No Code AI는 무엇이며 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

코드 없는 AI의 부상: 비전문가도 AI를 활용하는 시대

과거에는 전문 프로그래머만이 만들 수 있었던 소프트웨어 솔루션을, 이제는 코딩 지식이 없는 사람들도 만들 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 ‘코드 없는(No-Code)’ 산업이 추구하는 목표입니다. 이 분야는 매우 다채로우며, 웹사이트 빌더와 같은 도구들은 이미 큰 성공을 거두었습니다. 하지만 앱 빌더와는 달리, 최근 새롭게 떠오르는 분야가 있습니다. 바로 ‘코드 없는 AI’ 도구입니다.

AI가 가져오는 변화

인공지능(AI)은 우리 사회와 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 구글 번역은 언어 장벽을 허물고, 테슬라의 자율주행차는 교통 안전을 향상시킬 것이며, 챗GPT와 같은 대화형 AI는 다양한 분야에서 유용한 도구로 활용될 것입니다. AI가 혁신을 가져오는 영역은 매우 다양해 보이지만, 핵심은 같습니다. 이전에는 인간의 지능이 필요했던 작업을 자동화한다는 것입니다.

기업 입장에서 자동화는 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 필수적입니다. 미래 경쟁력을 유지하고 성장하고 싶다면, 인공지능을 어떻게 활용할지 고민해야 합니다. 하지만 모든 기업이 AI 시스템 개발을 위해 전문 소프트웨어 엔지니어를 고용할 여력이 있는 것은 아닙니다.

인공지능의 정의

인공지능은 지능적인 행동과 그렇지 않은 행동 사이의 경계가 모호하기 때문에 명확하게 정의하기 어렵습니다. 주요 매체들은 AI를 다음과 같이 정의합니다:

  • 구글: 컴퓨터가 말과 글을 이해하고, 번역하고, 데이터를 분석하고, 추천하는 등 다양한 고급 기능을 수행할 수 있도록 하는 기술들의 집합체
  • 오라클: 인간의 지능을 모방하고, 수집한 정보를 기반으로 스스로 학습하고 개선할 수 있는 시스템 또는 기계
  • 빌트인: 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 만드는 것과 관련된 컴퓨터 과학의 광범위한 분야

저는 AI를 ‘명시적 프로그래밍의 대안’으로 정의하고 싶습니다. 명시적 프로그래밍에서는 프로그래머가 특정 입력에 대한 출력을 계산하는 방법을 컴퓨터에게 알려줍니다. 반면, AI는 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아 입력과 출력 간의 관계를 스스로 유추합니다.

코드 없는 AI란 무엇일까요?

과거 AI 시스템은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자들이 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 개발했습니다. 즉, AI 기술을 활용해 비즈니스 시스템을 구축할 수 있는 사람은 숙련된 전문가로 한정되었습니다. 하지만 ‘코드 없는 AI’는 코딩 없이도 AI 모델을 개발할 수 있도록 추상화하여 기술 접근성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 비기술자도 AI 시스템을 만들고, 대기업과 경쟁할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

다양한 플랫폼들이 더욱 간편한 방법으로 AI 시스템을 개발할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. AI 플랫폼들은 각기 다른 기능과 가격 정책을 제공하므로, 서로 경쟁하기보다는 다양한 사용 사례를 지원하게 될 것입니다.

주요 코드 없는 AI 플랫폼

몇 가지 주요 플랫폼을 살펴보겠습니다.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn은 AI 기반 텍스트 분석 도구입니다. 텍스트를 분류하고, 댓글에서 의도를 파악하고, 감정 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

특징

  • 사용이 쉽고 간단함
  • Zapier, Google 스프레드시트, 맞춤 API, CSV 파일 등 다양한 도구와 원활하게 통합
  • 텍스트 분류 모델을 생성하고 훈련할 수 있음

MonkeyLearn은 간단하고 사용하기 쉽고, Zapier와 같은 다른 코드 없는 도구와 잘 통합됩니다. API를 통해 플랫폼에 직접 연결할 수도 있습니다. 또한, 미리 구축된 분류기를 사용하거나 직접 모델을 훈련하여 텍스트를 분류할 수 있습니다. 이 도구의 가격은 월 299달러부터 시작합니다.

2. MakeML

MakeML은 macOS 기반의 머신러닝 플랫폼입니다. 사진과 비디오에서 객체를 감지하고 추적하는 모델을 만들도록 훈련시킬 수 있으며, 맥(Mac)에서 해당 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 또한 모델 훈련에 필요한 데이터 세트를 제공하며, 플랫폼 사용 방법과 샘플 앱 구축에 대한 자세한 튜토리얼도 제공합니다.

특징

  • 다른 코드 없는 AI 플랫폼에 비해 비교적 저렴한 가격
  • 웹사이트에서 다양한 지원 리소스와 안내 제공
  • 모델 훈련에 필요한 데이터 세트 제공 (데이터를 직접 수집할 필요 없음)

MakeML은 무료 계층을 제공하며, 가장 저렴한 프리미엄 요금제는 월 4.53달러부터 시작합니다.

3. Obviously.AI

Obviously.AI는 예측 모델을 구축하기 위한 사용자 친화적인 플랫폼입니다. 회귀 및 시계열 데이터 작업에도 사용할 수 있습니다.

Obviously.AI는 여러 알고리즘을 지원하며, 정확도에 따라 가장 적합한 알고리즘을 자동으로 선택합니다. 학습 모델을 완료하는 데 1분도 채 걸리지 않는 경우가 많습니다.

