AIaaS(서비스형 AI)의 강력한 기능을 활용하는 방법은 무엇입니까?

서비스형 인공지능(AIaaS)은 기업들이 인공지능 기술을 시험하고, 여러 산업 분야와 다양한 목표에 적용할 수 있도록 지원하는 현대적인 기술입니다.

이러한 서비스들은 더 나은 미래를 향한 인공지능의 거대한 흐름과 함께 오늘날에도 매우 중요합니다.

하지만 인공지능은 아직 완전하게 발전하지 않았고, 많은 사람이 개인적인 삶과 직업 생활에서 인공지능의 잠재력을 충분히 경험하지 못했습니다. 이것이 바로 현재 많은 조직이 인공지능에 투자하는 것을 망설이는 이유입니다.

또한, 자체적인 인공지능 도구를 개발하려는 조직은 자원, 인프라, 기술, 그리고 시간 부족이라는 어려움에 직면합니다.

AIaaS는 이러한 조직에게 매우 유용한 해결책입니다. 쉽고, 확장 가능하며, 적응성이 뛰어난 맞춤형 인공지능 서비스를 구축하는 데 도움이 되기 때문입니다. 이를 통해 인공지능의 도입이 가속화될 수 있습니다.

이 글에서는 AIaaS에 대해 자세히 알아보고, AIaaS의 잠재력을 최대한 활용하여 비즈니스에 적용할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

AIaaS란 무엇인가?

AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 클라우드 기반 기술로, 클라우드 제공업체가 고급 애플리케이션 및 서비스를 개발하여 기업에 아웃소싱하는 방식으로 활용됩니다.

이는 기업이 복잡한 서비스와 도구를 직접 개발하거나 대규모 투자를 할 필요가 없음을 의미합니다. 대신, 구독료를 지불하여 클라우드 제공업체로부터 AIaaS 도구를 얻을 수 있습니다.

과거에는 자체적인 인공지능 솔루션 개발에 필요한 고급 인프라, 숙련된 개발자, 연구 지원 자원 부족으로 인해 많은 기업에게 큰 부담이었습니다.

AIaaS 서비스는 인공지능을 운영에 적용하고 싶지만 자체적으로 AI 도구를 개발할 여력이 없는 기업과 개인에게 최적의 선택입니다. 조직은 구독을 통해 AIaaS 모델을 활용하여 이러한 인공지능 도구를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에 빠르게 접근하고, 사용자 정의하고, 확장 가능하고 유연하게 만들 수 있습니다.

현재 기업은 필요에 따라 자체 AI 모델과 도구를 개발할 수 있지만, 이는 다음과 같은 고유한 어려움을 수반합니다.

현재 IT, 헬스케어, 금융, 은행 등 여러 분야에서 AIaaS의 활용이 증가하고 있으며, 앞으로도 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

AIaaS는 어떻게 작동하는가?

Google, Microsoft, Amazon과 같은 클라우드 제공업체는 AIaaS 기술을 사용하여 다양한 산업 분야의 기업들이 활용할 수 있는 유용한 애플리케이션, 서비스 및 도구를 개발하고, 이를 수수료 또는 구독 형태로 제공합니다.

이러한 AI 서비스를 이용하기 위해 기업이나 개인은 사내 시스템을 개발할 필요가 없습니다. 이는 상당한 시간, 자원 및 비용을 절약할 수 있게 해줍니다.

AIaaS를 통해 기업은 구독을 통해 비용을 지불한 AIaaS 도구를 사용하여 비즈니스 운영 및 워크플로에 인공지능의 강력한 기능을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비용을 지불하는 한 언제든지 도구를 사용할 수 있고, 모든 것이 클라우드에 있기 때문에 빠르게 접근할 수 있습니다.

클라우드 제공업체는 SDK 또는 API 연결을 통해 기업의 서비스 접근을 관리합니다. AIaaS 제공업체는 이러한 AI 도구를 호스팅하고, 개발, 테스트, 유지 관리, 그리고 배포까지 모든 과정을 관리합니다.

AIaaS의 장점

비용 절감

AIaaS 서비스를 사용하면 기업은 막대한 초기 투자 비용을 줄일 수 있습니다. 내부 시스템 구축에 큰 투자를 하는 대신, 필요한 AI 서비스에 대해서만 비용을 지불하면 되기 때문에 비용 효율적입니다.

간편한 배포

기업은 쉽고 빠른 솔루션을 선호하며, AIaaS는 이를 제공합니다. AIaaS는 모든 조직에 인공지능을 도입하는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 또한, 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 비즈니스 워크플로에서 사용자 정의 가능한 AI 도구를 쉽게 배포할 수 있도록 지원합니다.

