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코그넷나인

사례로 살펴보는 AI 역량 내재화가 어려운 이유

최근 많은 기업이 경쟁이라도 하듯이 인공지능(AI) 이니셔티브를 발표하고 있다. 디지털 전환의 핵심을 AI로 보고, 새로운 비즈니스 기회를 만들고 고객 경험을 높이는데 AI를 활용하는 것이다. 물론 이렇게 전사적으로 AI를 앞세우는 것을 보고 우려를 표하는 이들도 있다. 왜 그럴까? AI 프로젝트는 단순히 전략을 마련하고 투자를 강화한다고 성공하는 영역이 아니기 때문이다. 특히 업계 전문가들은 ‘AI 프로젝트 중 상당수가 연구 단계를 넘어 프로덕션 수준까지 이어지지 못한다’라는 점을 가장 큰 문제로 지적한다. AI 프로젝트 대부분이 실패하는 이유는 현장을 보면 알 수 있다.    사람, 프로세스, 기술이라는 문제 AI 프로젝트가 원활하게 진행되려면 사람, 프로세스, 기술에 대한 경험, 인프라 및 플랫폼이 필요하다. 이 중 어느 한 요소라도 빠지면 안 되며, 모든 요소가 조화를 이루어야 한다. 문제는 사람, 프로세스, 기술은 의지와 예산이 있다고 바로 내재화할 수 있는 역량이 아니란 점이다.  먼저 사람 즉, 전문 인력부터 살펴보자. AI 프로젝트를 시작하려면 기업은 내부에 AI 전문가가 얼마나 있는지 확인해야 한다. 가령 GPU 클러스터 및 고속 병렬 파일시스템 기반 스토리지를 구축해 운영할 수 있는 인프라 담당자가 있는가? AI 및 머신러닝 모델 훈련과 추론을 위해 데이터 파이프라인을 구축하고 지원할 데이터 전문가가 있는가? 모델을 개발하고 최적화하여 애플리케이션에 적용할 개발자가 충분히 있는가? 이런 요소를 따지다 보면 기업은 필요한 인력 대부분을 새로 충원해야 한다는 것을 깨닫는다. 그렇다고 인력 없이 바로 AI 프로젝트를 진행할 수는 없다. 경험이 풍부한 전문가가 없다면, 다음과 같은 문제를 마주칠 것이다.    “A 기업은 자연스러운 인공지능 챗봇을 구현하기 위해 자연어 처리(NLP)를 담당하는 AI 팀을 구성하고 자체적으로 AI 엔진을 구축했다. 이후 실제 비즈니스 환경에 엔진을 적용하려고 보니 참조 ...

코그넷나인 AI매니지드서비스 2022.09.16

AI 매니지드 서비스, 그리고 플랫폼

기업은 AI 프로젝트를 운영할 때 목표했던 성과를 도출하기 위해 전력을 다한다. 하지만 노력에 비해 프로덕션에서 운영하는 케이스가 적거나 제대로 된 성과를 얻지 못할 때가 있다. 이렇게 되면 ROI 측면에서 손해는 매우 커진다. 컴퓨팅 자원, 인력, 시간 등 소중한 기업 자산은 낭비되고, 개발 환경을 구축해 모델을 구현하고, 훈련용 자원과 데이터를 확보하는 데 들어간 리소스는 의미가 없어진다. 그렇다면 AI 프로젝트가 성공적인 프로덕션 수준으로 이어지고 비즈니스 성과를 제대로 만들려면 무엇을 개선해야 할까? 이 질문에 대한 답은 ‘AI 매니지드 서비스와 플랫폼’에서 찾을 수 있다.    ‘AI 매니지드 서비스’란 무엇인가 클라우드 매니지드 서비스(Cloud Managed Service)는 들어봤어도, AI 매니지드 서비스(AI Managed Service)는 생소한 사용자가 꽤 있을 것이다. 클라우드 매니지드 서비스는 전통적인 온프레미스 시스템을 클라우드로 이전하면서 겪는 어려움을 해결하기 위해 등장했다. 클라우드 수요가 늘다 보니 이를 관리하는 전문 기술이 클라우드 매니지드 서비스 형태로 나타난 셈이다. ‘사례로 살펴보는 AI 역량 내재화가 어려운 이유’ 기사에서 소개한 것처럼 기업의 AI 도입 과정은 클라우드 도입 과정과는 또 다른 방면으로 복잡하고 어렵다. 다시 말해 AI를 도입하기 위해서는 다음과 같은 요소를 세심하게 따져봐야 한다.   기업 내 어느 비즈니스 영역에 AI를 도입할 예정인가 도입했을 때 비즈니스 효과를 제대로 얻을 수 있는가 선정한 과제를 어떤 서비스 형태로 기획할 것인가 서비스를 구현할 때 필요한 최적의 AI 기술과 솔루션은 무엇인가 AI 학습을 위한 데이터는 어떻게 준비할 것인가 기존 내부 시스템(레거시)과 어떻게 연계할 것인가 정해진 시간 내에 빠르게 구축할 수 있는가 안정적으로 서비스를 오픈하고 운영까지 진행할 수 있는가 기업을 대신해 위와 같은 요소를 처음부터 끝까지(End-to-E...

