인공지능(AI) 개발 과정 (프로세스 및 일반 개발과의 차이)

지난 포스팅에서는 인공지능으로 인해 미래에 각광받을 직업과 사라지게 될 직업에 대해서 알아보았습니다.

 

인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 유망한 업무능력과 직업

인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 사라질 업무능력과 직업

 

지금까지 인공지능의 개념과 핵심들을 알아보았습니다. 이번 블로그 포스팅에서는 이 인공지능이 어떤 과정을 통해 개발되는지에 대해서 공유해 보도록 하겠습니다.

 

기본적인 AI 개발 단계

구상·콘셉트 단계

AI 개발에서는, 처음에 구상과 컨셉을 정합니다. 시장의 요구나 경쟁사의 동향을 조사하고 프로젝트의 목적과 목표를 명확히 하여 방향성을 결정합니다. 그리고 AI에 의해 해결하고 싶은 구체적인 문제나 개선하고 싶은 프로세스를 특정합니다.

여기서의 목표 설정은 프로젝트의 성공에 필수적인 요소이며, 현실적이고 달성 가능한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 프로젝트의 범위, 예산, 기간의 계획도 이 시점에서 실시합니다. 어떤 정보나 기술이 필요한지 밝히고 프로젝트의 실현 가능성을 초기적으로 검토합니다.

구체적인 비즈니스 요구와 기술적인 제약을 고려하면서 전략적인 계획을 수립하는 것이 요구됩니다.

PoC(Proof of Concept) 단계

PoC(Proof of Concept) 단계는 프로젝트가 기술적으로 실현 가능한지, 시장에서 유효한지를 검증하는 단계입니다.

소규모 실험이나 프로토타입의 개발을 통해 아이디어의 유효성과 기술적인 실현 가능성을 확인합니다. 실제 데이터를 이용해 기본적인 AI 모델의 기능이나 성능을 테스트하고, 결과는 프로젝트를 다음 단계로 진행할 것인가의 중요한 판단 재료가 됩니다.

대규모 투자 전에 기본적인 기능과 성능을 확인함으로써 프로젝트의 리스크를 저감시키고 비용 효율을 향상시킵니다. 이 단계에서 얻은 지식에 따라 프로젝트의 방향성을 조정하고 그 후의 단계에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

 

구현 단계

구현 단계에서는, PoC 과정에서 얻은 결과들을 기초로 AI 시스템을 개발합니다.

데이터 수집과 처리, 알고리즘 최적화, 모델 튜닝, 사용자 인터페이스 개발 등 많은 프로세스로 구성되어 AI 모델의 정확도와 효율을 향상시킵니다.

각 프로세스는 서로 관련이 있으며 지속적인 테스트와 피드백을 통해 다듬어갑니다. 데이터의 질과 양은 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 데이터 관리에 특히 주의가 필요합니다.

보안과 프라이버시는 이 단계에서 중요한 고려 사항입니다.

구현 단계는 기술적인 문제를 해결할 뿐만 아니라 제품이 시장에 받아들여지는지를 가늠하는 중요한 단계입니다.

운용 단계

운영 단계에서는 AI 시스템이 실제 비즈니스 프로세스에 포함되어 본격적으로 이용됩니다.

시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하여 기대하는 문제 해결이 실현되고 있는지 평가하고 문제가 발생했을 때 신속하게 대처합니다. 정기적으로 AI 모델을 갱신이나 개선해 시스템의 정밀도와 효과를 향상시켜 갑니다. 장기적인 안정성과 확장성을 유지하기 위한 유지 보수 계획을 검토하고 책정합니다.

운영 단계는 AI 시스템이 실제로 어떤 규모로 어떻게 작동하는지 이해하고 지속적인 가치를 제공하기 위해 중요합니다. 새로운 비즈니스 요건이나 시장의 변화에 따라 시스템을 유연하게 조정하여 지속적인 개선을 합니다.

 

개발 절차를 고려할 때의 포인트

개발의 순서를 생각할 때의 주된 포인트는 이하의 5가지입니다.

1. 비즈니스 목표와의 정합성을 확보하는 것
2. 유저의 요구나 기대에 부응하는 것
3. 기술적인 과제나 리스크를 사전에 평가하고 대책을 강구하는 것
4. 팀 간의 커뮤니케이션을 원활하게 하는 것
5. 개발 프로세스의 진척이나 품질을 정기적으로 평가하고, 개선을 도모하는 것
6. 이러한 포인트를 고려해 개발 절차를 생각하고 실행해 나감으로써 효율적으로 AI 개발을 진행할 수 있습니다.

 

그렇다면, AI 개발과 일반 소프트웨어 개발에는 어떤 차이가 있을까요?

 

AI 개발과 일반 소프트웨어 개발의 차이

AI 개발과 일반 소프트웨어 개발의 큰 차이점을 네 가지 꼽겠습니다.

첫 번째는 적합한 분야입니다. 통상적인 소프트웨어 개발은 일반적인 애플리케이션에 적합하지만 AI 개발은 예측이나 자동화에 적합하고 예측 분석, 자연어 처리, 화상 인식, 음성 처리 등에 응용됩니다.

두 번째는 프로그램 로직(알고리즘)입니다. 보통 소프트웨어 개발에서는 처음에 알고리즘을 정하고 프로그래밍을 하지만 AI 개발에서는 데이터에서 패턴을 학습해서 알고리즘이 만들어집니다.

세 번째는 개발 과정입니다. 일반 소프트웨어 개발에서는 설계, 코딩, 테스트, 릴리스가 주요 프로세스이지만 AI 개발에서는 데이터 수집과 레이블링, 모델 정확도 향상과 평가, 재조정이 포함됩니다.

네 번째는 개발 사이클입니다. 일반 소프트웨어는 비교적 적은 데이터와 빠른 개발 사이클로 구축할 수 있지만 AI 개발에서는 데이터를 대량으로 수집해 전처리를 해야 합니다.

프로젝트의 목적이나 기술 요건에 따라 AI 개발과 일반 소프트웨어 개발 중 어느 쪽이 적합한지 판단해야 합니다.