자동화

AIaaS를 활용하면 회의 예약, 유사한 질문에 대한 응답과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 비용, 노력 및 시간을 크게 절약해 줍니다.

기술 의존도 최소화

AIaaS를 사용하면 조직은 복잡한 서비스를 개발하고 모든 작업을 수동으로 수행하기 위해 숙련된 기술 전문가를 필요로 하지 않습니다.

플랫폼은 이러한 문제를 처리하는 데 매우 편리합니다. 클라우드 제공업체는 애플리케이션을 빠르게 개발하고 기업이 쉽게 사용할 수 있도록 배포하는 데 도움을 줍니다. 또한 AIaaS에 통합된 코드 없는 프레임워크는 회사의 자원을 크게 향상시킵니다.

접근성 향상

AIaaS(AI as a Service)는 모든 것이 클라우드에 있기 때문에 몇 번의 클릭만으로 컴퓨터나 스마트폰에서 빠르게 액세스할 수 있어 접근성을 높여줍니다. 핵심적인 세부 사항을 이해하지 않고도 AI 기반 도구와 서비스를 사용할 수 있습니다. 가파른 학습 곡선 없이 AI의 잠재력을 활용할 수 있기 때문에 접근성이 높아집니다.

AIaaS가 애플리케이션 개발을 가속화하는 방법은 무엇인가?

소프트웨어 및 앱 개발은 앞으로 AI에 더욱 의존하게 될 것입니다. 소프트웨어 개발에는 테스트, 코드 검토, 회의 예약, 작업 배포, 디버깅과 같은 반복적인 작업이 포함됩니다.

AIaaS 사전 훈련된 모델을 사용하면 직원들은 이러한 지루한 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 중요한 작업에 자원, 인력, 시간을 동시에 할당할 수 있게 되어 소프트웨어 개발 수명 주기를 가속화할 수 있습니다.

과거에는 개발자가 앱에 기능을 추가하거나 작업을 실행하기 위해 많은 양의 코드를 작성해야 했습니다. 하지만 AIaaS를 사용하면 모든 것이 간소화됩니다. 일부 AI 도구를 통해 개발자들은 머신러닝 및 데이터 과학의 도움을 받아 업무 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

또한, 처음부터 모든 것을 작성할 필요 없이 AIaaS를 사용하여 접근 가능한 코딩 템플릿을 사용할 수 있습니다.

대부분의 중소기업은 운영에 필요한 AI 도구를 구축할 자원이 부족하지만, AIaaS는 이들이 현대 소프트웨어 개발의 새로운 영역을 탐색하는 데 도움을 줍니다. AIaaS를 사용함으로써 조직은 개발 비용을 절감하고 효율성을 향상시키면서 더 높은 애플리케이션 성능을 달성할 수 있습니다.

가장 중요한 점은 AIaaS와 같은 기술을 활용한 애플리케이션 개발 프로세스의 완전한 디지털 전환이 소프트웨어 보안을 강화하는 데 매우 효과적이라는 것입니다.

AIaaS가 초기 투자를 어떻게 줄이는가?

인공지능 도구를 내부적으로 개발하려면 고성능 하드웨어 측면에서 회사에 상당한 자원이 필요합니다. 전문적이고 숙련된 인공지능 개발자를 고용하고, AIaaS를 통해 이러한 AI 도구에 접근하면 이러한 비용을 절감할 수 있습니다.

AIaaS는 수익 창출을 위해 구독 모델을 따릅니다. AIaaS는 구독 모델을 통해 AI 서비스에 대한 접근성을 제공함으로써 기업의 초기 투자를 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 모델에서 타사에서 제공하는 AIaaS 기반 도구를 사용하는 회사는 도구를 계속 사용하기 위해 월별, 연간 또는 반년마다 요금을 지불합니다. 이는 애플리케이션 구축에 대한 초기 투자 비용을 제거하여 AIaaS를 사용하는 기업에 유리합니다.

이러한 지출은 중소기업에게 큰 장애물이 될 수 있습니다. AIaaS는 조직이 AI 인프라와 도구에 접근하고 종량제 모델로 알려진 구독을 통해 비용을 지불할 수 있는 매우 비용 효율적인 대안입니다.

AIaaS에 대한 접근성은 초기 투자뿐만 아니라 회사의 예측 가능한 운영 비용도 줄여줍니다. AIaaS는 구독 모드에서 작동하므로 조직은 AI 도구 사용에 대한 예상 지출을 정확하게 예측할 수 있습니다.

구독 모드에서 작동하는 AIaaS의 경우 서비스 소프트웨어 인프라, 지원 및 유지 관리 비용도 포함됩니다.

