글로벌 인공지능(AI) 시장의 규모는 계속해서 성장하고 있다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2025년까지 새로운 기업용 앱의 최소 90%가 AI를 탑재할 것이라고 한다. 이러한 성장 추세는 AI의 이점에 대한 인식이 높아진 데 기인하며, 거기에 서비스형 AI(AI as a service, AIaaS)를 통해 구현되는 고급 AI 기능에 대한 접근이 그 어느 때보다 쉬워졌기 때문이다. 서비스형 AI(AIaaS) 란 무엇인가 ? AIaaS, 즉 서비스형 AI는 즉시 사용할 수 있는 AI 제품과 같다. 다양한 AI 기반 기능을 포함하여 타사 공급업체가 고객사에 서비스 형태로 제공하는 인공지능 소프트웨어를 의미한다. 타사 공급업체는 이러한 기능들을 클라우드에서 호스팅하며, 최종 사용자가 인터넷을 통해 이를 사용할 수 있으므로 AI에 대한 접근성을 더욱 쉽게 만든다. 점점 더 많은 기업들이 AIaaS를 통한 경쟁력 강화를 경험하면서 AIaaS에 대한 수요가 증가하고 있다. 업계 통계에 따르면 글로벌 AIaaS 시장 규모는 2017년 11억3천만 달러에서 2023년 108억8천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 그러나, 공급이 점점 더 늘어나게 되면서 이 수치는 잠재적으로 훨씬 더 높아질 수 있다.
다양한 유형의 AIaaS 다양한 유형의 AIaaS 솔루션이 있다. 어떤 유형을 선택할지는 결국 비즈니스 목표와 개선하고자 하는 부분이 무엇인가에 따라 결정된다. 현재 시장에서 활용되고 있는 몇 가지 주요 AIaaS 솔루션을 소개하면 다음과 같다:
봇 및 디지털 지원은 현재 가장 인기있는 AIaaS 유형이다. 여기에는 챗봇, 디지털 또는 가상 비서, 자동 이메일 서비스 등 비교적 친숙한 AI 기술들이 포함된다. 봇과 디지털 지원 도구들은 자연어처리(NLP)를 사용하여 인간과의 대화에서 학습한다. 고객 서비스 및 마케팅 애플리케이션에서 가장 널리 사용된다.
API는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 의미한다. 이 유형의 AIaaS 솔루션을 사용하면 개발자는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 구축 중인 애플리케이션에 특정 기술 또는 서비스를 추가할 수 있다. 널리 사용되는 API 서비스에는 NLP, 컴퓨터 비전, 지식 매핑, 지능형 검색, 번역 및 감정 감지 등이 있다.
머신러닝(ML) 프레임워크는 개발자들이 자체 AI 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 도구이다. 시간이 지남에 따라 기존 고객 데이터를 사용하여 학습을 수행한다. ML 프레임워크의 장점은 작동하기 위해 빅데이터가 필요하지 않다는 점이다. 즉, 방대한 양의 데이터가 없는 소규모 기업에서도 사용할 수 있다.
완전 관리형 머신러닝 서비스는 머신러닝 프레임워크와 동일한 기능을 제공하지만 개발자가 자체 AI 모델을 구축할 필요는 없다. 대신 이 유형의 AIaaS 솔루션에는 사전 구축된 모델, 사용자 지정 템플릿 및 코드 없는 인터페이스가 포함된다. 개발 도구에 투자하기를 원치 않는 기업에게 적합한 유형이다. AIaaS 의 장단점 AIaaS 도입을 고려 중인 기업이라면 그 장점과 단점을 비교해 볼 필요가 있다. 우리 기업에 맞는 현명한 투자가 될 것인지에 대한 명확한 판단 지표가 될 수 있다. 장점
사내에 AI 역량을 직접 구축하려면 상당한 투자와 전문 지식이 필요하다. AI 모델을 개발하고, 테스트를 거쳐 배포하기까지 상당한 시간도 소요된다. 그러나 AIaaS 솔루션을 사용하면 이러한 경비 지출 및 관련 위험을 피하면서 필요한 AI 기능을 활용할 수 있다.
