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서비스형 인공지능(AIaaS)의 개념 및 도입 효과

글로벌 인공지능(AI) 시장의 규모는 계속해서 성장하고 있다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2025년까지 새로운 기업용 앱의 최소 90%가 AI를 탑재할 것이라고 한다. 이러한 성장 추세는 AI의 이점에 대한 인식이 높아진 데 기인하며, 거기에 서비스형 AI(AI as a service, AIaaS)를 통해 구현되는 고급 AI 기능에 대한 접근이 그 어느 때보다 쉬워졌기 때문이다.

 

서비스형 AI(AIaaS) 무엇인가?

AIaaS, 즉 서비스형 AI는 즉시 사용할 수 있는 AI 제품과 같다. 다양한 AI 기반 기능을 포함하여 타사 공급업체가 고객사에 서비스 형태로 제공하는 인공지능 소프트웨어를 의미한다. 타사 공급업체는 이러한 기능들을 클라우드에서 호스팅하며, 최종 사용자가 인터넷을 통해 이를 사용할 수 있으므로 AI에 대한 접근성을 더욱 쉽게 만든다.

점점 더 많은 기업들이 AIaaS를 통한 경쟁력 강화를 경험하면서 AIaaS에 대한 수요가 증가하고 있다. 업계 통계에 따르면 글로벌 AIaaS 시장 규모는 2017년 11억3천만 달러에서 2023년 108억8천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 그러나, 공급이 점점 더 늘어나게 되면서 이 수치는 잠재적으로 훨씬 더 높아질 수 있다.

 

다양한 유형의 AIaaS

다양한 유형의 AIaaS 솔루션이 있다. 어떤 유형을 선택할지는 결국 비즈니스 목표와 개선하고자 하는 부분이 무엇인가에 따라 결정된다. 현재 시장에서 활용되고 있는 몇 가지 주요 AIaaS 솔루션을 소개하면 다음과 같다:

  • – 봇 및 디지털 지원

봇 및 디지털 지원은 현재 가장 인기있는 AIaaS 유형이다. 여기에는 챗봇, 디지털 또는 가상 비서, 자동 이메일 서비스 등 비교적 친숙한 AI 기술들이 포함된다. 봇과 디지털 지원 도구들은 자연어처리(NLP)를 사용하여 인간과의 대화에서 학습한다. 고객 서비스 및 마케팅 애플리케이션에서 가장 널리 사용된다.

  • – 인지 컴퓨팅 API

API는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 의미한다. 이 유형의 AIaaS 솔루션을 사용하면 개발자는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 구축 중인 애플리케이션에 특정 기술 또는 서비스를 추가할 수 있다. 널리 사용되는 API 서비스에는 NLP, 컴퓨터 비전, 지식 매핑, 지능형 검색, 번역 및 감정 감지 등이 있다.

  • – 머신러닝(ML) 프레임워크

머신러닝(ML) 프레임워크는 개발자들이 자체 AI 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 도구이다. 시간이 지남에 따라 기존 고객 데이터를 사용하여 학습을 수행한다. ML 프레임워크의 장점은 작동하기 위해 빅데이터가 필요하지 않다는 점이다. 즉, 방대한 양의 데이터가 없는 소규모 기업에서도 사용할 수 있다.

  • – 완전 관리형 머신러닝 서비스

완전 관리형 머신러닝 서비스는 머신러닝 프레임워크와 동일한 기능을 제공하지만 개발자가 자체 AI 모델을 구축할 필요는 없다. 대신 이 유형의 AIaaS 솔루션에는 사전 구축된 모델, 사용자 지정 템플릿 및 코드 없는 인터페이스가 포함된다. 개발 도구에 투자하기를 원치 않는 기업에게 적합한 유형이다.

       

AIaaS 장단점

AIaaS 도입을 고려 중인 기업이라면 그 장점과 단점을 비교해 볼 필요가 있다. 우리 기업에 맞는 현명한 투자가 될 것인지에 대한 명확한 판단 지표가 될 수 있다.

장점

  • – 높은 비용효율

사내에 AI 역량을 직접 구축하려면 상당한 투자와 전문 지식이 필요하다. AI 모델을 개발하고, 테스트를 거쳐 배포하기까지 상당한 시간도 소요된다. 그러나 AIaaS 솔루션을 사용하면 이러한 경비 지출 및 관련 위험을 피하면서 필요한 AI 기능을 활용할 수 있다.