코그넷나인 AI매니지드서비스 2022.09.16

인공지능 혁신, 플랫폼 기반으로 접근하라, 코그넷나인 ‘AI 매니지드 서비스’에 주목할 이유 - Tech Summary

수많은 기업이 인공지능을 비즈니스에 활용하고자 다양한 프로젝트를 추진 중이다. 하지만 이와 동시에 시행착오를 겪는 기업이 늘고 있다. ‘AI 매니지드 서비스 플랫폼(AI Managed Service Platform)’에 주목할 이유가 여기에 있다. 인공지능 서비스 기획, 학습 데이터 준비, 서비스 개발, 서비스 운영이라는 4가지 영역이 선순환되는 구조를 갖춘 코그넷나인의 AI 매니지드 서비스 플랫폼 ‘플러그넷(Plugnet)에 대해 알아본다. 주요 내용 - AI 도입의 현주소 - 플랫폼 기반의 접근법, ‘AI 매니지드 서비스 플랫폼’ - 다양한 AI 서비스를 쉽게 만들 수 있는 ‘환경’을 마련하라

플러그넷 코그넷나인 AI매니지드서비스 2022.08.12

코그넷나인, AI 매니지드 서비스 플랫폼 ‘플러그넷’ 출시

코그넷나인은 AI 매니지드 서비스 플랫폼 ‘플러그넷 (Plugnet)’을 출시한다고 밝혔다. 플러그넷은 AI를 도입하려는 기업의 업무 성격과 다양한 인공지능 기술의 이해를 바탕으로 마치 레고 블록 같이 쉽고 빠르게 플러그인, 아웃(Plug in/Plug Out) 방식으로 AI 서비스를 구현 운영할 수 있는 환경을 제공하는 인공지능 매니지드 서비스 플랫폼이다.   코그넷나인은 기업고객의 디지털 트랜스포메이션 여정 및 뉴노멀 시장에 발맞춰, 새로운 고객 인게이지먼트(Engagement), 방대한 데이터로부터 인사이트(Insights) 도출, 인공지능 기반 업무 자동화 등 기업이 필요한 영역에 인공지능 서비스를 제공하고 있다. 플러그넷은 다양한 인공지능 기술과 엔진을 조합해 표준 어댑터(Adaptor) 형태로 손쉽게 교체할 수 있으며, 인공지능 모델을 지속적으로 학습해 개선할 수 있도록 체계적인 학습 데이터를 관리 제공한다. 특히, 현업에서 직접 사용할 수 있는 직관적인 통합 운영 관리 기능을 통해 다양한 인공지능 모델의 원스톱(One-Stop) 모니터링과 로그분석, 신속한 재학습을 수행할 수 있도록 지원한다. 코그넷나인은 기업의 학습 데이터, 관리자 기능, 공통 업무 시나리오를 자산 내재화 하도록 지원하고, 각 현업이 인공지능 모델을 만들 때 활용할 수 있는 멀티 테넌트 형태의 표준 서비스 플랫폼인 플러그넷을 기반으로 기업의 인공지능 매니지드 서비스를 보다 신속하고 비용 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 코그넷나인 한선호 COO는 “플러그넷은 수십여개의 인공지능 프로젝트를 수행하면서 겪은 인공지능 구현 경험이 집약돼 개발된 제품으로 기업의 인공지능 프로젝트의 성공을 위한 초석이 될 것”이라며, “지속적으로 고객 니즈에 맞게 플랫폼을 개선하며 고객 요구에 대응해 나가겠다”고 말했다.  한편, 플러그넷은 4월 13일부터 15일까지 사흘간 서울 코엑스에서 350여 개 업체, 450여 부스 규모로 개최되는 ‘제5회 국제인공지...

코그넷나인 2022.04.05

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