AIaaS는 개발자가 복잡성을 줄이고 여러 도메인에서 작업하는 데 어떻게 도움이 되는가?

도메인 간 경계를 초월하는 것은 현대 기술 개발 세계의 중요한 요소입니다. AIaaS는 개발자가 각 영역에 대한 실질적인 전문 지식 없이도 개발 프로세스에 AI의 힘을 통합하여 개발 프로세스를 가속화하고 번거로움 없이 개발할 수 있도록 지원합니다.

AI는 애플리케이션 개발 품질을 향상시켜 직관적이고 지능적으로 만듭니다. AI는 주로 머신러닝, 언어 처리, 컴퓨터 비전의 세 가지 하위 도메인을 기반으로 합니다. 개발자가 각 분야에서 동등한 전문 지식을 갖추는 것은 쉽지 않습니다.

AIaaS를 사용하면 개발자는 모든 영역의 전문가가 아니더라도 개발에 AI를 활용할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 각 분야의 자원 및 복잡성의 효율적인 할당을 가능하게 합니다. AIaaS는 신속한 프로토타이핑을 통해 프로젝트 개발의 민첩성과 반복 속도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

또한 특정 AIaaS 플랫폼에서 사용할 수 있는 사전 테스트 템플릿을 통해 소프트웨어 테스트가 더욱 쉬워졌습니다. AI는 매우 다재다능하며, 소프트웨어 개발을 위해 혁신적인 도메인 간 솔루션을 탐색하려는 개발자에게 완벽한 게임 체인저입니다.

가장 인기 있는 AIaaS 서비스 제공업체는 다음과 같습니다.

• Amazon Web Services: AWS라고도 하며, AIaaS의 가장 유명한 서비스 제공업체 중 하나입니다. AI 기반 솔루션을 포함하여 200개 이상의 서비스를 제공합니다.
• Google AI: Google Cloud의 웹 제품입니다. Google은 또한 Google Lending DocAI와 같은 AI 기술 기반의 다양한 제품 및 서비스를 제공합니다.
• Microsoft Azure AI: Microsoft의 Azure NLP는 머신러닝 및 데이터 과학을 사용하는 인기 있는 AI 플랫폼입니다.

기타 잘 알려진 공급업체는 다음과 같습니다.

AIaaS를 사용하는 산업

AIaaS는 여러 산업 분야에서 역동적이고 혁신적인 힘으로 떠오르고 있습니다. AIaaS에서 제공하는 즉시 사용 가능한 클라우드 기반 솔루션은 다음과 같은 여러 산업 분야에서 사용하기에 이상적입니다.

#1. 보건 의료

환자 치료의 질 향상부터 기술 주도 의료 혁신 추진에 이르기까지 인공지능은 의료 산업에서 다양한 역할을 하고 있습니다. 널리 사용되는 AIaaS의 여러 도구는 대규모 게놈 데이터를 처리 및 분석하고 X선 및 MRI 검사를 통해 얻은 의료 이미지 이상을 식별하는 데 도움이 됩니다.

#2. 은행 업무 및 재원

AI의 예측력 덕분에 사기 탐지 및 위험 관리가 더 쉬워졌습니다. AIaaS는 금융 부문의 심사 프로세스를 더욱 강화하고 더 나은 투자 계획을 세우는 데 도움이 되는 다양한 도구를 제공합니다.

#3. 소프트웨어 산업

AIaaS는 여러 소프트웨어 및 애플리케이션을 더 빠르고 정확하게 개발하는 데 도움이 됩니다. 다양한 AI 기반 분석 및 서비스는 생산의 비효율성을 대폭 줄입니다. 이를 통해 사용자 친화적이고 효과적이며 기능이 풍부한 소프트웨어 솔루션을 신속하게 개발할 수 있습니다.

그 외에도 AIaaS는 다른 여러 산업의 운영 백본을 형성합니다.

• 에너지 및 유틸리티
• 제조 및 공급망
• 농업
• 전자상거래 및 소매
• 우주과학

AIaaS의 응용

자연어 처리(NLP)

NLP는 인공지능 분야에서 가장 크고 기본적인 기술 중 하나로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 분석, 처리 및 응답할 수 있도록 지원합니다.

NLP의 가장 큰 응용 분야 중 하나는 인간의 언어 명령을 기반으로 관련 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 Open AI GPT-3입니다. 챗봇과 인공지능 기반 가상 비서도 비슷한 기술을 사용합니다.

MLaaS

MLaaS는 Machine Learning as a Service의 약자입니다. 조직이 ML 도구 및 서비스를 만드는 데 도움이 되는 AIaaS와 같은 클라우드 기반 기술입니다. 의료 진단, 앱 개발 및 사기 탐지에 널리 사용됩니다.