바로 사용할 수 있는 솔루션이기 때문에 AIaaS는 복잡한 설치 작업이 필요 없다. 플러그인(plug-in) 방식을 통해 바로 AI 기능에 접근할 수 있다. 데이터 과학자를 고용하거나 복잡한 인프라를 개발할 필요가 없다는 것이 이 솔루션의 장점이다.
AIaaS 솔루션을 선택하면 얻은 만큼만 지불하면 된다. 비즈니스에 필요하지 않은 AI 기능에 대해서는 지불할 필요가 없으며, 실제로 사용하고 있는 기능에 대해서만 비용을 지불하면 된다.
AIaaS를 사용하면 비즈니스 또는 프로젝트 요구에 맞춰 인공지능 기능을 확장하거나 축소할 수 있다. 이와 같은 유연성 때문에 AIaaS는 AI를 처음 시도하는 기업 및 향후 크게 성장할 기업에 적합하다. 또한, 큰 결정을 내리기 전에 무엇이 효과가 있는지 확인할 수 있는 기회도 제공한다. 단점
AIaaS 솔루션을 활용하려면 귀중한 회사 데이터를 타사 공급업체와 공유해야 한다. 이로 인해 보안 및 개인정보보호 문제가 발생할 수 있다. 데이터가 부적절하게 액세스, 공유 또는 배포되지 않도록 하려면 데이터 스토리지, 액세스 및 전송에 대한 적절한 보안 장치가 마련되어야 한다. 일부 산업계에서는 클라우드 데이터 스토리지를 완전히 제한하여 AIaaS 사용을 막는 경우도 있다.
AIaaS 솔루션은 비용에 대해서는 투명성을 제공하지만, 서비스 자체에 대해서만 지불할 뿐 결과에 도달하는 과정에 대해서는 알 수 없다. 즉, 투입 되는 것과 결과물에 대해서는 알 수 있지만 사용된 알고리즘 및 AI가 결과를 도출한 방법에 대해서는 어떠한 정보도 주어지지 않는다.
서비스를 이용하고 있는 것이기 때문에, 필요한 정보가 있으면 타사에 요청하고 그들이 정확한 정보를 제공할 때까지 기다려야 한다. 소프트웨어에서 발생하는 문제가 오류나 지연을 초래할 경우 큰 문제가 될 수 있다.
AIaaS는 비용효율성이 매우 높은 솔루션 유형이지만, 비용이 지속적으로 발생하며 기능을 추가함에 따라 급격하게 증가할 수 있다. 하지만 비용 증가는 대체로 비즈니스가 성장할 때만 비례해서 나타난다. 또한, AIaaS 활용을 통해 확보하는 인사이트는 수익을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
AIaaS 가 기업에 미치는 영향
AIaaS는 AI의 기능을 접근 및 사용이 쉬운 서비스로 통합 제공함으로써 기업에게 획기적인 변화를 가져다 주는 게임 체인저가 될 수 있다. 기업은 AIaaS를 통해 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 해결하고, 고객 및 시장에 대한 더 빠르고 정확한 인사이트를 확보하여 비즈니스 및 마케팅에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 또한, 고객 서비스를 개선하고 커뮤니케이션을 자동화 및 개인화 함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 궁극적으로 AIaaS 솔루션이 제공하는 기능은 기업이 수익을 창출하고 경쟁우위를 확보하는 데 도움을 준다. 시장 경쟁에서 앞서고 싶다면 AI 채택은 필수이며, 서비스형 AI, AIaaS가 합리적인 선택이 될 수 있다. AIaaS 공급업체를 선정하기 전에 명확한 목표를 설정하고, 사업 규모, 예산, 팀의 기술적 역량을 충분히 고려하여 최선의 결정을 내리는 것이 성공의 첫걸음이다.
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