  • – 쉽고 빠른 설치

바로 사용할 수 있는 솔루션이기 때문에 AIaaS는 복잡한 설치 작업이 필요 없다. 플러그인(plug-in) 방식을 통해 바로 AI 기능에 접근할 수 있다. 데이터 과학자를 고용하거나 복잡한 인프라를 개발할 필요가 없다는 것이 이 솔루션의 장점이다.

  • – 합리적이고 투명한 비용 청구

AIaaS 솔루션을 선택하면 얻은 만큼만 지불하면 된다. 비즈니스에 필요하지 않은 AI 기능에 대해서는 지불할 필요가 없으며, 실제로 사용하고 있는 기능에 대해서만 비용을 지불하면 된다.

  • – 유연성과 확장성

AIaaS를 사용하면 비즈니스 또는 프로젝트 요구에 맞춰 인공지능 기능을 확장하거나 축소할 수 있다. 이와 같은 유연성 때문에 AIaaS는 AI를 처음 시도하는 기업 및 향후 크게 성장할 기업에 적합하다. 또한, 큰 결정을 내리기 전에 무엇이 효과가 있는지 확인할 수 있는 기회도 제공한다.

 

단점

  • – 상대적으로 낮은 보안

AIaaS 솔루션을 활용하려면 귀중한 회사 데이터를 타사 공급업체와 공유해야 한다. 이로 인해 보안 및 개인정보보호 문제가 발생할 수 있다. 데이터가 부적절하게 액세스, 공유 또는 배포되지 않도록 하려면 데이터 스토리지, 액세스 및 전송에 대한 적절한 보안 장치가 마련되어야 한다. 일부 산업계에서는 클라우드 데이터 스토리지를 완전히 제한하여 AIaaS 사용을 막는 경우도 있다.

  • – 블랙박스와 같은 불투명한 가시성

AIaaS 솔루션은 비용에 대해서는 투명성을 제공하지만, 서비스 자체에 대해서만 지불할 뿐 결과에 도달하는 과정에 대해서는 알 수 없다. 즉, 투입 되는 것과 결과물에 대해서는 알 수 있지만 사용된 알고리즘 및 AI가 결과를 도출한 방법에 대해서는 어떠한 정보도 주어지지 않는다.

  • – 타사 의존성

서비스를 이용하고 있는 것이기 때문에, 필요한 정보가 있으면 타사에 요청하고 그들이 정확한 정보를 제공할 때까지 기다려야 한다. 소프트웨어에서 발생하는 문제가 오류나 지연을 초래할 경우 큰 문제가 될 수 있다.

  • – 지속 발생하고 급증할 수 있는 비용

AIaaS는 비용효율성이 매우 높은 솔루션 유형이지만, 비용이 지속적으로 발생하며 기능을 추가함에 따라 급격하게 증가할 수 있다. 하지만 비용 증가는 대체로 비즈니스가 성장할 때만 비례해서 나타난다. 또한, AIaaS 활용을 통해 확보하는 인사이트는 수익을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

 

AIaaS가 기업에 미치는 영향

AIaaS는 AI의 기능을 접근 및 사용이 쉬운 서비스로 통합 제공함으로써 기업에게 획기적인 변화를 가져다 주는 게임 체인저가 될 수 있다.

기업은 AIaaS를 통해 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 해결하고, 고객 및 시장에 대한 더 빠르고 정확한 인사이트를 확보하여 비즈니스 및 마케팅에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 또한, 고객 서비스를 개선하고 커뮤니케이션을 자동화 및 개인화 함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 궁극적으로 AIaaS 솔루션이 제공하는 기능은 기업이 수익을 창출하고 경쟁우위를 확보하는 데 도움을 준다.

시장 경쟁에서 앞서고 싶다면 AI 채택은 필수이며, 서비스형 AI, AIaaS가 합리적인 선택이 될 수 있다. AIaaS 공급업체를 선정하기 전에 명확한 목표를 설정하고, 사업 규모, 예산, 팀의 기술적 역량을 충분히 고려하여 최선의 결정을 내리는 것이 성공의 첫걸음이다.

 

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