AI 워크플로란 무엇입니까?
AI 워크플로는 머신 러닝, 딥 러닝 또는 생성형 AI(GenAI)를 활용하여 작업을 자동화하거나 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 엔드투엔드 AI 솔루션을 구축하는 데 사용되는 프로세스입니다. 조직은 데이터 생성 및 준비, AI 모델링 또는 AI 모델 교육, 마지막으로 배포와 AI 모델 추론을 포함하는 증분 AI 워크플로를 사용하여 AI 파이프라인을 구축합니다. 완전한 AI 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있도록 일부 AI 워크플로는 사전 정의, 모듈식, 특정 사용 사례용으로 설계될 수 있습니다. 이러한 사전 정의된 AI 워크플로를 참조 구현 또는 참조 키트라고 할 수도 있습니다.
AI 워크플로의 역할
대부분의 AI 배포는 데이터, 모델, 배포라는 세 가지 단계로 구성된 AI 파이프라인의 형태를 취합니다.
- 데이터 단계에는 공식적인 데이터 수집 또는 생성 프로세스가 포함되며, 일반적으로 사전 처리와 저장이 뒤따릅니다. 이 단계에서는 AI 모델에서 학습 또는 추론에 사용할 데이터를 준비합니다.
- 두 번째 단계인 AI 모델링은 인간 마음의 논리적인 의사 결정 패턴을 시뮬레이션하는 신경망을 생성하는 알고리즘 계층화를 통해 AI 모델을 개발하는 것을 포함합니다. 정의되면 AI 모델은 대량의 데이터를 기반으로 훈련되어 정확성과 결과의 품질을 향상합니다.
- 최종 단계인 배포는 공장 생산 라인에서 제품 결함을 감지하는 것과 같은 현실의 사용 사례 또는 GenAI의 경우에는 최소 또는 0회의 사람의 개입으로 사용자 쿼리에 응답하는 맞춤형 챗봇과 같은 AI 모델을 배포할 때 발생합니다.
AI 파이프라인 내에서 AI 워크플로는 모든 데이터 준비, 모델 교육 또는 추론 프로세스를 지원합니다. 예를 들어, AI 워크플로는 조직이 작업할 수 있도록 사전 훈련된 모델 또는 코드 샘플을 제공하여 모델 개발을 촉진하는 데 사용할 수 있으며, 이미 배포된 AI 모델을 최적화하여 더 빠르고 효율적으로 실행하도록 지원할 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 상업적으로 이용 가능한 AI 응용 프로그램을 사용하는 기업은 자체 AI 워크플로를 구축할 필요성을 잠재적으로 포기할 수 있습니다. 그러나 기업은 이러한 AI 응용 프로그램에 입력하는 데이터에 대한 통제력이 줄어들어 잠재적 데이터 보안 및 개인정보 보호 위험에 노출될 수 있습니다.
AI 워크플로의 이점
McKinsey & Company 설문조사에 따르면, 2024년 조직의 72%가 AI를 채택했으며 65%가 생성형 AI를 채택한 것으로 나타났습니다. 이는 2023년 각각 55%와 33%에서 증가한 수치입니다.1 더 많은 조직이 AI를 채택함에 따라, AI 워크플로는 AI 파이프라인의 설계, 배포 또는 유지와 관련된 과제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- AI 응용 프로그램을 위한 더 빠른 배포: AI 솔루션을 위한 연구 및 개발 노력은 시간과 노력이 집약적이며, 데이터 과학자와 AI 개발자와 같은 고도로 숙련된 포지션이 필요합니다. 많은 AI 워크플로는 AI 파이프라인의 주요 단계를 위해 사전 구축된 구성 요소를 활용할 수 있는 기능을 제공하므로, 조직은 성능 AI 솔루션의 구축 및 배포에서 앞서나갈 수 있습니다.
- 간소화된 통합 및 호환성: 조직이 범용 AI를 기존 비즈니스 운영에 통합하려는 경우, 이메일 서버와 고객 데이터베이스와 같은 사용 사례에 맞게 설계된 인프라를 사용하여 작업해야 하는 어려움에 직면합니다. AI 워크플로는 공통 IT 서버와 동일한 하드웨어에서 테스트 및 검증할 수 있으므로, 이전 IT 투자를 활용하는 동시에 새로운 AI 응용 프로그램을 도입할 수 있습니다.
- 개방성, 확장성 및 재구성: 많은 AI 워크플로는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 구축되므로 라이센스 비용을 절감하고 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 요구 사항이 진화함에 따라 다양한 하드웨어 대상에 배포할 수 있는 재사용 가능한 AI 소프트웨어 자산의 포트폴리오를 확장할 수 있습니다.
AI 워크플로 솔루션
조직은 자체 AI 파이프라인을 개발할 때 참조 구현, AI 툴킷, 사전 훈련된 모델을 채택하여 사전 정의된 AI 워크플로를 활용할 수 있습니다. 일부 AI 워크플로는 대화형 AI 챗봇, 자동 시각 품질 관리 검사, 장비 및 자산 건전성을 위한 예측 유지 관리 등 업계에서 성공을 거두면서 자주 사용되는 사용 사례나 고가치 사용 사례를 위해 개발 및 판매됩니다. AI 오케스트레이션 제품군은 이기종 환경 전반에서 AI 솔루션을 테스트, 구축, 배포할 때 AI 워크플로를 관리하는 데 도움이 되는 더 많은 도구를 조직에 제공합니다.