엔터프라이즈 AI란, 기업 환경에서 사용되며 거대 조직의 비즈니스 프로세스를 개선하는데 특화된 인공지능 기술을 말합니다. AI가 업무를 효율적으로 개선한다는 것이 밝혀진 현재, 기업은 자사 업무 및 프로세스를 개선하고 경쟁력을 향상시키기 위해 AI 기술을 적용하는 노력을 계속하고 있습니다.

엔터프라이즈 AI는 업무 자동화 및 간소화, 데이터 수집 및 분석 등의 작업에 커다란 도움이 됩니다. 기업은 AI가 분석한 데이터를 통해 KPI와 관련된 통찰을 얻을 수 있고 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다. 

엔터프라이즈 AI의 가능성

엔터프라이즈 AI를 적용할 수 있는 분야에 대한 예시는 아래와 같습니다. 

1. 1. 공급망 관리 및 최적화
2. AI 도구를 통해 수요를 예측하고, 재고 수준을 최적화할 수 있으며 공급망 환경에 지장이 갈 수 있는 요소를 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 운영이 더욱 편해지고, 비용을 줄일 수 있으며, 시장 변화에 대한 대응성을 높일 수 있습니다. 

2. 금융 사기 감지

거래 패턴을 분석한 뒤 비정상적인 행동을 표시합니다. 이를 통해 금융 사기 위험을 줄일 수 있습니다. 보안과 신뢰가 다른 무엇보다 중요한 뱅킹과 온라인 거래에 특히 잘 활용할 수 있습니다. 

3. 개인화된 마케팅

AI 도구를 통해 고객 데이터를 분석하여 개인화된 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다. 고객 선호와 취향을 이해하고 광고와 제품 추천을 맞춤 제작 가능하기 때문에 고객 관심도와 판매량을 높일 수 있습니다. 

4. 개선된 고객 서비스

AI 기반 챗봇으로 만들어진 가상 조수가 끊임 없는 고객 서비스를 제공합니다. 문의나 문제를 효율적으로 해결하는 가운데 상호작용을 통해 지속적 배움으로써 시간이 지날수록 고객 보조 능력을 향상시킬 수 있습니다. 

5. 인적 자원 관리

열려 있는 포지션에 가장 적합한 지원자를 찾기 위해 이력서 검사 및 후보자 매칭에 AI의 도움을 받을 수 있습니다.  고용자에 관한 데이터를 분석하여 훈련, 개발 및 유지 전략 결정에 대해 조언할 수 있습니다.

6. 사이버 보안 위협 감지

사이버 보안 위협을 확인하고 경감하는 데 AI는 필수적입니다. AI 시스템은 네트워크 트래픽을 분석하고 비정상적인 패턴을 확인하여 커다란 피해를 끼칠 수 있는 보안 취약점을 감지할 수 있습니다. 

엔터프라이즈 AI의 조건

AI가 ‘엔터프라이즈급’이라 함은 AI 시스템과 기술이 거대한 기관의 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동한다는 것을 의미합니다. 엔터프라이즈급이라고 부르기 위해 고려해야 할 기준은 아래와 같습니다. 

1. 확장 가능성

AI 시스템은 늘어나는 업무량을 처리할 수 있어야 하며, 늘어나는 비즈니스 수요를 충족하기 위해 확장할 수 있어야 합니다. AI 시스템은 크기가 작거나 큰 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 하며, 사용자, 데이터 또는 복잡도 면에서 커다란 재개조 없이 확장될 수 있어야 합니다. 

2. 안정적

엔터프라이즈 AI는 꾸준한 퍼포먼스와 최소한의 다운타임이 보장되어야 합니다. 변화하는 조건 아래에서 예상대로 동작해야 하고, 실패 또는 오류로부터 회복이 가능한 등 가용성과 정확성이 꾸준히 유지되어야 합니다. 

3. 보안

비즈니스 데이터의 민감성을 고려할 때, 엔터프라이즈 AI 시스템은 강건한 보안 수단을 갖추고 있어야 합니다. 이는 데이터 진실성과 기밀성 보호 및 사용자 접근과 사이버 위협으로부터의 방어를 포함합니다. 

4. 통합

AI 시스템은 다른 비즈니스 시스템 및 기술과 어색함 없이 연결되어야 합니다. 이는 조직 IT 인프라 내의 부드러운 데이터 흐름과 정보 처리 상호 운용을 가능하게 하며, 전체적인 효율성과 효과성을 개선합니다. 

5. 거버넌스

엔터프라이즈 AI에 있어 거버넌스란 AI 시스템을 관리하기 위한 정책과 행동을 수립하는 것을 수반합니다. 법적, 윤리적 기준 준수, 데이터 거버넌스, 모델 관리 및 AI 의사 결정에 대한 책임 보장 또한 포함됩니다. 

6. 가치 전달

엔터프라이즈 AI는 조직의 목적에 긍정적으로 기여해야 합니다. 이는 효율 증대, 비용 절감, 고객 경험 개선 또는 신규 수익 기회 등 유형의 이득을 제공하는 것을 의미합니다. 

7. 사용 용이

사용자 친화성은 굉장히 중요합니다. AI 도구와 인터페이스는 IT 전문가나 데이터 과학자뿐만 아니라 많은 사용자들이 쉽게 접근하고 이해할 수 있어야 합니다. 이를 통해 도입을 개선할 수 있고 AI 솔루션의 유용성을 최대화할 수 있습니다. 

8. 유연성

유연성은 AI 시스템이 변화하는 비즈니스 수요 또는 목적에 얼마나 잘 적응하느냐를 뜻합니다. 여러 가지 비즈니스적 기능을 지원하거나, 새로운 시장 트렌드와 구조적 변화에 맞춰 진화하는 것을 포함합니다. 