예를 들어 Vertex AI는 머신러닝 모델을 기반으로 구축된 훌륭한 웹 제품입니다. 사전 훈련된 사용자 정의 모델을 통한 도구화에 적합한 인터페이스를 제공합니다. Vertex AI는 주로 MLOps를 사용하여 ML 워크로드를 관리하고 우수한 앱을 개발합니다. 개발 및 교육 비용 절감과 같은 이점이 주요 특징입니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 인공지능을 활용하여 시각적 정보를 해석하고 이미지 검색을 지원합니다. Amazon Rekognition 기능은 AI 기반 컴퓨터 비전을 통해 비디오 분석 및 이미지 인식 검색을 자동화합니다.

사용자 정의 가능한 사전 훈련된 컴퓨터 비전 API 모델은 AIaaS의 큰 이점이며, 이미지와 비디오를 즉시 분석하고 스트리밍하는 데 도움이 됩니다. 이 서비스를 활용하면 기업은 처음부터 AI 도구를 만들지 않고도 AI 기반 이미지 및 비디오 분석을 이용할 수 있습니다.

예측 분석

AIaaS는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 과거 데이터에서 패턴을 파악함으로써 예측 분석을 촉진하고 조직이 미래 추세와 결과를 예측할 수 있도록 지원합니다. 이는 정보에 입각한 의사 결정이 정확한 예측에 의존하는 금융, 소매, 마케팅과 같은 산업에서 매우 중요합니다.

예를 들어, Google AI와 같은 AI 플랫폼은 기업이 예측 모델을 대규모로 구축, 배포, 모니터링할 수 있도록 지원하는 예측 분석 기능을 제공합니다. 예측 분석을 위해 AIaaS를 통합함으로써 기업은 운영, 재고 관리 및 고객 타겟팅 전략을 최적화할 수 있습니다.

맞춤형 추천

AIaaS를 사용하면 사용자 행동 및 선호도를 분석하여 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 이는 사용자 참여와 만족도를 높이기 위해 전자상거래, 스트리밍 서비스 및 콘텐츠 플랫폼에서 널리 사용됩니다.

Netflix의 추천 시스템은 AIaaS가 실제로 활용되는 대표적인 예입니다. 머신러닝 알고리즘을 활용하여 시청자의 과거 상호 작용과 선호도를 분석하여 관련 영화와 프로그램을 추천합니다. 이러한 개인화된 추천은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 고객 충성도와 유지율도 높여줍니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)

종종 AIaaS 제품에 통합되는 로봇 프로세스 자동화는 인간과 디지털 시스템의 상호 작용을 모방하여 일상적이고 반복적인 작업을 자동화합니다. RPA는 워크플로를 간소화하여 인적 오류를 줄이고 다양한 산업 분야에서 운영 효율성을 높입니다.

예를 들어, 금융 분야에서는 RPA를 사용하여 데이터 입력, 송장 처리 및 조정 작업을 자동화할 수 있습니다. RPA를 AIaaS의 일부로 통합함으로써 조직은 인적 자원을 보다 가치 있는 활동으로 전환하는 동시에 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

감정 및 정서 분석

AIaaS 솔루션은 고객의 감정과 의견을 이해하기 위한 강력한 도구인 감정 및 정서 분석을 제공합니다. AI는 텍스트, 오디오 또는 비디오 데이터를 분석하여 상호 작용의 감정적 분위기를 파악함으로써 기업이 고객 만족도를 측정하고 잠재적인 문제를 감지하며 전략을 개선할 수 있도록 지원합니다.

이는 마케팅 및 고객 서비스와 같은 산업에서 매우 중요합니다.

예를 들어, 기업은 감정 분석을 사용하여 소셜 미디어 대화를 모니터링하고 캠페인을 실시간으로 조정할 수 있습니다. AIaaS를 통해 이 기능을 통합하면 기업은 고객의 공감을 얻고 브랜드 인지도를 높이며, 궁극적으로 비즈니스 성장을 촉진하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

결론

AIaaS 환경이 계속 발전함에 따라 최신 발전 사항과 모범 사례에 대한 정보를 얻는 것이 AIaaS의 이점을 극대화하는 데 중요합니다. AIaaS를 채택하면 기업은 새로운 효율성을 실현하고 혁신을 주도하며 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

2030년까지 AIaaS 시장은 432억 9천만 달러에 달하고, 연간 성장률은 25.8%에 이를 것으로 예상됩니다. AIaaS는 빠르게 성장하는 산업이며, 밝고 유망한 미래를 보여주고 있습니다.

예측 AI와 생성 AI의 차이점과 응용 분야에 대해서도 더 자세히 알아볼 수 있습니다.