특징

  • 매우 빠른 속도
  • 플랫폼 사용 방법을 보여주는 튜토리얼과 풍부한 리소스 제공
  • 다양한 알고리즘을 시도하여 가장 성능이 좋은 알고리즘을 자동으로 선택
  • 모델 학습 후 예측을 수행할 수 있는 REST API 및 웹 기반 인터페이스 제공

Obviously.AI는 기능이 제한된 무료 요금제와 프리미엄 요금제를 제공하며, 최저 요금은 월 399달러부터 시작합니다.

코드 없는 AI 플랫폼의 중요성

코드 없는 AI는 AI를 사용하여 프로세스를 자동화하고, 적은 노력으로 더 많은 성과를 낼 수 있게 해주기 때문에 기업에게 중요합니다. AI의 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

  • 감정에 기반한 챗봇을 통해 사용자에게 필요한 정보를 제공하고, 고객 지원 인력 없이도 고객 지원을 제공
  • AI를 사용하여 전자상거래 사기를 예측하고, 의심스러운 거래를 표시
  • AI 기반 상품 추천을 통해 판매량 증가
  • 고객 이탈을 예측하고, 고객 유지를 위한 맞춤형 프로모션 제공
  • 이미지에서 자동으로 제품을 분류하여 제품 페이지 채우기
  • 전체 메일링 리스트 대신, 과거 행동을 기반으로 구매 가능성이 높은 고객에게 집중 마케팅

결론적으로, 코드 없는 AI는 기업이 복잡한 비즈니스 상황을 이해하고, 데이터 기반의 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

코드 없는 AI와 머신러닝의 관계

우리 주변의 많은 상황은 입력과 출력 간의 관계로 수학적으로 모델링할 수 있습니다. 어떤 상황은 입력과 출력 사이의 관계가 명확하여 프로그래밍으로 해결할 수 있지만, 어떤 상황은 그 관계를 정확히 알 수 없습니다. 머신러닝에서는 컴퓨터가 입력과 출력 간의 대략적인 수학적 관계를 찾으려고 합니다. 머신러닝 모델은 입력에 대한 출력을 예측할 수 있을 만큼의 정확도를 가지는 것이 목표입니다.

머신러닝은 인공지능의 핵심 분야 중 하나이며, 코드 없는 AI의 기반이 됩니다. 모든 코드 없는 AI 도구는 머신러닝을 활용합니다. 예를 들어, 머신러닝을 사용하여 고객 이탈 이유를 분석하고 예측할 수 있으며, 제품 리뷰를 분류하여 특정 팀에 전달할 수 있습니다. 또한, 머신러닝을 통해 챗봇을 학습시켜 사용자에게 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.

코드 없는 AI의 장점

  • 코드 없는 AI를 통해 기업은 학습 곡선 없이 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.
  • 워크플로를 간소화하고 통합하여 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다.
  • 데이터 세트를 관리하여 쉽게 새 데이터를 추가하고 모델을 지속적으로 재학습시킬 수 있습니다.
  • 서버리스 플랫폼을 사용하여 확장하기가 더 쉽습니다.
  • 클라우드 기반의 GPU를 사용하여 모델을 훈련할 수 있으므로 협업을 증진할 수 있습니다.

하지만 코드 없는 AI에도 단점이 있습니다.

코드 없는 AI의 단점

  • 대부분의 플랫폼은 비용이 비쌉니다.
  • 맞춤형 모델을 구축하고 매개변수를 조정하기가 어렵습니다.
  • 예측 및 훈련 속도에 제한이 있습니다.

코드 없는 AI 학습을 위한 몇 가지 자료를 소개합니다.

자료

인공지능 및 머신러닝을 위한 코드 없는 가이드

이 책은 프로그래밍 지식 없이 AI의 기초를 이해하는 데 도움을 줍니다. 머신러닝, AI, 딥러닝, 신경망의 차이점을 명확히 설명합니다.

코드 없음/로우코드 입문 강좌

듀크 대학교의 코드 없음/로우코드 입문 강좌는 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 엔지니어링 개념을 사용하여 실제 프로젝트에 머신러닝 엔지니어링 원칙을 적용하는 방법을 가르칩니다. 소프트웨어 개발 모범 사례를 사용하여 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 AutoML을 효율적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.

마케팅을 위한 AI(코드 없음)

Udemy의 마케팅을 위한 AI(코드 없음) 강좌는 마케팅에서 인공지능을 활용하는 방법을 다룹니다.

강좌 내용에는 코드 없이 머신러닝 모델을 구축하여 이탈률 예측, 판매 예측, 마케팅 믹스 분석 등을 수행하는 방법, 고객 세분화 및 개인화를 위한 클러스터링 모델 구축 방법, 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 사용하여 소비자 선호도를 예측하는 방법 등이 포함되어 있습니다.

마지막으로

AI는 대부분의 비즈니스에 유용하며, 코드 없는 AI는 비기술적인 사용자도 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 하지만 이러한 AI 플랫폼 중 일부는 비용이 비싸기 때문에, 투자 가치가 있는지 신중하게 고려해야 합니다. 또한, 플랫폼이 제공하는 편의성은 사용자 정의 및 구성의 제약으로 이어질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 코드 없는 AI 시장은 놀라운 잠재력을 가지고 있으며 앞으로 크게 성장할 것입니다.

다음으로, 코드가 적거나 없는 머신러닝 플랫폼을 살펴보시기 바랍니다.