9. 지속 가능성

엔터프라이즈 AI의 지속 가능성이란 유지 가능하고 효율적인 시스템을 장기적인 관점에서 설계하는 것을 뜻합니다. AI 운영이 환경에 미치는 영향과 기술 발전 및 비즈니스 전략 이동에 따른 시스템의 진화 능력 또한 고려해야 합니다. 

규모와 복잡도가 전부가 아닙니다. 얼마나 이 시스템들이 잘 정리되어 있고, 이 시스템들이 얼마나 넓은 목적과 운영을 지원하는지 생각해야 합니다. 

엔터프라이즈 AI의 예시

마이크로소프트

마이크로소프트는 Teams, Word, Excel, PowerPoint 등 이미 시장에서 입지가 확고한 소프트웨어 제품을 보유하고 있습니다. ‘마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)’을 통해 해당 소프트웨어의 가치를 더욱 높일 수 있고, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 통해 코파일럿을 커스터마이즈하거나 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오를 통해 개발자들이 AI 솔루션을 제작할 수 있도록 종합적인 AI 서비스를 제공합니다. 

구글

구글 또한 마이크로소프트와 비슷하게 AI를 활용하여 시장에서 어느 정도 입지를 차지한 자사 제품의 가치를 올리는 중입니다. 구글과 같은 경우는 자사의 모델 ‘제미나이(Gemini)’를 사용하고 있으며, Vertex AI Platform을 통해 ML 모델 및 생성형 AI를 위한 통합 플랫 서비스를 제공하고 있습니다. 

AWS

AWS 또한 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’과 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’를 통해 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 

아마존 베드록은 완전 관리형 서비스로, API를 통해 사전 학습된 모델에 접근 가능합니다. 서버리스인만큼 인프라 관리가 필요 없으며, 모델 맞춤 설정과 AWS 서비스와의 통합이 쉽게 이루어집니다. 따라서 고급 AI 기능을 적은 노력으로 빠르게 통합해야 할 경우 적합합니다. 

아마존 세이지메이커는 개발자와 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위해 필요한 기능을 제공하는 플랫폼입니다. 데이터 라벨링, 모델 훈련 등 머신 러닝의 모든 단계를 지원받을 수 있으며, 사용자가 데이터와 기반 인프라에 대한 완전한 제어를 갖습니다. 다만 더 많은 기능을 제공하니만큼 맞춤 세부 설정을 위해 노력이 필요하며, 따라서 세부적인 모델 생성, 훈련, 배포까지 신경써야 할 경우에 적합합니다. 

IBM

IBM은 2007년부터 왓슨(Watson) 프로젝트를 통해 꾸준히 AI 연구를 해왔습니다. 이를 바탕으로 2023년 ‘왓슨X’라는 엔터프라이즈용 AI 및 데이터 플랫폼을 발표하여, AI 관련 도구와 서비스를 포괄적으로 제공하고 있습니다. 

엔터프라이즈 AI의 리스크

엔터프라이즈 AI를 활용하였을 경우 위와 같은 무궁무진한 이점을 얻을 수 있지만, 서비스와 상호 작용을 개별적 요구사항과 선호에 맞추는 데에는 도전과 리스크 또한 존재합니다. 따라서 신중한 고려와 관리가 필요합니다. 설계와 모니터링이 잘못될 경우 AI가 편향적이거나 비윤리적이게 될 수 있으니, 윤리와 책임은 필수적인 고민입니다. 

데이터 프라이버시와 보안 또한 중요한 이슈입니다. AI 시스템은 방대한 양의 민감 데이터를 다루는 경우가 종종 있습니다. 신뢰와 준법을 유지하기 위해 이 데이터들을 침해로부터 보호하는 것이 필수적입니다. 

엔터프라이즈 AI의 중요성

엔터프라이즈 AI는 이전에 푸는 게 불가능할 정도로 복잡한 문제에 도전하고, 그 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다. 전통적인 방식으로는 종종 글로벌 공급망의 복잡도를 관리하고 예측하기 역부족인 경우가 종종 있었습니다. 그러나 엔터프라이즈 AI는 저해 요소를 예측할 수 있고, 경로와 재고 단계를 최적화할 수 있으며, 심지어 미래 수요를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 의료, 에너지, 금융 등의 분야 또한 마찬가지입니다. 

끊임없는 학습과 개선 능력을 지닌 AI를 활용하여 조직은 민첩성과 통찰력을 장착한 채 진화하는 시장과 기술에 적응하여 미래를 맞이할 수 있습니다. 

엔터프라이즈 AI 통합을 위한 길은 굉장히 복잡하고, 무수히 많은 난관으로 가득 차 있습니다. 올바른 도구 뿐만 아니라 AI 방법론, 딥 러닝, 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크와 조직의 비즈니스 영역과 관련된 특정 뉘앙스에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 때문에 이러한 시스템을 유지하고 진화시킬 수 있는 전문가가 필요합니다. 

엔터프라이즈 AI는 태생적으로 복잡하고, 부서지기 쉬운 시스템입니다. 그 효율성과 효과성은 첫 도입과 지속적인 모니터링 및 적응에 달려 있습니다. AI 모델은 시간에 따라 질적으로 저하되며, 덜 효과적이게 됩니다. 철저한 관리와 주기적인 업데이트 없이 엔터프라이즈 AI는 쓸모가 없거나 비즈니스 목표에 부합할 수 없습니다. 따라서 새로운 시스템이 기존 시스템과 조화롭게 작동하고 AI 투자로부터 최대 가치를 창출해낼 것을 보장할 수 있는, AI 통합 경험이 있는 파트너가 필요합니다.