"AI시스템 개발은 기존 IT시스템 개발과 다르다"

[연재/심기보의 AI프로젝트 성공 비결①] 프롤로그

전문가 칼럼입력 :2021/07/13 13:53    수정: 2021/07/25 17:16

심기보 전 정보통신기술사협회장

많은 기업 담당자들이 AI란 무엇인가? 또 AI 프로젝트를 어떻게 진행하면 좋은 지 고민하고 있다. 회사 최고경영자(CEO)가 AI기술을 이용한 경영혁신 프로젝트를 추진하라고 하면 무엇을 어떻게 해야 할 지 몰라 당황하는 경우가 많다.

불량품 검출, 수요 예측, 매장 동선 분석, 고객 응대는 물론 인구 감소에 따른 시장 축소나 인력 부족이 예상되는 사업 등 AI를 도입해 업무 수행 방식을 근본적으로 개선하려는 기업이 많아지고 있다. 하지만 AI시스템을 만들어 성과를 내고 있는 기업은 일부에 불과하다. AI에 기대를 많이 했지만 생각만큼의 성과가 나오지 않는다는 호소가 많다. AI시스템 특유의 개발 프로세스를 제대로 알지 못하고 기존 정보시스템 개발 방식으로 개발을 추진하는 과정에서 프로젝트가 정체되는 경우도 적지 않다.

AI를 활용한 시스템 개발 프로세스는 지금까지의 업무 시스템과 다르다. 그럼 이를 구축하는 수단은 어떤 것이 있을까? 흔히, AI시스템 개발이라고 하면 텐서플로(Tensor Flow, 구글), CNKK (Cognitive Took Kit, MS), MXNet(아마존), PyTorch(페이스북) 등 AI라이브러리를 만드는 것을 생각하는 사람들이 많다. AI를 만드는 교육은 컴퓨터 과학과 수학이 기초가 되고 심리학언〮어학철〮학적 성찰이 필요하다. 따라서 우후죽순처럼 생겨나는 국내 AI대학원의 인재들이 모두 AI를 만드는 기초학문에 매달리는 것은 바람직하지 않고 가능하지도 않다. 즉, 모든 대학과 학과가 AI를 만드는 교육을 할 필요는 없다. 중요한 것은 AI기술을 적용해 서비스나 제품을 만드는 AI전문가를 양성하는 것이다. 20% 정도의 인재는 AI라이브러리를 만드는 교육을 하고, 80% 정도는 AI라이브러리를 현실의 여러 분야에 제대로 적용할 수 있는 AI경영학 교육이 필요하다.

본 연재는 이 80%의 인재를 대상으로 한다. AI기술 능력과 한계를 이해하고 이를 이용해 산업과 사회 혁신을 도모하는 능력을 갖춘 융합인력이 대상이다. 산업현장에서 AI시스템을 기획, 설계, 구현할 뿐 아니라 배치, 운영, 관리할 방법에 대한 기본적인 지식과 방법을 체계적으로 제시할 예정이다. 전통적인 기간계 시스템 개발에 익숙한 SI벤더나 SW개발 회사도 AI기술에 대응해야 한다는 생각을 갖고 있지만 기간계 시스템 개발과 AI 개발은 어떻게 다른지, 또 어떻게 대처하면 좋은 지 고민하고 있는데 이들한테 유용할 것이다.

지금까지 기간계 시스템 개발 프로젝트는 주로 워터폴 방식으로 추진해 왔다. 그러나 최근 AI나 IoT를 활용한 DX(Digital Transformation) 프로젝트를 추진하는 기업이 많아지면서 AI를 이용한 서비스 기획이나 기능 요건 정의 등 현장 레벨 업무수행에 많은 혼란이 일고 있고, SW사업 관리방법에 대한 이해 및 전문지식 부족으로 소송에 이르는 경우도 많다.

AI 프로젝트는 기간계 시스템보다 발주자인 유저 기업과 SI벤더가 상호 협력하지 않으면 AI사업 수행에 따른 발주 간 분쟁이 더 커질 것이다. 본 연재는 AI 기본지식이나 AI 프로젝트 진행 방식에 대한 단편적인 노하우나 지식이 아니라  AI프로젝트 현장에서 직접 사용할 수 있는데 중점을 뒀다.

AI 기획과 구상 및 책정 방법부터 실천적인 개발 진행까지 AI프로젝트 전(全) 단계에 걸쳐 누가 언제 무엇을 어떻게 해야 하는 지에 대한 노하우를 소개할 예정이어서 프로젝트 공정 어느 단계에서도 즉시 사용이 가능하다. 연재는 아래처럼 3부로 나눠 총 14회를 할 예정이다.

<제1부 AI프로젝트 성공 포인트>

제1회 AI프로젝트와 기간계 시스템 개발 차이

제2회  애자일인가? 워터폴 인가?

제3회  AI시스템 서비스 기획

제5회  사업전략‧계획 작성

<제2부 AI시스템 구축 프로세스>

제6회  요건정의 단계

제7회  PoC 단계

제8회  설계 단계

제9회  구현테〮스트 단계

제10회 운용 단계

<제3부> AI프로젝트 발주

제11회  AI프로젝트 착수

제12회  자사개발 또는 학습된 AI 활용의 차이

제13회  팀 편성과 프로젝트 계획서

제14회  AI 프로젝트 발주프로세스

이번 연재는 AI프로젝트 발주자의 경영 기획실이나 사업 기획, 마케팅 부문이나 IT 부문 직원에 유용하다. 또 시스템 개발 회사의 경영자나 임원, 프로젝트를 영업 하거나 선도는 사람들, 혹은 새로운 AI 프로젝트에 대처하고 싶은 사람들한테도 도움이 될 것이다. 발주자와 개발회사 양쪽 모두 쉽게 이해할 수 있게 구체적인 예를 들어 설명할 예정이다. AI프로젝트 도입을 검토하고 있거나 수행하고 있는 CEO, CIO, PM, PMO, AI컨설턴트 들에게 도움이 됐으면 좋겠다.


■ 필자 심기보는...

1976년부터 한전에서 SW개발자로 전산업무를 시작했다. 30여년간 정보화 사업 기획, 개발, 운영업무를 수행하면서 SI사업 등 발주관리 전문가로 일했다. 우리나라 최초로 FP(기능점수)법에 의한 SW사업대가 기준연구 및 보급으로 SW사업 선진화에 기여했다. 

심기보

SEC 정책자문위원과 SW사업분쟁조정위원회위원, 정보통신기술사협회장, KAIST 전산학부 겸직교수, SW정책연구소 초빙연구원 등을 지냈다. 숭실대 대학원에서 'FP법을 이용한 다중회귀 분석적 SW사업대가 산정모델 연구'로 박사 학위를 받았다.

 '지방자치단체 공공SW사업 발주역량 평가체계 연구' 'SW사업 분할발주를 위한 수발주자 가이드라인 연구' 'SW사업 제안요청서 요구사항 상세화에 관한 연구' '실무자를 위한 SW발주관리' '현장에서 실제로 사용할 수 있는 SW견적기술' 'IT-PMO' 같은 연구보고서와 저서가 있다. 현재는 심기보기술사설계사무소를 설립해 SW설계‧견적‧감정 일을 하고 있다. 특히 SW사업 분쟁방지를 위한 SW사업 요건정의 및 기본설계 전문가다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.