소셜 미디어 데이터를 분석하여 고객의 감정을 파악하고 이에 따른 대응 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 음성 인식 기술을 활용하여 콜센터에서 고객의 음성을 텍스트로 변환하거나 음성 명령을 통해 시스템 제어하는 것도 가능합니다.

• 이미지 및 비디오 분석

생성형 AI 플랫폼은 시각 데이터를 분석하는 데 강력한 도구로 활용할 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 보안 시스템에서 출입 통제를 자동화하거나 고객 인증 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있으며, 객체 인식 기술은 제조업에서 품질 검사나 자동화된 생산 라인에서 활용할 수 있습니다. 특히, 의료 분야에서 의료 영상 분석 기술을 활용한다면 X-ray, MRI 등의 의료 영상을 분석하여 질병을 조기 진단하고 예측할 수 있을 것으로 기대됩니다.

• 예측 유지보수

생성형 AI 플랫폼을 활용하면 기계나 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장이 발생하기 전에 이를 예측하여 미리 유지보수 할 수 있습니다. 이는 제조업, 에너지, 항공 산업 등에서 특히 유용하게 사용되며, IoT 기술과 결합한 AI 유지보수 시스템을 통해 기계 작동 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 유지보수 시점을 정확하게 예측할 수 있습니다.

• 사이버 보안

생성형 AI 플랫폼은 보안 위협을 식별하고 빠르게 대응하는 역할을 수행할 수 있습니다. 침입 탐지 시스템(IDS)을 통해 네트워크나 시스템에서 의심스러운 활동을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있으며, 피싱 공격 방지 기술을 활용하면 이메일 분석을 통해 피싱 이메일을 감지하고 악성 링크를 차단할 수 있습니다. 또한 위협 분석 기술을 통해 대규모 데이터를 분석하고 새로운 보안 위협 패턴을 인식하여 효과적인 대응 방안을 마련할 수 있습니다.

• 제품 개발 및 혁신

생성형 AI 플랫폼을 활용하면 신제품 개발과 혁신적인 솔루션을 창출하는 것이 가능합니다. 자동화된 디자인 시스템을 통해 제품 디자인을 자동화하거나 혁신적인 디자인을 생성할 수 있으며, AI 기반 모델링 및 시뮬레이션 기술을 통해 제품 성능을 예측하고 개선점 도출도 가능합니다. 이는 연구 개발(R&D) 분야에도 활용할 수 있으며, 새로운 알고리즘과 기술을 개발하여 제품과 서비스의 경쟁력을 높일 수 있습니다.

AI 플랫폼 도입은 경쟁력 강화, 효율성 향상, 혁신 촉진에 중요한 역할을 합니다. 그러나 모든 조직에 필수적인 것은 아니며, 비용, 기술 역량, 업종 특성 등을 고려해야 합니다.

성공적인 AI 플랫폼을 도입 위해서는 비즈니스 목표와 전략에 부합하는지 신중히 평가한 후 단계적으로 진행하는 것이 가장 이상적인 방법이며, AI를 도입하지 않더라도 변화하는 시장에서 뒤처지지 않기 위해 여러 방법으로 디지털 혁신을 추구하는 것도 하나의 방법이 될 수 있습니다.

결론적으로, AI 플랫폼 도입의 성공 열쇠는 각 요소를 철저히 평가하고, 잠재적 문제를 사전에 예측·대응하며, 조직에 최적화된 플랫폼을 선택하는 데 있습니다.

1) Global Information, <인공지능 플랫폼 시장 보고서: 동향, 예측, 경쟁 분석(-2030년)>

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