"AI 프로젝트 성공하려면 전략적 고려가 선행돼야"

AI 자체에 집중하기보다 그 이상의 이해와 활용 필요

"인공지능(AI)은 혁신적인 기술이지만 많은 AI 프로젝트들이 실패를 겪는다. 성공하기 위해서 기업들은 단순히 AI에만 집중할 것이 아니라 다른 요소들까지 전략적으로 고려해야 한다."

크리스 헤이허스트 매스웍스 컨설팅 이사는 23일 서울 강남구 삼성동에서 열린 간담회에서 'AI의 인텔리전스를 넘어서'라는 주제로 강연을 진행했다.

매킨지 보고서에 따르면 2030년까지 AI와 관련된 제품의 경제적 효과는 13조달러에 달할 전망이다. AI는 증기기관이 세계에 미친 영향의 4배, IT 시스템이 미친 영향의 3배에 이르는 효과를 낼 것으로 분석됐다.

그러나 매스웍스에 따르면 실제 AI 프로젝트는 실패하는 경우가 많은 것으로 조사됐다. 실패하는 이유로는 데이터 사이언티스트 등 인력이 부족하거나, 분석할 만한 데이터가 충분하지 않거나 너무 많거나, 잘못된 툴을 사용하거나 너무 많은 툴을 통합하기 어렵다는 등의 원인이 있었다.

크리스 헤이허스트 매스웍스 컨설팅 이사는 23일 서울 강남구 삼성동에서 열린 간담회에서 'AI의 인텔리전스를 넘어서'라는 주제로 강연을 진행했다.

헤이허스트 이사는 AI 프로젝트를 성공시키기 위한 방법으로 ▲과학·공학적인 사고력의 활용 ▲데이터를 전체 디자인 플로우에 구현하는 것 ▲기업 내에서 사용하는 시스템 통합 등을 제시했다.

먼저 중요한 것은 기업 내부의 엔지니어나 공학자가 그들의 지식을 활용해서 AI에 적용할 수 있어야 한다는 것이다.

헤이허스트 이사는 이를 설명하기 위해 뉴질랜드의 한 낙농업 공장을 예시로 들었다. 해당 공장은 지속적으로 제품의 품질을 모니터링할 수 없다는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 공장 데이터를 넣고 AI 솔루션을 구축했지만 예측은 빗나갔다.

헤이허스트 이사는 "각 공장별로 다른 모델을 구축해야 하고, 공장이 하나더라도 기후나 환경에 따라 결과가 달라질 수 있다는 점을 간과했다"며 "회사가 편향된 데이터를 사용하고 있었다는 것도 예측값이 다르게 나온 원인 중 하나"라고 말했다.

이어 "이러한 문제점을 개선해서 AI 모델을 구동한 결과 제대로 된 결과를 얻을 수 있었다"며 "AI 프로젝트가 성공하기 위해서는 과학적이고 공학적인 사고력이 결합돼야 한다"고 말했다.

데이터를 테스트하고 보고하며, 구현하는 것까지 전체 디자인 과정을 아우르는 툴체인을 활용해야 한다는 점도 중요하다.

자율주행 자동차 개발 기업 보야지(Voyage)는 매스웍스의 시뮬링크 소프트웨어를 도입해서 자율주행 프로세스를 3개월 내에 3레벨로 개발할 수 있었다. 시뮬링크의 오토메이션 코드를 활용해 자동으로 알고리즘을 만들어 시간을 단축했기 때문이다.

헤이허스트 이사는 마지막으로 기업 내에서 사용하는 데이터와 시스템이 통합되어야 한다고 강조했다.

그는 "얼리센스(EarlySense)라는 의료 회사의 경우 환자의 매트리스 아래에 센서를 둬서 환자의 증상을 예측할 수 있는 솔루션을 개발했다"며 "중요한 점은 이 AI 모델이 의사, 간호사 등이 사용하는 기존 병원 시스템과 연결돼야 한다는 것"이라고 말했다.

AI 프로젝트의 성공을 위해서는 해당 시스템이 기존 시스템이나 환경과 어떻게 상호작용하고 결합할 수 있을지도 고려해야 한다는 것이다.

헤이허스트 이사는 "성공적인 AI 활용을 위해서는 AI 이상의 지식과 이해가 있어야 한다"며 "매스웍스는 매트랩과 시뮬링크를 통해 기업들이 AI 기술을 쉽게 적용할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.